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開講学期 Course Start |
2014年度 後期 |
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授業区分 Regular or Intensive |
週間授業 |
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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 |
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対象学年 Year |
3 |
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必修・選択 Mandatory or Elective |
選択 |
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授業方法 Lecture or Seminar |
講義 |
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授業科目名 Course Title |
認識と学習 |
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授業科目名(英語) Course Title |
[授業科目名(英語)] |
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単位数 Number of Credits |
2 |
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担当教員 Lecturer |
渡部 修 |
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教員室番号 Office |
R308 |
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連絡先(Tel) Telephone |
0143-46-5421 |
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連絡先(E-mail) |
watanabe＠csse.muroran-it.ac.jp |
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オフィスアワー Office Hour |
木曜日16:30-17:30 |
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授業のねらい Learning Objectives |
情報関連技術の高度化と普及に伴い、現在の情報科学で扱うべき「情報」の種類は急速に多様化・複雑化が進んでいる。しかし、コンピュータの処理能力がいくら向上しても、あらゆる場面で適切な処理を行うシステムの構築は簡単ではない。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。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、現在の状況を自ら「認識」し、適応的に「学習」する、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（パターン認識）」と「学習（機械学習）」に関する基本的なアルゴリズムを理解し、現実の問題に応用できる能力を習得する。 |
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到達度目標 Outcomes Measured By: |
１．パターン認識と機械学習に関する基礎的なアルゴリズムを理解し、その特徴を説明できる（理解力）。 ２．パターン認識と機械学習のアルゴリズムを、具体的な問題に応用できる（応用力）。 |
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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分類（教科書第2.1節） 3回目 汎化能力（教科書第2.2節） 4回目 最大事後確率基準（教科書第3.1.1節） 5回目 ベイズの識別規則の例、尤度比、誤り率（教科書第3.1.2-4節） 6回目 リジェクト（教科書第3.1.6節）、確率・統計の復習 7回目 特別講義（＊注） 8回目 平均ベクトルと共分散行列、正規分布（教科書第4.1.1、4.2.1-2節） 9回目 中間試験 10回目 中間試験の解答、k最近傍法（教科書第5章） 11回目 ボロノイ図、kNN法（教科書5.1-2節） 12回目 線形識別関数の定義（教科書6.1節） 13回目 パーセプトロンの学習規則（教科書7.1.1節） 14回目 収束定理、多層パーセプトロン（教科書第7.1.3-7.2.1節） 15回目 誤差逆伝播法（教科書第7.2.2節） （16回目 定期試験） （＊注） 特別講義の実施は未定です。決定次第、講義中にアナウンスします。 |
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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 |
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参考書 Required Materials |
「フリーソフトで作る音声認識システム」 荒木雅弘 著、森北出版 |
| 教科書・参考書に関する備考 | |
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成績評価方法 Grading Guidelines |
・100点満点中60点以上の者を合格とする。 ・成績は、レポート（10点満点）、中間試験（30点満点）、定期試験（60点満点）で評価する。 各到達度目標の評価方法は、次のように行う。 目標1.レポート、中間試験、定期試験において論述問題を出題し、達成度を評価する。 目標2.レポート、中間試験、定期試験において実例を分析する問題を出題し、達成度を評価する。 |
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履修上の注意 Please Note |
不合格者は再履修とする。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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備考 Remarks |