#author("2020-03-28T10:39:45+09:00","default:takataka","takataka")
#author("2020-03-28T21:01:41+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{2020-03-27}; &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]

-----
&color(Red){''0407火と0414火の授業に相当する活動は,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,次のことを行ってください.''};

//+ ブラウザで [[この科目のTeamsチーム>https://teams.microsoft.com/l/team/19%3a0e1f0585764f4eacb30771cdcafcfa71%40thread.tacv2/conversations?groupId=d38d048c-2c34-4e32-84de-f275d72d9763&tenantId=23b65fdf-a4e3-4a19-b03d-12b1d57ad76e]] へアクセス
+ ブラウザで https://teams.microsoft.com/ からTeamsに参加.全学統合認証のアカウントで
+ Teamsの画面下の方の「チームに参加、または...」へ
+ コード 0bik0ti  を入力してチームへ参加
+ このチーム内に投稿されている情報を確認する

ブラウザで↑へアクセスすると,「アプリのインストール」をするか聞かれると思います.アプリ版入れとくことをおすすめします.Windows, macOS だけでなく,iOSやAndroidのもあります.

-----

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.''};
//&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|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:PIP2020-01.pdf]]|

&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


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