学期／Semester

2022年度／Academic Year
／Second Semester

後期

開講期間／Course duration

2022/09/26〜2023/03/31

必修選択／Required / Elective

必修, 選択／required, elective

時間割コード／Time schedule code

20223805027001

科目ナンバリングコード／Numbering code

ID‑ID‑3‑270‑1‑103

授業科目名／Course title

パターン認識と機械学習／Pattern Recognition and Machine Learning

曜日・校時／Day・Period

単位数(一般/編入/留学)／Credits(General /Transfer/Overseas)
科目番号／Course code

金／Fri 22.0//2.038050270

編集担当教員／Instructor in charge of the酒井 智弥／Sakai Tomoya
course syllabus
授業担当教員名（科目責任者）／Instructor in charge of the course

酒井智弥／Sakai Tomoya

授業担当教員名（オムニバス科目等）／Instructor(s)酒井智弥／Sakai Tomoya

科目分類／Course Category

共通科目, ＡＩ系科目

対象年次／Intended year

3

教室／Class room

[総合]総合教育研究棟2F多目的ホール, ［情報］１号館４Ｆ情報システム工学科演習室

対象学生（クラス等）

講義形態／Course style

講義／Lecture/Intended year (class)

担当教員Eメールアドレス/E‑mail address

tsakai@cis.nagasaki‑u.ac.jp

担当教員研究室/Office

工学部1号館2階情報システム研究室203

担当教員TEL/Tel
担当教員オフィスアワー/Office hours

金曜日5校時それ以外は，カレンダー（https://goo.gl/H6Z994）に "NR" と表示している時間帯に研究室に居る予定です．事前に連絡してください（tsakai@cis.nagasaki‑u.ac.jp）．

授業の概要及び位置づけ/Course overview

データの特徴を捉えて判断を下す情報処理技術であるパターン認識と，その数理的側面を支える機械学習の基礎を学ぶ。知識とデータに基づく推論を可能にする機械学習は，コンピュータビジョン，知能ロボティクス，画像処理，生命科学，データマイニング，情報検索技術等，数多くの応用分野をもつ．同演習科目で必要となる基礎知識は本授業が提供する．

授業到達目標/Course goals

パターン認識と機械学習の仕組みを理解し，その要素技術を利用するために必要な基礎知識を習得することを目標とする．（DP‑⑤）

知識・技能以外に、この授業を通して身につけて欲■主体性／Autonomy □汎用的能力／Generic Competence □倫理観／Ethics □多様性の理解
しい力（１つ以上３つまで）/Abilities other than／Understanding Diversity □協働性／Cooperativeness □考えをやり取りする力／Ability toknowledge and skills acquired mainly throughexchange ideas □国際・地域社会への関心／Interest in international / local society
the course ( pick 1 to 3 )■A.授業内容の理解度を確認したり自分で考えさせたりする活動 <br>/ Activities to check thedegree of comprehension of the contents to the lesson or to think over
□B.多角的に考えるために他者と関わる活動 <br>/ Activities involving others to think fromvarious perspectives
学生の思考を活性化させるための授業手法/Teaching □C.技能修得のために実践する活動 <br>/ Activities to practice for acquiring skills
method to stimulate students' thinking□D.問題解決のために知識を総合的に活用する活動 <br>/ Activities that comprehensively
utilize knowledge to solve problems□E.上記以外の学生の思考の活性化を促す授業手法 <br>/ Teaching methods to stimulate
students' thinking other than the above□F.教員からの講義のみで構成される <br>/ It consists only of lectures from teachers
定期試験で60%以上の得点があれば合格とする。出席クイズ・レポート40%，定期試験60%とした評点
成績評価の方法・基準等/Method of evaluationと，定期試験100%とした評点の高い方を成績とする。また，有意義な質問・コメントに加点する。
各回の授業内容・授業方法（学習指導方法）/Course
詳細は授業計画詳細を参照
contents of each lesson

事前、事後学習の内容/Preparation & Review

予習 予めレジュメを配布し，各回の範囲とサンプルコードおよび参考資料をLACSに示すので，それらに目を通したうえで講義にのぞむこと．(2h)
復習 レジュメとサンプルコードおよび参考資料を再読し，各回の理解を確認するように努めること．(2h)キーワード/Keywords

特徴抽出，クラス分類，ニューラルネットワーク，カーネル法，決定木，適合率・再現率，ROC，交差検証，過剰適合・適合不足，汎化，協調フィルタリング

教科書・教材・参考書/Materials

参考書：
後藤 正幸，小林 学， 「入門 パターン認識と機械学習」，コロナ社，2014．
杉山将，「統計的機械学習 生成モデルに基づくパターン認識」，オーム社，2009．
T.Hastie他著，杉山将他監訳，「統計的学習の基礎―データマイニング・推論・予測―」，共立出版，2014．
Bishop著，元田他監訳，「パターン認識と機械学習」，丸善出版，2007（上巻）・2008（下巻）．

受講要件（履修条件）/Prerequisites

全回出席を前提とする．やむをえず欠席する場合は必ず担当教員に連絡し，指示された自習で学習を補ったことをレポートで示すこと．

アクセシビリティ/Accessibility (for students
with disabilities)

長崎大学では，全ての学生が平等に教育を受ける機会を確保するため，修学の妨げとなり得る社会的障壁の除去及び合理的配慮の提供に取り組んでいます。授業における合理的配慮等のサポートについては，担当教員（上記連絡先参照）または「アシスト広場」（障がい学生支援室）にご相談下さい。
アシスト広場（障がい学生支援室）連絡先（TEL）095‑819‑2006（FAX）095‑819‑2948（E‑MAIL）support@ml.nagasaki‑u.ac.jp

備考（URL）/Remarks (URL)
学生へのメッセージ/Message for students

可能な限り本授業は「パターン認識と機械学習演習」と共に受講してください．履修前に「確率・統計」と「線形代数学I・II」の復習を推奨します．

実務経験のある教員による授業科目であるかN（Y／N)/Instructor(s) with practical experience
実務家教員名／実務経験内容／実務経験に基づく教育内容（実務経験のある教員による授業科目のみ使用）/Name / Details of practical experience /Contents of course
授業計画詳細／Course Schedule

回(日時)／Time(date and time)

授業内容／Contents

第1回

パターン認識と機械学習の概要

第2回

距離や類似度に基づく手法

第3回

特徴の表現

第4回

識別関数

第5回

教師あり学習

第6回

識別的特徴

第7回

様々な識別モデル

第8回

性能評価

第9回

統計的推論

（生成モデル，事前確率，事後確率を用いる推論について学ぶ）

第10回

統計的学習

（最尤推定，最大事後確率推定を理解する）

第11回

線形判別分析

第12回

回帰

第13回

教師なし学習と分類

第14回

高次元データ解析

第15回

まとめ

（パターン認識の目的と対象，機械学習の役割を理解する）（最近傍決定則，類似度法を理解する）（パターン認識に有効な特徴および特徴ベクトルによる表現を学ぶ）（特徴をクラスに対応付ける関数，決定境界，線形分離可能性を理解する）（損失関数とその最小化について学ぶ）（パーセプトロンの学習から得られる特徴を解釈する）（線形・非線形識別器，多クラス識別器について学ぶ）（正当・誤答の種類と定量的な評価方法を理解する）（正規分布を仮定して導出された識別関数を理解する）（モデルの適合と正則化を理解する）（データクラスタリングとその応用について学ぶ）（データの主成分および推薦システムの仕組みについて学ぶ）（パターン認識と機械学習を整理する）

定期試験