画像処理に関する論文読解を通して画像処理アルゴリズムの理解を行う。教材として用いる論文としては、"Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple
Features", Viola and Jones (2001), "Object recognition from local scale-invariant features", Lowe (1999), "Mastering the game of Go without human knowledge", Silver et al. (2017)といったものが挙げられるが、受講者の興味に合わせたものを適時採用する。また、画像処理プログラミングに有用なライブラリとしてOpenCVやpyTorchについて学習する。
授業は１５回実施することとし、前半は論文読解、後半はプログラミング実習に費やすことを原則とする。
講義に際し，Moodleを利用して資料の共有などを行うほか、Zoomなどのオンラインミーティングを利用する場合があるため，講義時の指示に従うこと．
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第1回
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論文読解（1/8)
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ex. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple
Features", Viola and Jones (2001)
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第2回
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論文読解（2/8)
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ex. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple
Features", Viola and Jones (2001)
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第3回
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論文読解（3/8)
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ex. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple
Features", Viola and Jones (2001)
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第4回
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論文読解（4/8)
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ex. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple
Features", Viola and Jones (2001)
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第5回
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論文読解（5/8)
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ex. Object recognition from local scale-invariant features", Lowe (1999)
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第6回
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論文読解（6/8)
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ex. Object recognition from local scale-invariant features", Lowe (1999)
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第7回
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論文読解（7/8)
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ex. Object recognition from local scale-invariant features", Lowe (1999)
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第8回
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論文読解（8/8)
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ex. Object recognition from local scale-invariant features", Lowe (1999)
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第9回
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プログラミング実習（1/7)
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ex. OpenCVを用いた実習
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第10回
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プログラミング実習（2/7)
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ex. OpenCVを用いた実習
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第11回
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プログラミング実習（3/7)
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ex. OpenCVを用いた実習
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第12回
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プログラミング実習（4/7)
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ex. OpenCVを用いた実習
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第13回
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プログラミング実習（5/7)
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ex. pyTorchを用いた画像処理
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第14回
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プログラミング実習（6/7)
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ex. pyTorchを用いた画像処理
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第15回
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プログラミング実習（7/7)
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ex. pyTorchを用いた画像処理
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※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】
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