シラバスの詳細な内容を表示します。
→ 閉じる（シラバスの一覧にもどる）
| 開講年度 | 2019 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 | |
| ナンバリングコード |
※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 | ||
| 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 | ||
| 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． |
|---|---|
| 学修の目的 | 情報処理分野に関する幅広い知識を得る． |
| 学修の到達目標 | 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 |
|
| 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 |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
問題提示型PBL（事例シナリオ活用含） 問題自己設定型PBL プロジェクト型PBL 実地体験型PBL Moodleを活用する授業 |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | 配付資料をテキストとして使用する |
| 参考書 | |
| 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 | |
| その他 |
| MoodleのコースURL |
|---|
| 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 |
| 学修内容 | 画像処理や信号処理，機械学習といった情報処理技術の基盤技術やその応用に関する最近の話題を取り上げ，各テーマについて2〜3回の解説を行う．また，講義では当該分野に関する最新の研究論文についても取り上げ，その内容についても解説する．必要に応じてレポートや演習などをふまえ，講義内容に関する理解を深める． １．画像処理・画像認識 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 |
| 事前・事後学修の内容 |