![[PukiWiki]](image/blackuni3-80x80.png "[PukiWiki]")
#author("2020-07-14T01:18:18+09:00","default:takataka","takataka") #author("2020-10-29T08:25:33+09:00","default:takataka","takataka") *視覚認知計算特論 2020年度 [#e6cd976a] - 対象： 龍谷大学大学院理工学研究科(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=T710000304&n=2020]] を参照して下さい． - この科目の [[Teams チーム>https://teams.microsoft.com/l/team/19%3af23834106a2846728ce05372f1260415%40thread.tacv2/conversations?groupId=c1eaec7a-d656-4480-91ab-8ddf7396ed8f&tenantId=23b65fdf-a4e3-4a19-b03d-12b1d57ad76e]] **News [#ve517124] #include(news,notitle) ***Vision/2020のNews [#me16471c] -&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（1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 [[Vision/2019]] へどうぞ． **進行 [#g8fb72e8] ----- &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（eg. [[Vision/2020/ex01]]）も事前に確認しておいてください．''}; ----- |回 |月日|内容|備考|h |01|0407火|オリエンテーション|↑参照／[[Vision/2020/ex01]] | |02|0414火| 最小二乗法による回帰（線形モデル） | [[Vision/2020/ex02]]（含演習その1） | |03|0421火|教師あり学習: 最小二乗法による回帰（線形基底関数モデル）| | |04|0428火|教師あり学習: 最小二乗法による回帰（過学習と正則化）| [[Vision/2020/ex04]]（含演習その2） | |休|0505火|（こどもの日） | | |05|0512火|教師あり学習: 識別とは，最短距離法，kNN法| [[Vision/2020/ex05]]（含演習その3） | |06|0519火|教師あり学習: 統計的パターン認識| | |07|0526火|演習課題に関する相談など| | |08|0602火|教師あり学習: 多変量正規分布と最尤推定(1)|[[Vision/2020/ex08]]（含演習その4） | |09|0609火|教師あり学習: 多変量正規分布と最尤推定(2)／ロジスティック回帰(1)| | |10|0616火|教師あり学習: ロジスティック回帰(2)| | |休|0623火|（休講）| | |11|0630火|ロジスティック回帰(3)／ニューラルネットワーク|[[Vision/2020/ex11]]（含演習その5） | |12|0707火|ニューラルネットワーク(2)| | |13|0714火|教師なし学習| | &color(red){''以下は2019年度の情報です''}; |回 |月日|内容|備考|h |01|0410水|オリエンテーション|[[Vision/2019/ex00]] | |02|0417水|教師あり学習: 回帰とは，最小二乗法による回帰（線形モデル）|[[Vision/2019/ex01]] | |03|0424水|教師あり学習: 最小二乗法による回帰（線形基底関数モデル，過学習と正則化）| | |04|0501水|実際の回帰問題を解いてみる|[[Vision/2019/ex02]] | |05|0508水|教師あり学習: 識別とは，最短距離法，kNN法| | |06|0515水|教師あり学習: 統計的パターン認識| [[Vision/2019/ex03]] | |07|0522水|教師あり学習: 多変量正規分布と最尤推定(1)| | |08|0529水|教師あり学習: 多変量正規分布と最尤推定(2)／ロジスティック回帰(1)| | |09|0605水|教師あり学習: ロジスティック回帰(2)| [[Vision/2019/ex04]] | |10|0612水|ニューラルネットワーク(1)| | |11|0619水|ニューラルネットワーク(2)／教師なし学習(1) | [[Vision/2019/ex05]] | |12|0626水|実際の識別問題を解いてみる | | |13|0703水|教師なし学習(2) | | |14|0710水|教師なし学習(3) | [[Vision/2019/ex06]] | |15|0717水|ニューラルネットいじってみる＆教師なし学習やってみる | | **サブページリスト [#j909a5dc] #ls2
