タイトル

開講年度 開講学部等
2025 大学院創成科学研究科（博士前期）
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
後期後半 木3～4 講義 6.5
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
3262420470 パターン認識特論[Advanced Pattern Recognition] 日本語 1
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
藤田 悠介[FUJITA Yusuke] ー
担当教員[ローマ字表記]
藤田 悠介　[FUJITA Yusuke]
特定科目区分   対象学生   対象年次  
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
統計的パターン認識の基本概念を理解し、それを用いて識別器の設計と評価ができる実践力を身につける。
授業の到達目標
・統計的パターン認識の概念を体系的に理解し，説明できる。
・問題に応じて適切に識別モデルを選択し，モデルを設計できる。
・識別モデルの性能を正しく評価できる。
モデルの性能を高めるために，ハイパーパラメータを調整できる。
授業計画
【全体】
座学だけでなく、実際の問題を解くことで実践力が身につくように取り組む。
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 講義の概要の説明，統計的パターン認識の概念の説明，scikit-learnの使い方 講義の概要について説明し，統計的パターン認識の概念について説明する。
Pythonでscikit-learnを使った基本的な処理について説明し，演習を行う。 		講義の内容を復習（2時間）して，次回の予習（2時間）をする。
第2回 性能評価 識別器の評価法（誤識別率の推定法）について説明し，演習を行う。 講義の内容を復習（2時間）して，次回の予習（2時間）をする。
第3回 識別系 代表的な識別モデルについて説明し，演習を行う。 講義の内容を復習（2時間）して，次回の予習（2時間）をする。
第4回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習する。演習結果を報告書にまとめる。 講義の内容を復習（2時間）して，次回の予習（2時間）をする。
第5回 ハイパーパラメータの調整 識別モデルのハイパーパラメータの調整法について説明し，Optunaを使った演習を行う。 講義の内容を復習（2時間）して，次回の予習（2時間）をする。
第6回 自動機械学習（AutoML） 自動機械学習（AutoML）について説明し，演習を行う。 講義の内容を復習（2時間）して，次回の予習（2時間）をする。
第7回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習する。 講義の内容を復習（2時間）して，次回の予習（2時間）をする。
第8回 総括 これまでの復習をする。演習結果を報告書にまとめる。 講義全体の内容を復習（4時間）する。
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: 65%　D: --%
成績評価法
各回の小テストとにおける評価（30％）と，2回の演習成果および報告書（70％）で評価する。
出席は欠格条件とし，２回以上の欠席は欠格とする。
教科書にかかわる情報
備考
教科書は、特に指定しない。
必要に応じてプリントを配布する。
参考書にかかわる情報
参考書 書名 統計的パターン認識入門 ISBN 9784627848115
著者名 浜本義彦著 出版社 森北出版 出版年 2009
参考書 書名 わかりやすいパターン認識 ISBN 4274131491
著者名 石井健一郎 [ほか] 著 出版社 オーム社 出版年 1998
参考書 書名 はじめてのパターン認識 ISBN 9784627849716
著者名 平井有三著 出版社 森北出版 出版年 2012
参考書 書名 ビジュアルテキストパターン認識 ISBN 9784627880917
著者名 荒井秀一著 出版社 森北出版 出版年 2021
備考
メッセージ
キーワード
統計的パターン認識
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
関連科目
ソフトコンピューティング特論，画像認識特論
履修条件
連絡先
藤田 悠介（y-fujita@yamaguchi-u.ac.jp）
オフィスアワー
質問や相談は，授業の後に適宜受け付けます。電⼦メールでも受け付けます。

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