大学院
HOME 大学院 知識情報処理特論
学内で開催されるオンライン授業の情報漏えい防止のため,2020年9月16日以降は授業カタログの更新を見合わせています

知識情報処理特論

知識情報処理特論
 近年のセンシング技術の発展により、膨大なセンサデータを入手できる
環境が整いつつある。得られたデータの構造化手法の他、パターン認識技術や
データマイニングなど、大量のデータから有益な情報、知識を抽出するための
要素技術について事例を含めて解説する。
MIMA Search
時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47170-64
GFS-HE6C02L1
知識情報処理特論
稗方 和夫
A1 A2
木曜3限
マイリストに追加
マイリストから削除
教室
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
開講所属
新領域創成科学研究科
授業計画
10/1開講 1.2. ベイズ決定理論 3.4. 最尤推定とベイズ推定 5. アルゴリズムに依存しない機械学習 6.7. 教師なし学習とクラスタリング 8.9. ノンパラメトリック手法 10.11. 線形判別関数 12.13. 多層ニューラルネットワーク
授業の方法
講義資料を配布し、講義で解説する。
成績評価方法
出席およびレポート
教科書
指定しない
参考書
パターン識別 [大型本] リチャード・O.デューダ (著), ピーター・E.ハート (著), デイヴィット・G.ストーク (著), 尾上 守夫 (監訳) 出版社: アドコム・メディア (2001/7/3) ISBN-10: 4915851249 ISBN-13: 978-4915851247
履修上の注意
指定しない