到達目標
1. パタン処理の基礎技術等を理解する．
2. 情報量解析の基礎技術等を理解する．
3. 多変量分析の基礎技術等を理解する．
4. 統計的モデリングの基礎技術等を理解する．
5. パタン認識の基礎技術等を理解する．
6. 人工知能の基礎技術等を理解する．
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 | パタン処理技術を理解し，詳細な特徴を説明できる． | パタン処理技術を理解し，標準的な特徴を説明できる． | パタン処理技術に関する標準的な特徴を説明できない． |
| 評価項目2 | 情報量解析技術を理解し，特徴を説明でき，情報量の計算ができる． | 情報量解析技術を理解し，特徴を説明できる． | 情報量解析技術の特徴を説明できない． |
| 評価項目3 | 多変量分析技術を理解し，詳細な特徴を説明できる． | 多変量分析技術を理解し，標準的な特徴を説明できる． | 多変量分析技術に関する標準的な特徴を説明できない． |
| 評価項目4 | 統計的モデリング技術を理解し，特徴を説明でき，モデリング過程の計算ができる． | 統計的モデリング技術を理解し，特徴を説明できる． | 統計的モデリング技術の特徴を説明できない． |
| 評価項目5 | パタン認識技術を理解し，詳細な特徴を説明できる． | パタン認識技術を理解し，標準的な特徴を説明できる． | パタン認識技術に関する標準的な特徴を説明できない． |
| 評価項目6 | 人工知能技術を理解し，将来展望などを詳細に説明できる． | 人工知能技術を理解し，一般的事項を説明できる． | 人工知能技術に関する一般的事項を説明できない． |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 A-6
説明
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JABEE 1(2)(d)(1)
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JABEE 1(2)(e)
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教育方法等
概要:
実験などで記録された多変量信号から必要な情報を取得するには，その目的に応じた解析手段，処理が必要となる．本講義では，代表的な解析手法について紹介するとともに，その基礎技術について理解することを目的とする．
授業の進め方・方法:
講義
事前に行う準備学習：講義の復習および予習を行ってから授業に臨むこと
注意点:
本科目では，60点以上の評価で単位を認定する．
学修単位のため、60時間相当の授業外学習が必要である．
授業外学習・事前：授業内容を予習しておく．
授業外学習・事後：授業内容に関する課題を解く．
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
パタン処理 |
パタン処理について理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 2週 |
情報量解析 |
情報量解析について理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 3週 |
多変量分析(1) |
主成分分析について理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 4週 |
多変量分析(2) |
独立成分分析，非負値行列因子分解について理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 5週 |
統計的モデリング(1) |
フィルタの特性を理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 6週 |
統計的モデリング(2) |
混合正規分布およびEMアルゴリズムについて理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 7週 |
統計的モデリング(3) |
カルマンフィルタ，粒子フィルタについて理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 8週 |
実験計画法と統計分析(1) |
分散分析について理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 2ndQ |
| 9週 |
実験計画法と統計分析(2) |
実験計画について理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 10週 |
試験 |
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| 11週 |
試験の答案返却，解説 |
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| 12週 |
パタン認識 |
パタン認識の各種アルゴリズムについて理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 13週 |
人工知能(1) |
人工知能について理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 14週 |
人工知能(2) |
人工知能と社会との関係について理解する．
授業外学習・事後：授業内容の復習および授業内容に関する課題を解くこと
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| 15週 |
レポート作成 |
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| 16週 |
アンケート |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 基礎的能力 | 数学 | 数学 | 数学 | 条件付き確率、確率の乗法定理、独立事象の確率を理解し、簡単な場合について確率を求めることができる。 | 4 | 前2 |
評価割合
| 試験 | レポート | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 60 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |