パターン認識及び演習（3.0 単位） | |||
| 講義番号 | ： | 769 | |
| 科目区分 | ： | 専門基礎科目 | |
| 授業形態 | ： | 講義及び演習 | |
| 対象履修コース | ： | 情報工学 | |
| 開講時期１ | ： | ３年前期 | |
| 必修／選択 | ： | 必修 | |
| 担当教員 | ： | 加藤ジェーン 准教授 | 大野 誠寛 助教 |
| •本講座の目的およびねらい |
| 音声，画像，文字などを高精度で認識するパターン認識技術の基本的な考え方，識別理論，学習理論およびそれらのアルゴリズムを習得する．さらにコンピュータを用いた演習で具体的な問題を解き，理解を深めるとともに実際の場で本技術を適用できる応用力を身につける．達成目標は以下の二点である． １．パターン認識の基本概念を理解し，説明できる ２．識別，学習のアルゴリズムを用いて具体的な問題を解ける |
| •バックグラウンドとなる科目 |
| 確率・統計及び演習 |
| •授業内容 |
| １．パターン認識系の構成，特徴抽出と特徴ベクトル ２．プロトタイプと最近傍決定則，線形識別関数 ３．パーセプトロンの学習規則，重み空間と解領域 ４．パーセプトロンの収束定理，次元数と学習パターン数 ５．多数決法，区分的線形識別関数 ６．Widrow-Hoffの学習規則，重回帰分析 ７．誤差評価とパーセプトロン ８．誤差逆伝播法，ニューラルネットワーク，特徴の評価 ９．特徴空間の変換，Fisherの方法 10．K-L展開 11．経験確率と主観確率，ベイズの定理 12．ベイズ更新，ベイズ推定 13．ベイズ決定則，ベイズ誤り確率 14．最尤法によるパラメータ推定 15．識別関数の設計 |
| •教科書 |
| 以下のテキストを用いる．その他適宜資料を配付する． わかりやすいパターン認識： 石井健一郎他（オーム社） |
| •参考書 |
| 認識工学：鳥脇純一郎（コロナ社） |
| •評価方法と基準 |
| 達成目標に対する評価の重みは同等である．期末試験50%，演習課題レポートを50%で評価し，100点満点で60点以上を合格とする． |
| •履修条件・注意事項 |
| •質問への対応 |
| 質問は講義終了後，教室で受け付ける．それ以外は事前に担当教員にメールで時間を相談のこと． 担当教員連絡先：内線 5626 jien@is.nagoya-u.ac.jp |