シラバス参照

開講年度 2022 
授業科目名 パターン認識 
授業科目名(英文)  
担当教員

加藤 邦人

科目開講学部・学科 工学部 
科目区分 コース科目 
科目分類 情報コース 
対象学年 3年生 
開講学期・時間割・教室 前学期 月曜日 2時限 工 201
授業の形態 講義 
単位
履修コード 1TDB8342A0 
備考1  
シラバスURL https://alss-portal.gifu-u.ac.jp/campusweb/slbssbdr.do?risyunen=2022&semekikn=1&kougicd=1TDB8342A0 
科目ナンバリング  



授業概要
パターン認識についての学力を基礎理論、ならびに最新の応用事例の紹介で習得する。
人間の脳ではパターンの特徴化と、入力に対する認識・理解に知能がついやされている。パターン認識は、コンピュータによる音声、自然言語、画像などの認識の基礎理論である。本講義では、このような人間の知的な処理をコンピュータで実現するためのパターン認識技術の基礎理論を習得し、実例を通じて応用を学ぶ。 
到達すべき
目標
(1) パターン認識の目的と基礎理論を習得する。
(2) ニューラルネットワークの基礎、性質、ならびに最新の畳み込みニューラルネットワークを理解する。
(3) パターン認識技術の応用先やそれを実現する方法について習得する。 
授業計画と
準備学習
1. 身近な画像処理、パターン認識技術の応用事例紹介
2. それを実現するための基礎理論の学習
3. 講義中に演習を行うことで理解を深める。


[講義]
(1) パターン認識とは
(2) 特徴量
(3) 特徴空間とクラス
(4) 識別
(5) 識別関数
(6) 多クラス分類、教師あり学習と教師なし学習
(7) ニューラルネットワークとは。単純パーセプトロン
(8) 3層ニューラルネットワーク(1)
(9) 3層ニューラルネットワーク(2)
(10) オートエンコーダー
(11) 畳み込みニューラルネットワーク(1)
(12) 畳み込みニューラルネットワーク(2)
(13) 時系列情報の認識
(14) 認証
(15) 最新ニューラルネットワーク

なお、講義はオンライン、ならびに対面で行う。 
授業の特色
討論やプレゼンテーションなど、学生による対話や発表               
フィールドワーク、インターンシップ、ものづくり等の体験型学習          
図書館やラーニングコモンズなど、教室以外の場所を活用             
ゲストスピーカーの招聘                                  
AIMS-Gifuを活用した授業と学習支援                          
レポートの添削や提出物の返却                             
その他                                             
 
学生のアク
ティブ・ラー
ニングを
促す取組
講義中、議論しながら問題を解決する課題を出す。 
使用言語
日本語  
英語  
その他  
 
TA,SA配置
予定
TAによる授業支援                                      
SAによるピアサポート                                    
その他                                             
 
基盤的能力
専門的能力
1.基盤的能力に関する重点指導項目  
進:   計画      実行      管理     
伝:   傾聴      発信      把握     
考:   課題      創造      論理     
2.専門的能力や資質・能力に関して、育成を意図する指導  
2年次までの線形代数、確率統計の知識を有していることが望ましい。 
授業時間外
の学習
成績評価の
方法
中間テスト(30%)、期末テスト(70%) 
到達度評価
の観点
(1) パターン認識の基礎理論について中間の確認テスト、及び期末試験により評価する
(2) ニューラルネットワークの基礎理論とその性質について期末試験により評価する。 
テキスト
No 書籍名 著者名 出版社 出版年 ISBN/ISSN
1. 『イラストで学ぶディープラーニング 改訂第2版』  山下隆義  講談社  2018  978-406513331-6 
テキスト
(詳細)
AIMS上でも講義資料を配布する。 
参考文献
参考文献
(詳細)
担当教員実
務経験内容
または実践
的教育内容
実践的授業
内容等
備考
担当教員との連絡等については,学務情報システムの中の「オフィスアワー」
という項目に掲載しています。 


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