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| 科目名 平成28年度入学者 |
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|---|---|---|---|---|---|
| 科目名 平成27年度以前入学者 |
情報学要論1 | ||||
| 教員名 | 宮田 章裕 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 2 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 情報科学科 | ||||
| 学期 | 後期 | 履修区分 | 選択必修 | ||
| 授業テーマ | パターン認識の基礎を実践的に学ぶ。 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | パターン認識は、スパムフィルタや手書き文字認識など、様々な問題に応用されている分野である。本講義では、パターン認識の基礎を学び、実際に簡単なパターン認識システムを構築できるようになることを目標とする。また、パターン認識の実験レポート課題に取り組むことで、レポート執筆能力の向上もねらう。 |
| 授業の方法 | パターン認識の基本的な手法を説明した後、プログラミング環境FreeMatを使って、実際にパターン認識を行うプログラムを作成してもらう。そのプログラムを使ったパターン認識実験の課題を課すので、実験を実施し、その結果をレポートにまとめて提出してもらう。 |
| 事前学修・事後学修,授業計画コメント | プログラミング実習を含むので、2年前期までのプログラミングの内容は復習しておくこと。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
ガイダンス:パターン認識とは何か [準備] 2年前期までのプログラミングの内容を復習しておくこと |
| 2 |
FreeMatの基本(1):簡単な演算 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| 3 |
FreeMatの基本(2):ベクトル・行列の基礎 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| 4 |
特徴抽出(1):データの事前処理 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| 5 |
特徴抽出(2):特徴ベクトル [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| 6 |
特徴抽出(3):特徴抽出 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| 7 |
パターン認識の基礎(1):2クラス分類 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| 8 |
パターン認識の基礎(2):多クラス分類 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| 9 |
パターン認識の基礎(3):分類アルゴリズムの比較 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| 10 |
パターン認識の実験(1):実験設計 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| 11 |
パターン認識の実験(2):システム設計 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと、実験設計を完了させておくこと |
| 12 |
パターン認識の実験(3):データ作成 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと、システム設計を完了させておくこと |
| 13 |
パターン認識の実験(4):認識プログラム作成 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと、データ作成を完了させておくこと |
| 14 |
パターン認識の実験(5):実験結果の評価 [準備] 前回までの内容を復習しておくこと、認識プログラム作成を完了させておくこと |
| 15 |
まとめ [準備] 前回までの内容を復習しておくこと |
| その他 | |
|---|---|
| 成績評価の方法及び基準 | レポート(70%)、授業内テスト(30%) 6~8回程度の小テスト(授業内に実施)、4回程度の課題レポートによって評価する。小テストはある基準点を3回下回った時点で「不可」とするので、毎回のテスト対策を怠らないこと。基準点および採点結果の通知方法は、初回の授業で告知する。 |
| オフィスアワー | 研究室在室時はいつでも対応可能(在室予定曜日・時限は研究室前に掲示) |