開講学期 Course Start	2013年度 後期
授業区分 Regular or Intensive	週間授業
対象学科 Department	情報電子工学系学科 情報システム学コース コンピュータ知能学コース
対象学年 Year	3
必修・選択 Mandatory or Elective	選択
授業方法 Lecture or Seminar	講義
授業科目名 Course Title	認識と学習
単位数 Number of Credits	2
担当教員 Lecturer	渡部 修
教員室番号 Office	R308
連絡先(Tel) Telephone	0143-46-5421
連絡先(E-mail) E-mail	watanabe＠csse.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー Office Hour	木曜日16:30-17:30
授業のねらい Learning Objectives	情報技術の高度化と普及に伴い、現代の情報科学で扱うべき情報は、急速に多様化・複雑化が進んでいる。しかし、コンピュータの処理能力が向上しても、あらゆる状況に対し適切な処理を行うシステムの構築は簡単ではない。なぜなら、無数の状況を事前に想定し、その処理方法を逐一プログラムすることは限界があるためである。このため、現在の情報処理システムは、単なる計算機ではなく、現在の状況を「認識」し自ら「学習」することで適応的な処理を行う、知的なシステムであることが求められている。本講義では、情報処理システムの「認識」と「学習」に関する基礎理論を理解し、アルゴリズム化できる能力を習得する。
到達度目標 Outcomes Measured By:	１．パターン認識と学習に関する基礎的な理論を理解する（理解力）。 ２．認識と学習で学んだアルゴリズムのふるまいを、具体的な例題を用いて検証できる（応用力）。
授業計画 Course Schedule	総授業時間数（実時間）；24時間 1回目　パターン認識とは（教科書第1章） 2回目　識別規則と学習法の概要（教科書第2章） 3回目　ベイズの識別規則（教科書第3章） 4回目　確率モデルと識別関数（教科書第4章） 5回目　k最近傍法（教科書第5章） 6回目　線形識別関数（教科書第6章） 7回目　発展的学習機械に向けた導入 8回目　特別講義（＊注） 9回目　中間試験 10回目　中間試験の解答 11回目　パーセプトロン（教科書7.1節） 12回目　誤差逆伝播法（教科書7.2節） 13回目　誤差逆伝播法の学習特性（教科書7.3節） 14回目　サポートベクトルマシン（1）（教科書第8章） 15回目　サポートベクトルマシン（2）（教科書第8章） （16回目 定期試験） （＊注）　特別講義については実際の実施週は未定です。決定次第、講義中にアナウンスします。
教科書 Required Text	「はじめてのパターン認識」 平井有三　著、森北出版
参考書 Required Materials
教科書・参考書に関する備考
成績評価方法 Grading Guidelines	・講義中に課すレポートを提出し、かつ試験が100点満点中60点以上の者を合格とする。 ・試験は中間試験（30点満点）と定期試験（70点満点）を実施し、その合計点を評価する。
履修上の注意 Please Note	不合格者は再履修とする。
教員メッセージ Message from Lecturer	・基礎として線形代数と初歩の確率論が必要になる。講義中に必要最小限の説明は行うが、各自で必要な知識を復習しておくこと。 ・「認識と学習」で学ぶ柔軟で適応的な情報処理技術は、情報科学のあらゆる場面で必要とされるものである。本講で扱う内容は、現在も新たな知見が続々と集積されつつある進展中の分野であり、将来研究開発の一線に立つ諸君に、今後様々な応用が見込まれるこの分野に対応できるよう、その基礎理論と考え方について理解を深めるものである。
学習・教育目標との対応 Learning and Educational Policy	この授業科目は情報電子工学系学科の情報システム学コースとコンピュータ知能学コースの教育目標の以下の項目に対応している。 ・情報技術者［コンピュータサイエンス］情報工学の基礎知識と応用能力を身につける。
関連科目 Associated Courses	・履修の必須要件となる科目はないが、１年次開講の「線形代数」、２年次開講の「確率・統計」、3年次開講の「視覚情報処理」の内容を修得していると理解しやすい。 ・講義「認識と学習応用演習」では、本講義で学ぶ内容を実習を通して習得する。
備考 Remarks