Kawabata's Lecture Summary


担当科目リスト:


「情報工学のための数学演習 II」

担当者:

講師 川端豪 (情報工学課程)

ねらい:

情報工学課程において必要となる確率・統計の計算を練習する。

進め方:

対面形式で講義及び演習を行う。Web によるレポート提出で平常評価する。

参考書:

工学系数学教材研究会編:『確率統計』(森北出版) (ISBN978-4-627-05751-7)。
 
小島宏之:『ベイズ統計学入門』(ダイヤモンド社) (ISBN978-4-478-01332-8)。

連絡事項:

初回の授業の前に、関学 教育・研究システムのID (教研ID) を確認せよ。

資料:

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「プログラミング実習 III 」

担当者:

講師 川端豪, 他

ねらい:

「プログラミング実習 II 」で習得した基本的なC言語プログラミング技法を 基に、応用力を身につけることを目的とする。 情報工学/知能・機械工学における重要な手法を課題として与えることで、 諸分野の基礎知識をプログラミングを通して習得する。

進め方:

対面形式で講義及び演習を行う。Web によるレポート提出で平常評価する。
簡単な説明の後、提示された課題演習を行い、結果をまとめたレポートを 提出する。

教科書:

内田智史監修『C言語によるプログラミング [応用編 第2版]』(オーム社) (ISBN4-274-06487-5)。

資料:

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「深層学習実習」

担当者:

講師 川端豪

ねらい:

音声信号処理と深層学習のプログラムを作成することで、それらの技術領域に対する理解を深める。音声のスペクトラム分析、ケプストラム分析、Python、NumPy、Matplotlib、Tensorflow による NN シミュレーションなどを学ぶ。

資料:

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「音声情報処理実習」

<< 2024 年度の音声情報処理実習は「深層学習実習」との合併科目として開講します>>

担当者:

講師 川端豪

ねらい:

音声信号処理と深層学習のプログラムを作成することで、それらの技術領域に対する理解を深める。音声のスペクトラム分析、ケプストラム分析、Python、NumPy、Matplotlib、Tensorflow による NN シミュレーションなどを学ぶ。

資料:

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Last update: Apr. 1, 2024 by T. Kawabata