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現在位置: ホーム シラバス(2019年度) 工学部 情報学科 パターン認識と機械学習

パターン認識と機械学習

シラバスID tech_1845
開講年度・開講期 後期
授業形態 講義
対象学生 Undergraduate
使用言語 日本語
曜時限 水2
教員
  • 河原 達也(情報学研究科)
授業の概要・目的 実世界のデータから有用な情報を抽出し、カテゴリ分類や予測を行うためのモデル・システムについて講義する。モデル・システムの構成について扱う。特に、パターン認識を指向した種々の機械学習の方法を講義する。
到達目標 機械学習の基本的なアプローチ及び主要な方法について修得する。
実世界のパターンを分類・認識するシステムを設計できるようになる。
授業計画と内容 1. パターン認識入門
2. 識別関数と機械容量
3. 正規分布に基づく識別関数の構成
4. クラスタリングと混合正規分布
5. DPマッチングとHMM(時系列パターンの認識)
6. ベイズ識別
7. ナイーブベイズ識別器とロジスティック回帰モデル
8. 識別関数のパーセプトロン学習
9. ニューラルネットワーク
10. サポートベクトルマシン(SVM)
11. 統計的特徴抽出
12. 最尤推定と正則化
13. 深層学習(1)
14. 深層学習(2)・パターン認識システム
15. 試験・フィードバック
成績評価の方法・観点及び達成度 期末試験
授業中に小テストを実施する場合あり
履修要件 特になし
授業外学習(予習・復習)等 講義スライドに演習課題あり
教科書
  • 講義スライドはPandA CMSで配布
参考書等
  • はじめてのパターン認識, 平井有三, (森北出版), ISBN: ISBN:9784627849716
  • わかりやすいパターン認識, 石井健一郎 他, (オーム社), ISBN: ISBN:9784274131493
  • パターン認識と機械学習, C.M. ビショップ, (丸善出版), ISBN: ISBN:9784621061220