計算機プログラミング特論

科目基礎情報

学校	群馬工業高等専門学校	開講年度	令和03年度 (2021年度)
授業科目	計算機プログラミング特論
科目番号	34	科目区分	専門 / 選択
授業形態	授業	単位の種別と単位数	学修単位: 2
開設学科	生産システム工学専攻	対象学年	専1
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	はじめてのパターン認識：平井有三：森北出版：978-4-627-84971-6
担当教員	川本 真一

到達目標

□パターン認識の基本的な概要について説明できる。
□特徴量に関する基本的な操作について説明できる。
□類似度および距離に関する基本的事項について説明できる。
□識別に関する基本的な事項について説明できる。
□特徴量、類似度と距離、識別に関して学んだ知識をプログラムに適用できる

ルーブリック

	理想的な到達レベルの目安	標準的な到達レベルの目安	未到達レベルの目安
評価項目1	パターン認識に関する基本事項に関して十分に説明できる。	パターン認識に関する基本事項に関して説明できる。	パターン認識に関する基本事項に関して十分に説明できない。
評価項目2	パターン認識に関する知識をプログラムに活用できる。	パターン認識に関する知識をつかったプログラムを作成できる。	パターン認識に関する知識をつかったプログラムを作成できない。

教育方法等

概要:

音声や画像などに代表されるパターンを有するデータを扱うための手法の概要を学ぶ。
演習レポートを通じて、学んだ知識をプログラムとして適用するための演習を行うことで知識の定着を目指す。

授業の進め方・方法:

座学による講義を基本とし、必要に応じてプログラミングの演習レポートを併用する。

注意点:

本科目は、授業時間30時間に加えて、自学自習時間60時間が授業の前後に必要となる。
特に、パターンを扱うためには数学の基礎的な知識とプログラミングの基本技能を共に理解し、結びつけることが重要である。基礎となる数学的な知識やプログラミングの基本技能に関しては、講義の前提知識として各自復習し、十分に理解しておくこと。

本科目は隔年開講科目である。2020年度は開講しない。

授業の属性・履修上の区分

ICT 利用

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	ガイダンス	本講義の概要を理解、前提知識の把握
		2週	パターン認識概論	パターン認識の概要
		3週	特徴量の基本操作	標準化、無相関化、白色化
		4週	ベイズの識別規則	確率、尤度
		5週	ベイズの識別規則	尤度比、損失最小化基準、棄却
		6週	特徴量の加工	PCA
		7週	距離	パターン間の距離
		8週	確率モデル	正規分布の最尤推定
	2ndQ
		9週	K近傍法	最近傍法とK近傍法
		10週	線形識別関数	多クラス化、パラメータ推定
		11週	クラスタリング	K平均法、ウォード法
		12週	クラスタリング	混合正規分布
		13週	識別	パーセプトロン
		14週	識別	VQ, GMM, DTWによる識別の概要
		15週	まとめ	これまでの内容の総括
		16週	試験

評価割合

	試験	レポート	合計
総合評価割合	80	20	100
基礎的能力	0	0	0
専門的能力	80	20	100
分野横断的能力	0	0	0