タイトル

開講年度 開講学部等
2017 大学院創成科学研究科（博士前期）
開講学期 曜日時限 授業区分 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント YFL育成プログラム
後期後半 木3～4   2.8  
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
3262040180 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
浜本 義彦[HAMAMOTO Yoshihiko] ー
担当教員[ローマ字表記]
浜本 義彦　[HAMAMOTO Yoshihiko], 藤田 悠介　[FUJITA Yusuke]
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)
開設科目名（英訳）
概要（共通教育の場合は平易な授業案内）
統計的パターン認識の基本概念を理解し、それを用いて特徴選択、識別器の設計ができる実践力を身につける
一般目標
（１） 特徴を選択できること
（２） 識別器を設計できること
（３） 識別器を評価できること
授業の到達目標
知識・理解の観点
統計的パターン認識を実際に使えるレベルまで深く理解できること
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 授業外指示 授業記録 ※
A B C D E F
第1回 統計的パターン認識 統計的パターン認識の概念について講義する ----- ----- ----- ----- ----- -----
第2回 特徴選択 特徴選択法について講義する ----- ----- ----- ----- ----- -----
第3回 識別器の設計 各種識別器の設計法について講義する ----- ----- ----- ----- ----- -----
第4回 識別器の評価 識別器の評価法（誤識別率の推定法）について講義する ----- ----- ----- ----- ----- -----
第5回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第6回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第7回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第8回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第9回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第10回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第11回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第12回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第13回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第14回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第15回 計算機演習 具体的なパターン認識の課題を演習とする 課題に対するレポートの作成 ----- ----- 【多】（授業時間の50％超） ----- ----- 【あり】
第16回 総括 これまでの復習を行う ----- ----- ----- ----- 【あり】 -----
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注　
①A〜F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】
【E：振り返り】、【F：宿題】
②【多】、【中】、【少】は授業時間内におけるALが占める時間の割合を指しています。
【多】：授業時間の50％超、【中】：授業時間の15％〜50％、【少】：授業時間の15％未満。「振り返り」と「宿題」については該当する場合に【あり】と表示されます。
成績評価法
【全体】
レポートを評価する
【観点別】
知識・理解思考・判断関心・意欲態度技能・表現その他評価割合（％）JABEE収集資料
定期試験（中間・期末試験） --- --- --- --- --- --- --- ---
小テスト・授業内レポート --- --- --- --- --- --- --- ---
宿題・授業外レポート ○ ○ --- --- ○ --- 100% ---
授業態度・授業への参加度 --- --- --- --- --- --- --- ---
受講者の発表（プレゼン）・授業内での制作作品 --- --- --- --- --- --- --- ---
演習 --- --- --- --- --- --- --- ---
出席 --- --- --- --- --- --- --- ---
その他 --- --- --- --- --- --- --- ---
教科書にかかわる情報
教科書 書名 統計的パターン認識入門 ISBN 978-4-627-84811-5
著者名 浜本義彦 出版社 森北出版 出版年 2009
備考
参考書にかかわる情報
備考
メッセージ
キーワード
持続可能な開発目標（SDGs）

関連科目
学部「パターン認識」
連絡先
【匿名アクセスではこの情報を閲覧できません。】
オフィスアワー
【匿名アクセスではこの情報を閲覧できません。】

ページの先頭へ