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この授業の活動は，リモートで行います．Microsoft Teams を利用しますので，この授業を履修される方は，必ず事前に OnlineClasses を参照して準備してください．
↓の各授業回のページ（PIP/2020/ex01のような）も事前に確認しておいてください．
講義資料は授業当日以降に公開します．予習したいという人は，PIP/2019 を参考にしてください．
| 回 | 月日 | テーマ | サブテーマ | リンク |
| 01 | 0407火 | オリエンテーション | 準備と練習，パターン情報処理とは | PIP/2020/ex01 講義資料 |
| 02 | 0414火 | 表現(1) | 標本化と量子化／データ圧縮 | PIP/2020/ex02 講義資料 |
| 03 | 0421火 | 表現(2) | データ圧縮／情報量 | Teams参照(*1) 講義資料 |
| 04 | 0428火 | 表現(3) | エントロピー符号化 | Teams参照(*1) 講義資料 |
| 休 | 0505火 | （こどもの日） | ||
| 05 | 0512火 | 分析・変換(1) | ベクトルの直交展開 | PIP/2020/ex05 講義資料 |
| 06 | 0519火 | 分析・変換(2) | アナログ信号 | PIP/2020/ex06 講義資料 |
(*1) 授業活動の指示はTeams上のこの科目のチームでしています
以下は2019年度の情報です
| 回 | 月日 | テーマ | サブテーマ | リンク |
| 01 | 0415月 | 導入／表現(1) | パターン情報処理とは／標本化と量子化 | 講義資料 |
| 02 | 0422月 | 表現(2) | データ圧縮 | 講義資料 |
| 03 | 0429月* | 表現(3) | 情報量と符号化 | 講義資料 |
| 04 | 0506月* | 分析・変換(1) | ベクトルの直交展開 | 講義資料 |
| 05 | 0513月 | 分析・変換(2) | 画像圧縮への応用例，アナログ信号 | 講義資料 宿題 |
| 06 | 0520月 | 分析・変換(3) | フーリエ級数展開 | 講義資料 宿題 |
| 07 | 0527月 | 分析・変換(4) | スペクトル | 講義資料 宿題 |
| 08 | 0603月 | 分析・変換(5) | 標本化定理，離散フーリエ変換 | 講義資料 宿題 |
| 09 | 0610月 | 応用例(1) | フィルタリング | 講義資料 宿題 |
| 10 | 0617月 | 応用例(2) | 画像処理いろいろ | 講義資料 宿題 |
| 11 | 0624月 | PRとML(1) | パターン認識・機械学習とは | 講義資料 宿題 |
| 12 | 0701月 | PRとML(2) | 教師あり（回帰） | 講義資料 宿題 |
| 13 | 0708月 | PRとML(3) | 教師あり（識別） | 講義資料 宿題 |
| 14 | 0715月 | PRとML(4) | ニューラルネット | 講義資料 宿題 |
| 15 | 0722月 | PRとML(5) | 教師なし学習 | 講義資料 宿題 |
| 試 | 0729月 | 定期試験 | 過去問は↑のGoogleDriveへ |
(*) 祝日ですが授業実施日です (;_;)
