学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		工・博前
時間割コード
Registration Code		2852514
科目区分【日本語】
Course Category
専門科目
科目区分【英語】
Course Category
Specialized Courses
科目名　【日本語】
Course Title		コンピュータビジョンと機械学習特論
科目名　【英語】
Course Title		Computer Vision and Machine Learning
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
担当教員　【日本語】
Instructor		竹内 大 ○
担当教員　【英語】
Instructor		TAKEUCHI Masaru ○
単位数
Credits		2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春 木曜日 １時限
Spring Thu 1
授業形態
Course style		講義
Lecture
学科・専攻【日本語】
Department / Program
マイクロ・ナノ機械理工学専攻
学科・専攻【英語】
Department / Program
Department of Micro-Nano Mechanical Science and Engineering
必修・選択【日本語】
Required / Selected
選択
必修・選択【英語】
Required / Selected
elective


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
　近年、機械学習、特に深層学習による人工知能は身近な存在となってきている。また、顔認証やマーカーレストラッキングなど画像処理を中心とした技術は既に広く応用されている。本講義では、コンピュータビジョンと機械学習アルゴリズムについて、オープンソースのソフトウェアやライブラリに触れることを通じて理論の理解を深めることを目的とする。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
In recent years, artificial intelligence based on machine learning, especially deep learning, has become familiar. In addition, technologies centered on image processing, such as face recognition and markerless tracking, have already been widely applied. This course aims to understand computer vision and machine learning algorithms through exposure using open-source software and libraries.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN))
本講義を履修することで、以下のことができるようになることを目標とする。
　1. コンピュータビジョンに関連する機械学習手法について理解する。
　2. ベイズ識別、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワークを理解する。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
The goals of this course are to
　1. Understand image feature detection and object detection.
　2. Understand Bayesian identification, support vector machines, and neural networks.
バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects
線形代数、微積分、プログラミング言語。
バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects
linear algebra, Calculus, and Programming language.
授業の内容【日本語】
Course Content
1．コンピュータビジョンと機械学習の概説
　コンピュータビジョンおよび機械学習の基礎的な部分を中心に学習する。
2．コンピュータビジョンのアルゴリズムの学習
　画像特徴検出、物体認識などコンピュータビジョンの理論について学習する。
3．機械学習アルゴリズムの学習
　ベイズ識別、サポートベクトルマシン、ニューラルネットワークなど機械学習の理論について学習する。
授業の内容【英語】
Course Content
1. Overview of Computer Vision and Machine Learning
Learn about the fundamentals of computer vision and machine learning.
2. Learning computer vision algorithms
Learn about theories of computer vision such as image feature detection and object recognition.
3. Learning machine learning algorithms
Learn about theories of machine learning such as Bayesian identification, support vector machines, and neural networks.
成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria
コンピュータビジョンおよび機械学習アルゴリズムに関する数回の演習・レポート課題を課し、その課題提出で評価する。
成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria
Assign several exercises or reports related with computer vision and machine learning algorithms. Grading will be calculated according to the reports.
履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes
履修条件は要しない。
履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes
No course requirements are required.
教科書【日本語】
Textbook
OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門、講談社
必ずしも無くても良いようにスライドやプリントを用意する。
本格的に学びたい人は購入を勧める。
教科書【英語】
Textbook
Introduction to Computer Vision and Machine Learning with OpenCV, Kodansha
Slides and printouts will be provided without necessity.
Those who want to learn in earnest recommend purchasing it.
参考書【日本語】
Reference Book
パターン認識と機械学習上下，C.M. ビショップ
続・わかりやすいパターン認識，石井健一郎，上田修巧共著
参考書【英語】
Reference Book
Pattern Recognition and Machine Learning, C.M. Bishop
Easy-to-understand Pattern Recognition, co-authored by Kenichiro Ishii and Shukumi Ueda
授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
授業で出題される演習・レポート課題に取り組む。
授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours
Work on the exercises or reports given in class.
使用言語【英語】
Language used
Japanese
使用言語【日本語】
Language used
日本語
授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc.
対面実施
授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc.
It will be conducted in person.
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class)
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class)