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東洋大学メディア情報研究室では，学生が各自の希望と進度に合わせて学習を進められるように，以下のようなオンライン教材を用意しています．卒業制作を行う予定の学生は「Unreal Engineを用いたゲーム制作」コースで学習してください．卒業研究を行う予定の学生は「Pythonプログラミング」コースで学習してください．

ここでは，まずUnreal Engineの簡単な使い方とシーンに様々なオブジェクトを配置する方法を学びます．

• 準備
• プロジェクトの作成・プロジェクトを開く
• ゲームのプレイ
• ビューポートにおけるマウスナビゲーション
• ビューポートにおけるキーナビゲーション
• ビューポートナビゲーションの便利な機能
• オブジェクトの配置（平行移動とコピー）
• オブジェクトの配置（回転）
• オブジェクトの配置（拡大縮小）
• オブジェクトの追加とマテリアルの設定
• 動的なシーンの作成
• 課題

ゲームのシーンを作る際には，まず設計図を作り，設計図通りに物体を配置していきます．ここでは，Unreal Engineの便利な機能を使用し，設計図通りに部屋や建物を作り，その中に様々なオブジェクトを正確に配置する方法を学びます．

• ビューポートにおけるAltキーナビゲーション
• オブジェクトの配置（複数選択・コピー・グループ化）
• Brushの追加と設定
• Brushのマテリアルの設定
• 詳細パネルのトランスフォーム
• ビューポートの表示
• 投影モード
• 詳細パネルの相対トランスフォーム
• グリッドスナッピング
• Endキースナッピング・サーフェススナッピング
• オブジェクトの変更
• 課題

Unreal Engineには異なる種類の光源（ライト）があります．ここではライトについて学ぶとともに，ランプや懐中電灯や空の作り方を学びます．

• ポイントライトとランプ
• スポットライトと懐中電灯
• ディレクショナルライトと空
• プレイヤースタートとボリューム
• 課題

ここまでは様々なオブジェクトを配置してゲームの舞台を作る方法を学びました．ゲームを制作するには，ユーザの操作に応じてシーン中のオブジェクトを変化させる必要があります．例えば，「部屋に入るとランプが点く」や「部屋に入ると煙が出て，煙に近づくと爆発する」といったインタラクティブな機能を実装する必要があります．Unreal Engineでは，インタラクティブな機能を実装する際にブループリントを使用します．ここではレベルブループリントの使い方を学びます．

• ブループリントエディタの使い方
• 変数
• 配列
• 関数
• 条件分岐
• アクタの制御（visibility）
• アクタの制御（ライトの明るさ）
• タイムラインによるライトの明るさの制御
• タイムラインによるアクタの位置の制御
• タイムラインによるアクタの大きさ・回転の制御

Unreal Engineでは，レベルブループリントに加えてブループリントクラスが使用できます．ブループリントクラスを使うと，例えば椅子や扉に様々な機能を付け加えることができます．特に，シーン中に多くの椅子や扉を配置し，それらをインタラクティブに動かしたい場合によく使用されます．ここでは，ブループリントクラスの使い方を学びます．

• ブループリントクラス（継承とインスタンス化）
• ブループリントクラス（インスタンス編集可能な変数）
• ブループリントクラス（カスタムイベント）
• 課題
• 課題

機械学習やビッグデータの解析にはPythonがよく使用されます．ここでは，Pythonを使用したプログラミングの基礎を学びます．

• PyCharmの使い方（対話型インタプリタ）
• 型・変数・代入
• リスト
• タプル・辞書・集合
• PyCharmの使い方（Pythonファイル）
• forによる繰り返し
• 条件分岐
• whileによる繰り返し
• 関数の呼び出し
• 関数の定義
• モジュール・パッケージ
• メソッドの呼び出し
• クラスとオブジェクト

Pythonには，様々な機能を提供するライブラリやモジュールがあります．ここでは，Pythonでよく使用する便利な機能について学びます．

• f文字列とpprintによるフォーマット指定
• pickleによるファイル入出力
• ミュータブルオブジェクトの浅いコピーと深いコピー
• 日付・時刻・時間の処理
• リスト内包表記
• argparseによるコマンドライン引数の取得
• urllib, pathlibによる入力ファイルの処理

機械学習の対象となるデータやビッグデータは同じ型のデータの集合であることが多く，同じ型のデータの集合を扱う際に，配列（array）を使用します．ここでは，numpyと呼ばれる数値計算モジュールのN次元配列（N-dimensional array）であるndarrayオブジェクトの使い方を学びます．

• 配列の生成
• 配列の操作
• 配列の代入とコピー
• 乱数の生成
• 多次元配列
• 多次元配列の操作
• 多次元配列操作の例（画像処理）
• 配列のファイル入出力

機械学習やビッグデータの解析では，大量にある多次元データを様々な側面から見る必要があります．Pythonではデータを視覚化する際にmatplotlibモジュールがよく使用されます．ここでは，matplotlibを用いて様々なグラフを描画する方法を学びます．

• 折れ線グラフの作成

• 棒グラフの作成

• 散布図の作成

• 円グラフの作成

機械学習の対象となるデータやビッグデータは様々な形式をとります．そのため，様々な形式のデータを読み込み，必要なデータを取り出し，整形するといった前処理が必要となります．そのような処理をするときにpandas（Python Data Analysis Library）がよく使用されます．ここでは，pandasの基本的なデータ形式であるSeriesとDataFrameの使い方を学びます．

• SeriesとDataFrame
• DataFrameへのアクセス
• DataFrameの操作
• DataFrameの結合

• DataFrameによる多次元データの表現
• DataFrameのファイル入出力

機械学習や人工知能技術の発展により，音声認識・音声合成・音声対話等の技術が私たちの生活でも使用されるようになりました．ここでは，人間の音声の生成過程を理解し，コンピュータを使用して音声を処理する技術の基礎を学び，実際にPythonを使用して基本的な音声処理を行います．

