PIP/2020 のバックアップソース(No.19)

#author("2020-06-07T21:02:14+09:00","default:takataka","takataka")
*パターン情報処理 2020年度 [#s99cbac0]
-対象： 龍谷大学理工学部(前期)
-担当： [[高橋隆史>takataka]]
-この科目の履修要項等は [[Webシラバス>Syllabus:?i=T136100100&n=2020]] を参照して下さい．

- [[龍谷moodle上のこの科目のページ>https://moodle.media.ryukoku.ac.jp/course/view.php?id=2242]]: Quiz や答案返却など．全学統合認証のアカウントでログインしてね．初回授業でアクセス法を説明します．
- [[GoogleDrive上の共有スペース>https://drive.google.com/drive/folders/1osyR8lhTf2YsPrPr_Lb2kiI7W9NJYWEI?usp=sharing]]: 過去問など．全学統合認証のアカウントでログインした状態でアクセスしてね．
**News [#i3ef3b94]

#include(news,notitle)

***PIP/2020のNews [#jddfbb01]

-&new{2020-04-09}; &color(red){''0414火以降のこの授業の活動もリモートで行うことになりました．''};

-&new{2020-03-27}; &color(red){''0407火の授業相当の活動は，リモートで行います． ↓の「進行」参照．''};

-&new{2020-03-25}; &color(red){''大事なおしらせ．この授業の第1回は 0407火 です．対面での授業は行いませんが，次のような形態で何らかの活動を行う予定です．''};  詳しくは近日中にお知らせしますので，ここや各種大学からの案内をまめに確認するようにしてください．
-- 0407火の授業時間内（3講時）に画像配信や画面共有，チャット等を使って授業する
-- 授業時間外に取り組む課題を出す
-&new{2020-03-08}; とりあえずこのページを作成．まだないようがないよう．昨年度の様子が知りたいひとは  [[PIP/2019]] へどうぞ

**スケジュール [#b55d47d3]

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&color(Red){''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．''};

&color(Red){''↓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．''};

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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．

//&color(Red){''0407火と0414火の授業に相当する活動は，オンラインで行います．詳細は後日このページでお知らせします．''};

|回 |月日|テーマ|サブテーマ|リンク|h
|RIGHT: 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>PIP:PIP2020-01.pdf]]|
|RIGHT: 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>PIP:PIP2020-02.pdf]]|
|RIGHT: 03|0421火| 表現(2) |データ圧縮／情報量 | Teams参照(*1) [[講義資料>PIP:PIP2020-03.pdf]]|
|04|0428火|表現(3)|エントロピー符号化| Teams参照(*1) [[講義資料>PIP:PIP2020-04.pdf]]|
|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>PIP:PIP2020-05.pdf]] |
|06|0519火|分析・変換(2)|アナログ信号| [[PIP/2020/ex06]] [[講義資料>PIP:PIP2020-06.pdf]] |
|07|0526火|分析・変換(3)|フーリエ級数展開| Teams参照(*1) [[講義資料>PIP:PIP2020-07.pdf]]|
|08|0602火|分析・変換(4)|スペクトル| [[PIP/2020/ex08]] [[講義資料>PIP:PIP2020-08.pdf]] |
|09|0609火|分析・変換(5)|標本化定理，離散フーリエ変換| [[PIP/2020/ex09]] [[講義資料>PIP:PIP2020-09.pdf]] |

(*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

&color(red){''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|h
|RIGHT: 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>PIP:PIP2019-01.pdf]]|
|RIGHT: 02|0422月|表現(2)|データ圧縮|[[講義資料>PIP:PIP2019-02.pdf]]|
|03|0429月*|表現(3)|情報量と符号化|[[講義資料>PIP:PIP2019-03.pdf]]|
|04|0506月*|分析・変換(1)|ベクトルの直交展開|[[講義資料>PIP:PIP2019-04.pdf]]|
|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>PIP:PIP2019-05.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw05]]|
|06|0520月|分析・変換(3)|フーリエ級数展開|[[講義資料>PIP:PIP2019-06.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw06and07]]|
|07|0527月|分析・変換(4)|スペクトル|[[講義資料>PIP:PIP2019-07.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw06and07]]|
|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>PIP:PIP2019-08.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw08]] |
|09 | 0610月 | 応用例(1) | フィルタリング | [[講義資料>PIP:PIP2019-09.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw09]] |
|10 | 0617月 | 応用例(2) | 画像処理いろいろ | [[講義資料>PIP:PIP2019-10.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw10]] |
|11 | 0624月 | PRとML(1) | パターン認識・機械学習とは | [[講義資料>PIP:PIP2019-11.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw11]] |
| 12 | 0701月 | PRとML(2) | 教師あり（回帰）| [[講義資料>PIP:PIP2019-12.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw12]] |
| 13 | 0708月 | PRとML(3) | 教師あり（識別）| [[講義資料>PIP:PIP2019-13.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw13]] |
| 14 | 0715月 | PRとML(4) | ニューラルネット | [[講義資料>PIP:PIP2019-14.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw14]] |
| 15 | 0722月 | PRとML(5) | 教師なし学習| [[講義資料>PIP:PIP2019-15.pdf]] [[宿題>PIP/2019/hw15]] |
| 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  (;_;)
//(*) 祝日ですが授業実施日…じゃない！ やた (^^

**サブページリスト [#md28aa3e]

#ls2