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科目の基本情報

開講年度	2019 年度
開講区分	工学研究科(博士前期課程)情報工学専攻
領域	主領域 : C; 副領域 : G

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
授業科目名	パターン情報処理特論
	ぱたーんじょうほうしょりとくろん
	Pattern information processing
単位数	2 単位
ナンバリングコード	EN-INAP-5 ナンバリングコード一覧表はこちら ※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。

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間	火曜日 1, 2時限
開講場所	授業時間割表で確認ください。
担当教員	成瀬央（工学研究科情報工学専攻）
担当教員	Hiroshi NARUSE

学修の目的と方法

授業の概要	パターン情報処理は、計測技術やシステムなどいろいろな分野で用いられている。学部（情報工学科）、大学院博士前期課程（情報工学専攻）では上記分野についての授業がないことから、この授業ではまず、計測誤差、誤差の伝播、誤差の統計的の取り扱い、最小二乗法によるあてはめなどの基本的事項について学習する。またそれを踏まえて、線形・非線形最小二乗法による最適化について学習する。この講義では、自主的な学習が求められます。
学修の目的	偶然誤差と系統誤差、計測誤差とその統計的性質、計測誤差の評価方法と間接測定における誤差の伝播、最小二乗法による最良推定値の求め方などについての知識を得る。
学修の到達目標	以下の内容について知り、さまざまな計測へ応用することができるようになる。・偶然誤差と系統誤差・計測誤差とその統計的性質・計測誤差の評価方法と間接測定における誤差の伝播・最小二乗法による最良推定値の求め方
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 ○主体性考える力　幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力　表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力　問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	課題レポート提出、試験、プレゼンテーションなど総合的に評価します
授業の方法	講義演習
授業の特徴	PBL 特色ある教育英語を用いた教育
授業改善の工夫	授業での質問、授業評価アンケートを参考に改善を図ります
教科書
参考書	・An introduction to error analysis, John R. Taylor. ・『誤差解析入門』林茂郎・馬場凉，東京化学同人社・『最小二乗法による実験データ解析』中川徹・小柳義夫，東京大学出版会
オフィスアワー	質問、連絡などについては、電子メール（naruse@pa.info.mie-u.ac.jp）でスケジュールを調整の上情報棟３階成瀬教員室で対応するが、なるべく講義時あるいは終了時にお願いしたい。
受講要件	特になし
予め履修が望ましい科目	学部での線形代数、微分積分、確率統計を履修していることが必須です。
発展科目	特にありません
その他	英語対応授業である。本講義では、学部での講義のうち、線形代数（固有値、固有ベクトル、対角化）微分積分（テーラー展開、ベクトル・行列の微分）などのついての十分な理解と計算ができることが必要です。

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	偶然誤差と系統誤差、計測誤差とその統計的性質、計測誤差の評価方法と間接測定における誤差の伝播、最小二乗法による最良推定値の求め方
Key Word(s)
学修内容	第１回：講義の概要、進め方の説明第２回～～第９回：誤差解析の必要性、有効数字、誤差の伝播、偶然誤差の統計的取り扱い、最小二乗法によるあてはめ第１０回～第１５回：線形・非線形最小二乗法受講生の理解度によって、学習内容やスケジュールを変更します。
事前・事後学修の内容	本講義の基礎となる、線形代数（固有値、固有ベクトル、対角化）、微分積分（テーラー展開、ベクトル・行列の微分、偏微分）などのついては十分復習しておき、それらの計算ができるようにしておくことが求められます。

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