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 This course shows the key ideas of the probabilisic information processing for large scale problems. For understanding methods shown in this course, the techniques for the probabilistic methods are introduced for the topics on image restoration and error correcting codes.
履修時期	後期
履修対象	1,2年生
講義形態	講義
講義の目的	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学ぶ。 画像修復，誤り訂正符号などを題材に計算技法を学ぶ。 Learning key ideas of the probabilistic information processing for large scale problems. Learning its techniques for image restoration and error correcting codes.
到達目標	確率的情報処理の技法を習得する。（知識・技能）
受講要件	特になし。
履修取消の可否	可
履修取消不可の理由
事前・事後学修	特になし。
講義内容	第1回　概要 第2回　単純モンテカルロ法 第3回　マルコフ連鎖モンテカルロ法 第4回　マルコフ連鎖モンテカルロ法2 第5回　シミュレーテッド・アニーリング法 第6回　シミュレーテッド・アニーリング法2 第7回　磁性体モデル 第8回　画像修復 第9回　画像修復2 第10回　平均場近似 第11回　ビリーフプロパゲーション 第12回　ビリーフプロパゲーション2 第13回　誤り訂正符号 第14回　誤り訂正符号2 第15回　まとめ
期末試験実施の有無	実施しない
評価方法・基準	レポート、平常点により評価する。 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：なし。プリントを配布する。 参考書：汪金芳　他共著，「計算統計�T」，岩波書店 参考書：西森秀稔著，「スピングラス理論と情報統計力学」，岩波書店 参考書：西森秀稔著，「スピングラスと連想記憶」，岩波書店 参考書：樺島祥介著，「学習と情報の平均場理論」，岩波書店
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。 学内サイネージ等で所在を確認のうえ研究室を訪ねてください。
講義に関連する実務経験
課題や試験に対するフィードバック	レポート課題の解説を後日提示する。
アクティブ・ラーニング	発言を求める。振り返り。
キーワード	単純モンテカルロ法、マルコフ連鎖モンテカルロ法、シミュレーテッド・アニーリング法、平均場近似、ビリーフプロパゲーション、画像修復、誤り訂正符号
備考	【教職】高専修（情報）