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
対象学年 Year	3
必修・選択 Mandatory or Elective	選択
授業方法 Lecture or Seminar	演習
授業科目名 Course Title	認識と学習応用演習 （中半5週）
単位数 Number of Credits	1
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	講義「認識と学習」で習得した知識をもとに、様々なデータの評価・認識を行う簡単なプログラム（パターン認識機械）を実際に作成することで、工学的な問題に対する適用方法や、座学では得られないノウハウを実践的に習得する。
到達度目標 Outcomes Measured By:	１．工学的な問題に対して認識と学習で学んだ知識を応用できる（応用力）。 ２．データの分布や、パターン認識能力を評価できる（分析力）。
授業計画 Course Schedule	総授業時間数（実時間）；11時間15分 １週目　学習パターンの作成 ２週目　特徴空間中のデータ分布の評価 ３週目　k最近傍法による分類 ４週目　線形識別関数による認識 ５週目　技術レポートの作成
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	・講義「認識と学習」の教科書を利用する。 ・その他必要な資料は適時配布し、解説を行う。
成績評価方法 Grading Guidelines	・レポートにより成績を評価する（100点満点で60点以上を合格とする）。 ・指定期日までにレポートの提出が無いものは成績評価の対象とせず不合格とする。
履修上の注意 Please Note	・講義「認識と学習」を履修していること。 ・C言語によるプログラミングに習熟していること。 ・不合格の場合は再履修とする。
教員メッセージ Message from Lecturer	・学習パターンの作成、およびパラメータ等の詳細については、独自性を発揮し開発を行うことを期待する。 ・パターン認識性能に問題があっても成績評価には影響しない（問題点があってもこれをきちんと分析・考察できているかどうかを評価する）。 ・時間に余裕があれば、自らのアイデアで考察した内容を検証する数値実験を行うとよい。
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	講義「認識と学習」では、本演習に必要な理論的事項を教授する。
備考 Remarks