| 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 | マルチメディア情報処理とはなにか,いろいろな特徴抽出方法について理解し,情報の種別に応じて異なった特徴抽出方法を提案できる. | マルチメディア情報処理とはなにか,いろいろな特徴抽出方法について理解し,説明することができる. | マルチメディア情報処理とはなにか,いろいろな特徴抽出方法について理解し,説明することができない. |
評価項目2 | 音声信号処理について理解し,自力で簡単な信号処理のプログラムをC言語あるいはJava言語を用いて実装できる. | 音声信号処理について理解し,教えてもらいながら,簡単な信号処理のプログラムをC言語あるいはJava言語を用いて実装できる. | 音声信号処理について理解し,簡単な信号処理のプログラムをC言語あるいはJava言語を用いて実装できない. |
評価項目3 | Widrow-Hoffの学習規則,パーセプトロン,識別関数について理解し,応用例について正しく説明できる. | Widrow-Hoffの学習規則,パーセプトロン,識別関数について説明できる. | Widrow-Hoffの学習規則,パーセプトロン,識別関数について説明できない. |
評価項目4 | ニューラルネットワークの仕組みが理解でき,自力で誤差逆伝搬法をC言語あるいはJava言語を用いて実装ができる. | ニューラルネットワークの仕組みが理解できる.教えてもらいながら,誤差逆伝搬法をC言語あるいはJava言語を用いて実装ができる. | ニューラルネットワークの仕組みが理解できない.誤差逆伝搬法をC言語あるいはJava言語を用いて実装ができない. |
評価項目5 | KL変換,HMM法について理解し,説明することができる. HMM法を使用し,音声認識を行うことができる. | KL変換,HMM法について理解し,説明することができる. | KL変換,HMM法について理解し,説明することができない. |