2023年 理工学部 シラバス - 応用情報工学科
設置情報
| 科目名 | パターン認識 | ||
|---|---|---|---|
| 設置学科 | 応用情報工学科 | 学年 | 3年 |
| 担当者 | 西脇 大輔 | 履修期 | 後期 |
| 単位 | 2 | 曜日時限 | 水曜2 |
| 校舎 | 船橋 | 時間割CD | K32F |
| クラス | |||
| 履修系統図 | 履修系統図の確認 | ||
| その他 | 実務経験のある教員による授業科目 | ||
概要
| 学修到達目標 | パターン認識とは文字を読む，音声を聴く，画像を見るなど，人間が日常的に簡単に行っていることを機械(コンピュータ)に自動的に行わせる学問体系である．これを体得する．行列，確率，統計，多変量解析を駆使出来るようになる．代数学が実際にとても役立つことが実感できるようになることも大きな目標である．深層学習(ディープラーニング)の重要性を理解出来るようになるために神経回路網による学習についても学ぶ． さらに、本科目を通じて、自ら考え、自らの言葉で論理的に表現出来るようになることを目指す． 本授業科目はDP1・3・5及びCP1・3・5に該当しています。 |
|---|---|
| 授業形態及び 授業方法 |
授業は対面形式。 要点をまとめたスライド（またはハンドアウト）による講義と適宜演習を行う。 担当教員の企業における長年の研究開発経験に基づき、方法論のみならず、応用事例を交えて学修することで理解を深める。 |
| 履修条件 | 行列の基礎知識．代数学の基礎知識を持っていること。数値解析などの知識も必須。 論理的な議論の組み立てを体得したいと考えている人に受講していただきたい。 |
授業計画
| 第1回 | パターン認識の一般的手順，多次元ベクトル，無限次元ベクトルについて学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
|---|---|
| 第2回 | 特徴空間，ノルムと距離による空間の分割（最短距離法）について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第3回 | 最短距離法と識別関数，線形識別関数について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第4回 | 拡張特徴ベクトルと拡張重みベクトル，線形識別関数と学習について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第5回 | 類似度，複合類似度について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第6回 | ニューラルネットワーク，ニューラルネットワークの各素子，３層パーセプトロンについて学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第7回 | パーセプトロンの学習法ついて学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第8回 | 多層ネットワーク、勾配降下法について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第9回 | 誤差逆伝搬(BP)法について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第10回 | 誤差逆伝搬(BP)法について、ならびに統計的決定によるパターン認識，Baysの公式について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第11回 | 正規分布，分散共分散行列と多次元正規分布について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第12回 | マハラノビスの距離について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第13回 | マハラノビスの距離の幾何学的解釈について学修し、それらを活用できるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で表記の調査を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第14回 | 線形代数を基盤とするパターン認識での学修内容全体を復習し、様々な識別問題に対して、最適なアプローチ、ならびに解を導けるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で学修内容全般の確認を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で授業内容についての復習を行う。（120分) |
| 第15回 | 理解度確認とその解説を実施し、パターン認識での学修内容の確認を行い、様々な識別問題に対して、最適なアプローチ、ならびに解を導けるようになる 【事前学習】テキスト、文献等で学修内容全般の確認を行う。（120分） 【事後学習】テキスト、文献等で解説内容についての復習を行う。（120分) |
その他
| 教科書 | |
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| 参考書 |
石井健一郎 他 『わかりやすい パターン認識[ISBN:978-4274131493]』 オーム社
舟久保登 『パターン認識[ISBN:978-4320024366]』 共立出版
岡谷貴之 『深層学習[ISBN:978-4061529021]』 講談社
パターン認識は、線形代数、統計学、多変量解析を議論の拠り所としている。それぞれ多数のテキストがあるので、読みやすいものを選んで参考にすると良い。
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| 成績評価の方法 及び基準 |
普段の演習課題，出席そのものを点数化はしないが，原則として全講義出席していることが前提であることは大学では当然のこと 理解度確認テスト(65%)、上記(35%) |
| 質問への対応 | |
| 研究室又は 連絡先 |
212室 西脇研究室 nishiwaki.daisuke@nihon-u.ac.jp |
| オフィスアワー |
水曜 船橋 13:20 ～ 14:50
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| 学生への メッセージ |
情報科学の中心的科目のひとつです。 |