対象年度	年度	2018	期	(週1ｺﾏ)秋期	開講時限	月1
開講学部・学科等	大学院
科目コード	042002600		科目ナンバー
授業名	電気工学特別演習Ⅳ
英文授業名	Special Exercises in Electrical Engineering Ⅳ
担当教員	中嶌　信弥

授業形態	演習、実験・実習・実技、アクティブ・ラーニング
	e-learning利用		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	マルチメディア情報処理における機械学習に関する知識／研究の講読、プレゼンテーション、および議論を行う
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	Machine Learning -A Probabilistic Perspective-, Kevin P. Murphy
参考書	参考書を核に、各キーワードに適合する文献などの調査とプレゼンから総合判定。
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	受講者の理解度によって進捗を調整
単位互換
特記

第1回	内容	自動学習とは何か、どのような技術経緯があるのか。
	授業時間外における学修（予習・復習等）	自動学習の例を調査
	授業実施特記
第2回	内容	線形回帰とロジスティック回帰
	授業時間外における学修（予習・復習等）	ロジスティック関数の復習
	授業実施特記
第3回	内容	一般化線形モデルと指数モデル
	授業時間外における学修（予習・復習等）	線形なモデルに関する復習
	授業実施特記
第4回	内容	有方向グラフィカル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について調査
	授業実施特記
第5回	内容	混合モデルとEMアルゴリズム
	授業時間外における学修（予習・復習等）	混合型モデルの調査
	授業実施特記
第6回	内容	主成分分析と独立成分分析
	授業時間外における学修（予習・復習等）	主成分分析のプログラミング
	授業実施特記
第7回	内容	スパースな線形モデル
	授業時間外における学修（予習・復習等）	線形モデルの予習
	授業実施特記
第8回	内容	カーネル法とSVM
	授業時間外における学修（予習・復習等）	カーネル法の復習
	授業実施特記
第9回	内容	適応的関数モデル
	授業時間外における学修（予習・復習等）	関数モデルの復習
	授業実施特記
第10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）	マルコフ過程の復習調査
	授業実施特記
第11回	内容	状態空間モデル
	授業時間外における学修（予習・復習等）	状態空間モデルの例を調査
	授業実施特記
第12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）	確率場の調査
	授業実施特記
第13回	内容	クラスタリング
	授業時間外における学修（予習・復習等）	クラスタリング手法の調査
	授業実施特記
第14回	内容	ディープラーニング
	授業時間外における学修（予習・復習等）	ディープラーニングの調査
	授業実施特記
第15回	内容	まとめと最新技術動向の調査と紹介
	授業時間外における学修（予習・復習等）	これまでのまとめと復習
	授業実施特記