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最終更新日：2026年4月1日

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データ駆動科学入門Ⅱ

データ駆動科学入門Ⅱ
科学技術計測によって得られる複雑なデータから
その背後に隠れた法則や関係性を抽出する技術としての
確率的情報処理について学修する．
MIMA Search
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47130-52
GFS-CS6039L1
データ駆動科学入門Ⅱ
大森　敏明
S2 A1
集中
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講義使用言語
日本語
単位
1
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
新領域創成科学研究科
授業計画
１．Markov Random Fieldモデルを用いた確率的画像処理 ２．カルマンフィルタ，粒子フィルタに基づく確率的時系列解析 ３．確率的情報処理の科学技術データへの適用 ４．確率的情報処理の最新動向
授業の方法
講義（スライドと板書を併用する）
成績評価方法
出席，レポートまたは試験
教科書
指定しない． 資料を授業時に配布する．
参考書
Christopher M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer (2006) Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition, Springer (2009)
履修上の注意
夏休みの集中講義であることに注意してください． 8月13日，8月14日の二日間の集中講義 8月13日(火)：2限，3限，4限 8月14日(水)：2限，3限，4限，5限
その他
■本年度講義担当：大森敏明 ■高次元データ駆動科学教育プログラム(HD3) 認定科目 　[旧称 基盤科学領域創成研究教育プログラム(CRETS)] ■他研究科，他専攻（系）の大学院生の履修も歓迎します． ■Zoomを使ったオンライン授業を行う.
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