大学院
過去（2020年度）の授業の情報です
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最終更新日：2024年4月22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。
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知能情報論
知能情報論／ Intelligent Informatics
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
4850-1003
GIF-MX6d01L1
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
情報理工学系研究科
授業計画
Tentative schedule
04/09 接続テスト，イントロダクション（connection test, introduction）
04/16 skip (moving to RCAST)
04/23 ショートヒストリ，画像認識とは（short history, what's image recognition）
04/30 物体認識１（object recognition 1）
05/07 skip (Wednesday lecture)
05/14 物体認識２（object recognition 2）
05/21 物体検出，セグメンテーション（object detection, segmentation）
05/28 検索，視覚と言語（search, vision and language）
06/04 知識転移，ドメイン適合，少数データからの学習（knowledge transfer, few-shot learning）
06/11 不変特徴抽出（東京大学 椋田悠介）（invariant feature extraction (Dr. Mukuta, UTokyo)）
06/18 skip (CVPR)
06/25 生成モデル，GAN（NTT 金子卓弘）（generative model, GANs (Dr. Kaneko, NTT)）
07/02 機械学習を利用した医療情報処理（東京大学 黒瀬優介）（application to medical information processing (Dr. Kurose, UTokyo)）
07/09 量子機械学習（大阪大学 藤井啓祐）（quantum machine learning (Prof. Fujii, Osaka Univ.)）
授業の方法
Remote lecture via Zoom
Zoomによる遠隔講義
The meeting ID ***** ***** be announced on ICT-LMS.
ミーティングIDとパスワードは *****上で連絡．IDとパスワードは毎回異なる可能性があるので注意．
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
参考書
- 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
必要な知識
線形代数
確率・統計
