| シラバス | - ［授業の方法］
- 講義
- ［受入人数］
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- ［受講対象］
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- ［授業概要］
- 情報工学の幅広い分野で必要とされ，すでに多くの技法が実用化されているパターン認識の基礎理論を解説する.
- ［目的・目標］
- パターン認識の過程と特徴抽出の大切さを学ぶ．パターン認識に関する数学的な手順を含めた基礎知識を習得する． 統計的パターン認識の考え方と手法を理解する．学習の概念と学習アルゴリズムを学ぶ．特徴空間，特徴分析，特徴変換など特徴の取り扱い方を学ぶ．パターン認識の実際問題を理解し，応用力を身につける．
- ［授業計画・授業内容］
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- パターン認識とは
- 特徴ベクトルと特徴空間 （１）
- 特徴ベクトルと特徴空間 （２）
- 学習と識別関数 （１）
- 学習と識別関数 （２）
- 学習と識別関数 （３）
- ニューラルネットワークとの関係
- 識別部の設計（１）
- 識別部の設計（２）
- 特徴の評価とベイズ誤り確率（１）
- 特徴の評価とベイズ誤り確率（２）
- 特徴の評価とベイズ誤り確率（３）
- 特徴空間の変換
- 部分空間法
- まとめと今後の展開
- ［キーワード］
- 統計的パターン認識，ベイズ識別，学習，ニューラルネットワーク
- ［教科書・参考書］
- 要購入： 教科書：わかりやすいパターン認識，オーム社，２８００円，ISBN4-274-1349-1
- ［評価方法・基準］
- 出席状況，当日レポート，当日外レポートなどを総合して評価する
- ［関連科目］
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- ［履修要件］
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- ［備考］
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