| 科目名 |
現代産業技術 |
| クラス |
− |
| 授業の概要 |
コンピュータを用いたものづくり技術である情報工学は現代の産業界に必要不可欠なものとなり、その重要性はますます増している。例えば、近年は人工知能(AI)が急速に注目を集めるようになっている。本講義では、情報工学技術の中から３つの技術に関する基礎的な内容を学ぶ。１つ目はデータの格納や伝送に使われる符号理論である。２つ目は声や音を変換するためなどに使われるディジタルシステムである。３つ目は人工知能であり、特にその中心技術である機械学習を学ぶ。 |
| 授業の到達目標 |
1. 符号化法を理解して計算ができる。
2. フーリエ変換、システムの出力の計算法、周波数特性を理解し、これらに関する計算ができる。
3. パターン認識問題と機械学習法を理解し、これらに関する計算ができる。
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| 授業計画 |
| 回 |
内容 |
| 1 | 情報源モデル |
| 2 | 情報源符号化とハフマン符号 |
| 3 | 通信路モデルとパリティ検査符号 |
| 4 | 線形符号と巡回符号 |
| 5 | 符号理論のまとめ |
| 6 | フーリエ変換 |
| 7 | 離散フーリエ変換 |
| 8 | ディジタルシステムの出力の計算法 |
| 9 | 周波数特性 |
| 10 | ディジタルシステムのまとめ |
| 11 | パターン認識問題とパーセプトロン |
| 12 | ニューラルネットワーク |
| 13 | 学習法 |
| 14 | 深層学習 |
| 15 | 機械学習のまとめ |
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| テキスト・参考書 |
[テキスト] 資料を配付する。
[参考書] 深層学習、岡谷貴之、講談社 |
| 自学自習についての情報 |
数学の知識、具体的には確率、ベクトル、行列、多項式、三角関数、指数関数、複素数、等比数列、微分などの予備知識を有していることが望ましい。また、過去の演習問題を解き直してみるなどして復習していくこと。 |
| 授業の形式 |
講義と演習を併用 |
| アクティブラーニングに関する情報 |
該当なし |
| 評価の方法（評価の配点比率と評価の要点） |
期末試験80%、演習20% |
| その他（授業アンケートへのコメント含む） |
特記事項なし |
| 担当講師についての情報（実務経験） |
該当なし |