大学院
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最終更新日：2024年10月18日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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知能情報論
知能の根元には情報を介した主体と環境とのインタラクションがあり，人間を含めた実環境からの情報をいかに要約し利用するかが知能システム構築のカギとなる．ここでは，その基礎理論，知能システムの原理や仕組み，さらに具体的な応用について論じる．
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An interaction between agent and environment via information is a base of intelligence. Therefore how to summarize and utilize information from the real environment is a key element in building intelligent systems. This class will introduce you to a basic theory of intelligent information processing and give you experience creating an object recognition system from images.
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An interaction between agent and environment via information is a base of intelligence. Therefore how to summarize and utilize information from the real environment is a key element in building intelligent systems. This class will introduce you to a basic theory of intelligent information processing and give you experience creating an object recognition system from images.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3788-088
GEN-AI6o09L1
知能情報論
原田 達也
木曜1限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
工学系研究科
成績評価方法
・出席，レポート
／
- attendance and reports
教科書
- 画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) ，原田達也，講談社 - Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics), by Christopher M. Bishop, Springer, 2006. - Pattern Classification (2nd Edition), by Richard O. Duda, Peter E. Hart and David G. Stork, Wiley-Interscience, 2000. - Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, by David J.C. MacKay, Cambridge University Press, 2003. - Computer Vision: Algorithms and Applications (Texts in Computer Science), by Szeliski, Richard, Springer, 2010.
履修上の注意
指示しない
その他
前提となる知識と項目：必要な知識
- 線形代数
- 確率・統計
- 機械学習基礎
- プログラミング（python, numpy）
