Course Objectives
１．特徴抽出部に関して説明できる。
２．識別部に関して説明できる。
３．ベイズ決定則について説明できる。
Rubric
| 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 | 特徴抽出部に関して容易に説明できる。 | 特徴抽出部に関して説明できる。 | 特徴抽出部に関して説明できない。 |
| 評価項目2 | 識別部に関して容易に説明できる。 | 識別部に関して説明できる。 | 識別部に関して説明できない。 |
| 評価項目3 | ベイズ決定則について容易に説明できる。 | ベイズ決定則について説明できる。 | ベイズ決定則について説明できない。 |
Assigned Department Objectives
Teaching Method
Outline:
コンピュータを用いたパターン認識について，基礎となる概念，原理，および応用的技術の習得を目的とする。
Style:
輪講形式に基づいて講義を行う。担当箇所は十分に理解して発表すること。また，講義中は積極的に質問すること。
Notice:
点数分配：定期試験100%とする。
評価基準：60点以上を合格とする。
再試：再試を行う。
Course Plan
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Theme |
Goals |
| 1st Semester |
| 1st Quarter |
| 1st |
ベイズ統計学 |
ベイズ統計学が理解できる
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| 2nd |
事前確率と事後確率 |
事前確率と事後確率が理解できる
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| 3rd |
ベイズ決定則 |
ベイズ決定則が理解できる
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| 4th |
パラメータ推定 |
パラメータ推定が理解できる
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| 5th |
教師付き学習と教師なし学習 |
教師付き学習と教師なし学習が理解できる
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| 6th |
EMアルゴリズム |
EMアルゴリズムが理解できる
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| 7th |
マルコフモデル |
マルコフモデルが理解できる
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| 8th |
復習 |
1週～7週の内容が理解できている
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| 2nd Quarter |
| 9th |
隠れマルコフモデル |
隠れマルコフモデルが理解できる
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| 10th |
混合分布のパラメータ推定 |
混合分布のパラメータ推定が理解できる
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| 11th |
クラスタリング |
クラスタリングが理解できる
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| 12th |
ノンパラメトリックベイズモデル |
ノンパラメトリックベイズモデルが理解できる
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| 13th |
ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリング |
ディリクレ過程混合モデルによるクラスタリングが理解できる
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| 14th |
共クラスタリング |
共クラスタリングが理解できる
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| 15th |
復習 |
9週～14週の内容が理解できている
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| 16th |
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Evaluation Method and Weight (%)
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | Total |
| Subtotal | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |