科目名 確率的情報処理特論
単位数 2.0
担当者 知能工学専攻 教授 三村 和史
履修時期 後期
履修対象 1,2年生
概要 確率モデルを用いた大規模情報処理技術である確率的情報処理について概説する.
画像修復,誤り訂正符号などを題材に技法を紹介する.
授業形態は講義である.
科目の到達目標 確率的情報処理の技法を習得する.
受講要件 特になし.
事前・事後学修の内容 特になし.
講義内容 1. 概要
2. 単純モンテカルロ法
3. マルコフ連鎖モンテカルロ法
4. マルコフ連鎖モンテカルロ法2
5. シミュレーテッド・アニーリング法
6. シミュレーテッド・アニーリング法2
7. 磁性体モデル
8. 画像修復
9. 画像修復2
10. 平均場近似
11. ビリーフプロパゲーション
12. ビリーフプロパゲーション2
13. 誤り訂正符号
14. 誤り訂正符号2
15. まとめ
評価方法 レポートにより評価する.
評点に対する評価は広島市立大学履修規定に則って行う.
教科書等 教科書:プリントを配布する.
参考書:汪金芳 他共著「計算統計Ⅰ」(岩波書店)
     西森秀稔著「スピングラス理論と情報統計力学」(岩波書店)
     西森秀稔著「スピングラスと連想記憶」(岩波書店)
     樺島祥介著「学習と情報の平均場理論」(岩波書店)
     上坂吉則著「ニューロンコンピューティングの数学的基礎」(近代科学社)
担当者プロフィール 授業内容や宿題などに関する,学生の個別学習相談を随時受け付けています.
教員の所在は,学内サイネージ等に掲示されていますので,確認の上,研究室を訪ねてみてください.
備考 【教職】高専修(情報)