三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2017 年度
開講区分	工学研究科(博士前期課程)電気電子工学専攻
領域	主領域 : C
受講対象学生	大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次
選択・必修	選択
授業科目名	情報処理特論
	じょうほうしょりとくろん
	Information Processing
単位数	2 単位
他学部・他研究科からの受講	他専攻の学生の受講可, 他研究科の学生の受講可
市民開放授業	市民開放授業ではない
開講学期	後期
開講時間	火曜日 3, 4時限
開講場所
担当教員	川中　普晴（工学部電気電子工学科）
	KAWANAKA, Hiroharu

学習の目的と方法

授業の概要	本講義では信号処理や画像処理など，種々の情報処理に関する研究に必要となる基礎技術を集中的に学ぶ．また習得した基礎技術の応用例についても実践的に学ぶ．
学習の目的	情報処理分野に関する幅広い知識を得る．
学習の到達目標	情報処理分野に関する幅広い知識を得る．
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ JABEE 関連項目 ○ 全学の教育目標 感じる力 　感性 　共感 　倫理観 　モチベーション 　主体的学習力 　心身の健康に対する意識 考える力 　幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的思考力 　課題探求力 　問題解決力 　批判的思考力 コミュニケーション力 　情報受発信力 　討論・対話力 　指導力・協調性 　社会人としての態度 　実践外国語力 生きる力 　感じる力、考える力、コミュニケーション力を総合した力
授業の方法	講義 演習
授業の特徴	PBL Moodle
教科書	配付資料をテキストとして使用する
参考書
成績評価方法と基準	レポート及び出席状況により評価する
オフィスアワー	火曜日12:00〜13:00（講義終了後）
受講要件	特になし．
予め履修が望ましい科目	情報処理技術を学ぶにあたり必要となる科目（計算機工学，プログラミング，確率統計，線形代数など）の科目を学修していることが望ましい．
発展科目
授業改善への工夫
その他

授業計画

キーワード	画像処理，信号処理，機械学習，パターン認識
Key Word(s)	Image Processing, Signal Processing, Machine Learning, Pattern Recognition
学習内容	下記のテーマに関して最近の話題を取り上げ，一テーマあたり２〜３回の解説を行う． また各話題に関してレポートや演習などをふまえることにより理解を深める． 　　１．画像処理 　　２．信号処理 　　３．機械学習 　　４．感性情報処理 　　５．Internet of Things (IoT) 　　６．情報処理システムの実例
学習課題(予習・復習)

ナンバリングコード(試行)

※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら