| 授業のねらい |
| googleに代表されるようにネット上の膨大なデータから所望の情報を高速に検索する技術や人間に代わって様々な情報処理を行う知的エージェントなどメデアを効果的に処理する技術が求められている．これらの技術を支えるのが認識と学習の理論である．本講義では認識・学習をベースとしたパターン認識技術を習得し，実際のマルチメディア処理の応用について理解する． |
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| 授業の目標 |
| 認識と学習をベースにしたパターン認識技術に関する基礎知識を習得し，マルチメディア処理への応用を理解する． |
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| 授業計画 |
第１週：パターン認識と学習・識別理論の考え方
第２週〜第３週：学習と識別関数
第４週〜第５週：誤差評価に基づく学習
第６週〜第８週：認識アルゴリズムと設計
第９週〜第１０週：ベイス確率について
第１１週〜第１３週：特徴空間の変換
第１４週〜第１５週：学習アルゴリズム |
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| 教科書及び教材 |
わかりやすい パターン認識
石井健一郎，上田修功，前田栄作，村瀬洋共著
オーム社 |
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| 参考書 |
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| 成績評価方法 |
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| 履修条件等 |
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| 教員からのメッセージ |
| 認識と学習を履修することによってcomputational intelligenceに関する知見を習得してほしい． |
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| その他 |
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