科目番号
情321
開講年度
期間
曜日時限
開講学部等
2017
前学期
火2
工学部情報工学科
講義コード
科目名[英文名]
単位数
601527001
認知工学
2
担当教員[ローマ字表記]
高良 富夫
授業内容と方法
人間にとっては、たやすいことだが、それをコンピュータで実現することが難しいもののひとつに、パターン認識がある。パターン認識とは、情報の現実世界における出現形態である文字パターン、図形、音声波形などのパターン情報を認識して、約束された概念、カテゴリーとして同定することをいう。パターン認識の研究分野は，人間の知的機能の情報処理の仕組みの解明とコンピュータを用いた機能の実現を目指す、認知科学の基礎をなしている。本講義では、認知科学を工学的に研究する分野を「認知工学」と呼ぶことにし，この分野の理論的基礎を述べる。
毎回、重要な課題ごとに理論、例題、宿題の形式で行う。宿題のテーマは、その日の目標が明確になるように、授業のはじめに提示する。
達成目標
下記に示す各項目において、パターン認識に関する用語の具体的内容及びその有効性、適用範囲を説明できること（専門性(H-2)）、パターン認識の理論が応用できる新たな対象を提案できること（課題解決能力と創造性（G-1))、およびパターン認識の基本的なアルゴリズムをプログラミングできること（実践性（F-1))である。
評価基準と評価方法
評価基準：以下のことができること。
（１）パターン分類の対象の例を示す。G
（２）相違度尺度の例を作り、数学的な意味で「距離」であるかどうかをチェックする。H
（３）DP のプログラムの作成と考察。F
（４）統計的決定法の例を作る。G
（５）単語音声認識の論文を読んで考察。H
（６）HMMにおける尤度の計算。H
（７）パターンの境界面の方程式を求める。H
（８）パーセプトロンの実行。F
（９）排他的論理和をニューラルネットで構成。F
（１０）KL変換の計算。H
（１１）クラスタリングの応用例を提案。G
（１２）遺伝的アルゴリズムの応用例の提案。G
評価方法：
受講状況(20%)、宿題(20%)、中間試験(30%)、期末試験(30%)を総合して判定する。
履修条件
線形代数学、確率および統計、情報理論を履修していることが望ましい。
授業計画
第1回(4/11) 認知工学とは
第2回(4/18) パターンの類似度と最近傍決定則
第3回(4/25) 時系列パターンの照合 I
第4回(5/ 2) 時系列パターンの照合 II
第5回(5/ 9) システムの評価
第6回(5/16) 統計的決定理論
第7回(5/23) 距離と統計的決定
第8回(5/30) 時系列パターンの確率モデル
第9回(6/ 6) 中間試験
第10回(6/13) 識別関数
第11回(6/20) パーセプトロンと学習の定理
第12回(7/ 4）ニューラルネット
第13回(7/11) 特徴軸の選択
第14回(7/18) クラスタリング
第15回(7/25) 遺伝的アルゴリズム
第16回(8/ 1) 期末試験
事前学習
予習：シラバスを見て教科書の当該部分を読んでおくこと。
事後学習
復習：毎回宿題があるので、できれば2日後に課題をこなして、次週必ず提出すること。チェックして次の週に返却するので、添削されたところを復習しておくこと。宿題に3時間以上かかった場合は、その旨レポートに記述すること。
教科書にかかわる情報
教科書全体備考
高良富夫著「認知工学の理論入門」琉球大学
参考書にかかわる情報
参考書
書名
鳥脇純一郎「認識工学」コロナ社
ISBN
4339010596
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
参考書
書名
石井・上田・前田・村瀬「わかりやすいパターン認識」オーム社
ISBN
4274131491
備考
著者名
出版社
出版年
NCID
参考書全体備考
使用言語
日本語
メッセージ
ニュースグループ: ura.ie.classes.recognition
WebClass
教科書は、授業の1時間目に販売する。（1,000円）
オフィスアワー
火、木の9:00-10:00
メールアドレス
takara@ie.u-ryukyu.ac.jp
URL
https://ie.u-ryukyu.ac.jp/takara/
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