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授業の目標
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本科目では現代の情報通信技術の一つとして必要不可欠なディジタル信号処理に関する基礎知識を深める。また、それらの画像信号処理への応用を含めて学習し、現代に知られている機械学習の実用する方法を身につける。
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到達目標
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主な処理内容を理解し、自分で考え、Pyshonで動作するプログラムの作成ができる。
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身につく能力
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＜全学ディプロマ・ポリシー＞
○(1)各研究科・専攻の専門分野に応じた高度な専門知識
○(2)各研究科・専攻の専門分野に応じた研究開発能力
○(3)高い水準の幅広い教養と倫理観
(4)高度な専門知識・研究開発能力・倫理観・幅広い教養を統合し、問題を発見し解決する能力
(5)高度な専門知識・研究開発能力・倫理観・幅広い教養を統合し、グローカルな視野をもって社会的・経済的価値を創出する力
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授業の概要
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まず、離散フーリエ変換およびＦＦＴ、ディジタルフィルタの設計手法などの理論的側面を学習する。その後に、機械学習、深層学習の種類とそれらの学習アルゴリズムの原理と応用を学習する。また、本科目で学ぶ理論をアルゴリズムとし、コンピュータ上でプログラミングする演習を各段階で行い、ディジタル信号処理、画像認識を実際に利用する上での基礎的能力を身に付ける。
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授業の計画
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以下の内容を計画している。
第１週 授業計画、序論
第２週 離散フーリエ変換
第３週 高速フーリエ変換（１）
第４週 高速フーリエ変換（２）
第5週 ディジタルフィルタの基礎
第6週 ディジタルフィルタの応用
第7週 機械学習
第8週 深層学習
第9週 深層学習の応用(1)
第１０週 深層学習の応用(２)
第１１週 深層学習の応用(３)
第１２週 深層学習の応用(４)
第１３週 深層学習の応用(５)
第１４週 画像信号処理への応用（１）
第１５週 画像信号処理への応用（２）
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授業時間外学修の指示
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・毎回授業で出される課題を期限内に提出すること。
・次の授業までに、授業内容、演習内容を復習すること。
・講義資料は事前にイントラネットの所定の場所にアップロードする。
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成績評価の方法
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課題レポート (70%) と受講態度 (30%) の内容により、総合的に判断する。
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テキスト・参考書等
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プリントなどを用いる。（参考書などは、必要な場合に適宜指示する。）
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履修上の留意点
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本学システム科学技術学部の「ディジタル信号処理（情報）」「ディジタル信号処理（知能）」の内容を理解していること。
また、プログラミングの経験があることが望ましい。
配布資料は基本的にmanabaを使用する。
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資料
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備考
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