@misc{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00013245,
 author = {石井, 健一郎},
 month = {Mar},
 note = {音声、画像、文字などを高精度で認識するパターン認識技術の基本的な考え方、識別理論、学習理論およびそれらのアルゴリズムを習得する。さらにコンピュータを用いた演習で具体的な問題を解き、理解を深めるとともに実際の場で本技術を適用できる応用力を身につける。達成目標は以下の二点である。 1.パターン認識の基本概念を理解し、説明できる 2.識別、学習のアルゴリズムを用いて具体的な問題を解ける, [講義資料]1-15, [演習資料]・本演習について(演習初回資料)・課題1「最近傍決定則による認識実験」(第1回演習で実施) ・課題2「最近傍決定則による認識プログラムの作成」(第1～3回演習で実施) ・課題3「多クラスのパーセプトロンによる学習」(第3～5回演習で実施) ・課題4「最近傍決定則による手書き文字の認識」(第6～9回演習で実施) ・課題5「Glucksmanの特徴を利用した手書き文字認識」(第7～9回演習で実施) ・「Glucksmanの特徴」に関する関数ライブラリ・課題6「フィッシャーの判別分析」(第10～14回演習で実施) ・逆行列を求める関数 inverse の関数定義, [期末試験問題]},
 title = {パターン認識及び演習},
 year = {2011}
}