• 離散フーリエ変換
• 音声の周波数スペクトル

• 音声の生成過程と基本周波数の推定

• スペクトル包絡の推定

• フレーム処理

• MFCC（メル周波数ケプストラム係数）

機械学習や人工知能技術の発展により，人間が曲を作る際に作曲をサポートするシステムや楽曲を自動的に生成することのできる技術が提案されています．音楽データは様々な要素から成り立っており，要素ごとに分析する手法が異なります．ここでは，音楽データを処理するための諸技術の基礎を学び，実際にPythonを使用して基本的な音楽情報処理を行います．

• オーディオデータの簡単な処理
• スペクトログラムと音の周波数

• Constant-Q変換と音高

• クロマグラムと和音

• MFCCと音色

• onset（音の開始点）

• テンポとビート

• 楽曲データの分離

• C言語によるプログラミングコース

• 値の表示について学びます．

• 配列とポインタについて学びます．

• 関数について学びます．

• クラスについて学びます．

• 配列クラスと文字列クラスについて学びます．

• ファイル入出力について学びます．

• 乱数について学びます．

• 整列について学びます．

• C++によるプログラミングコース

• Eigenのインストールについて学びます．

• ベクトルについて学びます．

• 行列について学びます．

• 行列と行列の積について学びます．

• 逆行列について学びます．

• 行列式について学びます．

• 内積と外積について学びます．

• 直交行列について学びます．

• 様々な変換について学びます．

• 線形方程式の解法について学びます．

• Eigenによる線形代数コース

• 3次元コンピュータグラフィックスの基礎理論である線形代数について学びます．

• GLUTの設定と2次元図形の描画について学びます．
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• 3次元物体を線だけで描画するワイヤフレームについて学びます．
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• マウスイベントやキーイベントにより，物体をモデリング変換する処理と視点を変更する処理について学びます．
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• 3次元物体を面で描画する方法について学びます．
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• 光学現象をシミュレートして，物体に陰影を付ける方法について学びます．
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• 物体を一定の時間間隔でモデリング変換する方法について学びます．
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• OpenGLによる3次元コンピュータグラフィックスコース

• 身体動作アニメーションの基礎として，物体を階層構造として表現し，動作させる方法について学びます．
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• モーションキャプチャデータの形式とファイルから動作データを取得する方法について学びます．

• 指定したモーションキャプチャデータから動作データを取得し，階層構造で表現されたオブジェクトを動作させる方法について学びます．
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• 3次元コンピュータグラフィックスのモデリングソフトウェアを使用して作成されたモデルデータから形状データと材質データを取得し，描画する方法について学びます．
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• 複数のモーションキャプチャデータをシームレスに連結させて描画する方法について学びます．

• Eigenによる線形代数コース

• OpenCVのインストールについて学びます．

• ディジタル画像と簡単な画像処理について学びます．
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• 処理時間の計測方法と処理の高速化について学びます．

• ウィンドウに点や線を描画する方法と，キー入力やマウス操作によって処理内容を変更する方法について学びます．

• 表色系変換と表色系変換を利用した処理について学びます．
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• 濃度変換について学びます．
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• 画像を拡大縮小させたり回転させる幾何変換について学びます．

• ノイズの軽減・エッジの検出・鮮鋭化等を行うことのできる空間フィルタ処理について学びます．
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• 主に図面や文字データに対して行う2値化処理にいて学びます．
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• OpenCVによる画像処理コース

• 画像認識の基礎として，画像間の類似度を求め，照合する処理について学びます．

• 2次元マーカ認識の前処理として必要となるカメラの内部パラメータの校正について学びます．

• マーカを認識するタイプの拡張現実を実現するために必要な2次元マーカ認識について学びます．
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• C言語によるプログラミングコース

• マルチスレッドプログラミングに使用するpthreadsのインストール方法について学びます．

• スレッドの生成方法とスレッドにデータを渡す方法について学びます．

• スレッド間で共有するデータにアクセスする際の排他制御について学びます．

• OpenGLによるキャラクタアニメーションコース
• OpenCVによる画像認識コース
• pthreadsによるマルチスレッドプログラミングコース

OpenCVを用いてカメラから取得した映像中の2次元マーカを認識し，OpenGLを用いてキャラクタを表示させ，動作させる方法について学びます．

• OpenGLによるキャラクタアニメーションコース
• OpenCVによる画像処理コース
• pthreadsによるマルチスレッドプログラミングコース

• 可視光カメラからカラー画像を取得する方法と赤外線カメラから赤外線画像を取得する方法について学びます．
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• カラー画像と距離画像を取得し，距離画像から3次元ポリゴンを合成し，カラー画像によってポリゴンに色をつけることでシーンを立体的に表示させる方法について学びます．
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• 人の領域を検出し，人体を立体的に表示させる方法について学びます．
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• 身体関節の3次元座標を取得し，取得した座標通りにキャラクタを動作させる方法について学びます．
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• C言語によるプログラミングコース
• pthreadsによるマルチスレッドプログラミングコース

• HTKを用いていくつかの単語を学習し，認識させる方法について学びます．

• HTKにより学習した単語HMMを用いて，マイクから入力された音声に対して認識を行う方法について学びます．

• Juliusを用いて連続音声認識をする方法について学びます．

• VoiceTextエンジン SDKを用いて音声合成をする方法について学びます．

• C言語によるプログラミングコース

• TCP/IPによりデータを送受信する方法について学びます．

• UDPによりデータを送受信する方法について学びます．