2019年度 パターン認識   Pattern Recognition

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開講元
情報工学系
担当教員名
下坂 正倫 
授業形態
講義
曜日・時限(講義室)
月5-6(W621)  木5-6(W621)  
クラス
-
科目コード
CSC.T352
単位数
2
開講年度
2019年度
開講クォーター
2Q
シラバス更新日
2019年3月18日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

本講義は生成モデルに基づくパターン認識の数理的な基礎を提供する.

到達目標

生成モデルによるパターン認識の概念を説明できる.モデルの記述に必要となる数理を理解できる.講義で説明するパターン認識のモデルを計算機で実装できるようになる.

キーワード

パターン認識, 統計的機械学習,生成モデル,最尤推定,ベイズ推定

学生が身につける力

国際的教養力 コミュニケーション力 専門力 課題設定力 実践力または解決力
- - - -

授業の進め方

各回の授業内容をよく読み,課題を予習・復習で行って下さい.

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 パターン認識とは 第1章を講義前に精読
第2回 統計的パターン認識の基礎 第1章を講義前に精読
第3回 識別関数のよさを測る規準 第3章を講義前に精読
第4回 最尤推定法 第4章を講義前に精読
第5回 線形判別分析による⼿書き⽂字認識1 第6章を講義前に精読
第6回 最尤推定におけるモデル選択 第7章 を講義前に精読
第7回 最尤推定の理論的性質 第5章を講義前に精読
第8回 混合モデルとその最尤推定 第8章 を講義前に精読
第9回 線形判別分析による⼿書き⽂字認識2 第2章を講義前に精読
第10回 ベイズ推定 第9章を講義前に精読
第11回 ベイズ推定の数値計算法 第10章を講義前に精読
第12回 ベイズ推定のモデル選択と近似的な推論法 第11章を講義前に精読
第13回 カーネル密度推定 第12章を講義前に精読
第14回 最近傍密度推定法 第13章を講義前に精読
第15回 生成的パターン認識のまとめと演習 テキスト全体を復習

教科書

統計的機械学習:生成モデルに基づくパターン認識,杉山将,オーム社,2009.

参考書、講義資料等

パターン認識と機械学習(上・下):ベイズ理論による統計的予測,元田浩 他,シュプリンガー・ジャパン
わかりやすいパターン認識,石井健一郎 他,オーム社

成績評価の基準及び方法

授業参加度(35%),期末テスト(65%)
(授業参加度は,授業内に実施する演習などにより算出する)

関連する科目

  • ZUS.F301 : 関数解析学
  • CSC.T242 : 確率論・統計学
  • CSC.T272 : 人工知能
  • CSC.T353 : 生命情報解析

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

履修の条件を設けない

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