授業内容・計画(概要)の情報


授業科目名 情報科学基礎特論
授業科目の区分 大学院科目    大学院科目
担当教員名及び
連絡先

尾関 智子 准教授
授業の目標
「応用特論」と相補的に、情報科学を支えている各種要素技術について学ぶ。特
に、確率的情報処理や学習理論などを習得することを目標とする。

画像処理や音声認識、株価の予測、バイオインフォマティクスなどのさまざまな分
野で機械学習の手法が用いられている。機械学習では、確率モデルを用いて問題の
記述をおこない、収集したデータから内在する数学的な構造を発見する。本講義で
は,さまざまな確率モデルを学び、その学習方法と性能評価の方法を解説する。

成績評価の方法
  
履修のポイント
留意事項

本講義を習得するには、微積分・線型代数・確率統計などの基礎数学の知識を有するこ
とが前提である。これらの知識については、自らで十分に予習しておいてほしい。講義
においては演習やプレゼンテーション練習をできるだけ取り入れ、理解を深めるように
努めるので履修者も努力して理解してほしい。
学部・学科必修/選択の別
工学研究科                情報理工学専攻              修士課程 選択

2015/09/10 15:49:56 作成