パターン情報処理 2020年度 [edit]

News [edit]

このウェブサイト共通のNews

PIP/2020のNews [edit]

スケジュール [edit]


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.

月日テーマサブテーマリンク
010407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
020414火表現(1)標本化と量子化/データ圧縮PIP/2020/ex02 講義資料
030421火表現(2)データ圧縮/情報量Teams参照(*1) 講義資料
040428火表現(3)エントロピー符号化Teams参照(*1) 講義資料
0505火(こどもの日)
050512火分析・変換(1)ベクトルの直交展開PIP/2020/ex05 講義資料
060519火分析・変換(2)アナログ信号PIP/2020/ex06 講義資料
070526火分析・変換(3)フーリエ級数展開Teams参照(*1) 講義資料
080602火分析・変換(4)スペクトルPIP/2020/ex08 講義資料
090609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
100616火応用例(1)フィルタリングPIP/2020/ex10 講義資料
110623火応用例(2)画像処理いろいろPIP/2020/ex11 講義資料
120630火PRとML(1)機械学習とは,教師あり(回帰)PIP/2020/ex12 講義資料
130707火PRとML(2)教師あり(回帰&識別)PIP/2020/ex13 講義資料
140714火PRとML(3)ニューラルネットPIP/2020/ex14 講義資料
150721火PRとML(4)教師なし学習PIP/2020/ex15 講義資料
0728火学修成果を測る取り組み(*2)過去問は↑のGoogleDriveへ(*3)

(*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 (*2) 実施内容等はTeams上のこの科目のチームでお知らせしています (*3) 今年度は実施形態が異なるのであまり参考にならないかもですが

サブページリスト [edit]


トップ   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS