対象年度	年度	2018	期	(週1ｺﾏ)春期	開講時限	月1
開講学部・学科等	大学院
科目コード	042002500		科目ナンバー
授業名	電気工学特別演習Ⅲ
英文授業名	Special Exercises in Electrical Engineering Ⅲ
担当教員	中嶌　信弥

授業形態	演習、アクティブ・ラーニング
	e-learning利用	manaba	その他：
担当形態	単独
関連する授業
	当科目履修前に履修して おくことが望ましい科目
	後続関連授業
教職課程科目
テーマ・キーワード	画像処理　音響処理　ヒューマンインタフェース

授業の概要・ねらい	パターン認識関連の基本技術からその応用法を紹介する。 各章を割当、各自がプレゼンし議論することで自律的な学習／知識獲得を図る。
到達目標	内容を理解しかつ　他学生に分かり易く説明できる事
教科書と準備するもの	"Pattern Recognition and Machine Learning" C.M.Bishop, Springer
参考書	各章を分担しプレゼン、質疑応答を担当する。これらの総合的な理解深度やコミュニケーション態度を総合評価。
評価の基準	プレゼンテーション内容による評価。
具体的評価方法	他学生の前でプレゼンテーションを行い、1)内容の理解度 2)理解のし易さ 3)質疑応答で判断

授業評価アンケート フィードバック・ 受講生へメッセージ	受講者の理解度に応じて進捗を調整
単位互換
特記

第1回	内容	パターン認識技術の最新動向研究（１）
	授業時間外における学修（予習・復習等）	パターン認識応用例を調査
	授業実施特記
第2回	内容	パターン認識技術の最新動向研究（２）
	授業時間外における学修（予習・復習等）	パターン認識技術最新動向を調査
	授業実施特記
第3回	内容	カーネル法 ・双対表現 ・RBFネットワーク ・ガウス過程
	授業時間外における学修（予習・復習等）	ガウス過程の調査
	授業実施特記
第4回	内容	カーネルマシン ・最大マージン分類器 ・計算論的学習理論
	授業時間外における学修（予習・復習等）	カーネル法について調査
	授業実施特記
第5回	内容	関連ベクトルマシン
	授業時間外における学修（予習・復習等）	関連ベクトルマシンについて調査
	授業実施特記
第6回	内容	ベイジアンネットワーク
	授業時間外における学修（予習・復習等）	ベイジアンネットワークのプログラム作成
	授業実施特記
第7回	内容	マルコフ確率場
	授業時間外における学修（予習・復習等）	マルコフ過程の調査
	授業実施特記
第8回	内容	確率的ネットワーク
	授業時間外における学修（予習・復習等）	確率的ネットワーク応用例を調査
	授業実施特記
第9回	内容	混合ガウス分布とEMアルゴリズム
	授業時間外における学修（予習・復習等）	EMアルゴリズムのプログラム作成
	授業実施特記
第10回	内容	変分推論
	授業時間外における学修（予習・復習等）	変分法の調査
	授業実施特記
第11回	内容	変分混合ガウス分布
	授業時間外における学修（予習・復習等）	混合ガウス分布の調査
	授業実施特記
第12回	内容	サンプリング法 ・マルコフ連鎖モンテカルロ
	授業時間外における学修（予習・復習等）	モンテカルロ法プログラム作成
	授業実施特記
第13回	内容	連続潜在変数 ・確率的主成分分析
	授業時間外における学修（予習・復習等）	主成分分析／因子分析法の調査
	授業実施特記
第14回	内容	隠れマルコフモデル
	授業時間外における学修（予習・復習等）	HMMの簡単なプログラム作成
	授業実施特記
第15回	内容	まとめと最新パターン認識技術動向議論
	授業時間外における学修（予習・復習等）	パターン認識技術の応用例調査
	授業実施特記