徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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授業概要: 2009/知能情報システム工学特論

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EID
182526
EOID
443112
Map
[2008/知能情報システム工学特論]
LastModified
2009年2月5日(木) 08:52:58
Operator
福見 稔
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
[教務委員会委員]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]
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種別 必須 先端技術科学教育部 (授業概要)
入学年度 必須 西暦 2009年 (平成 21年)
名称 必須 (英) Advanced Lecture in Intelligent Science / (日) 知能情報システム工学特論 / (読) ちのうじょうほうしすてむこうがくとくろん
形態 推奨
  1. 講義および演習
コース 必須
  1. 2009/[徳島大学.先端技術科学教育部.システム創生工学専攻.知能情報システム工学コース]/[博士前期課程]
担当教員 必須
  1. 福見 稔([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.知能情報コース.知能工学講座])
    肩書 任意
単位 必須 2
目的 必須

(英) This lecture aims to understand the latest topics in a field of Intelligent systems, and to obtain advanced knowledge and technologies.

(日) 知能情報工学の最先端の話題に触れることで，知能情報工学のいかなる分野でも活躍できる知識を習得する
概要 必須

(英) This lecture teaches the advanced topics in intelligent systems. The main items in this lecture are softcomputing and human information processing, including face information processing and its computer practice.

(日) 知能情報工学で話題になっている最先端のトピックスを取り上げ，国内外のソフトコンピューティング，ヒューマン情報処理研究の動向と今後の発展について講義と演習を行う．
キーワード 推奨
  1. ソフトコンピューティング(soft computing)
  2. (英) Human Information Processing / (日) ヒューマン情報処理
先行科目 推奨
関連科目 推奨
要件 任意
注意 任意
目標 必須

  1. (英) To understand the latest topics on Intelligent systems.

    (日) エキスパート技術者に必要な知能情報工学の最先端のトピックスについて知る

  2. (英) To learn the trend of a domestic and foreign research on Intelligent systems.

    (日) 今後の研究に生かせるように知能情報工学の国内外の研究の動向について知る
計画 必須

  1. (英) Topics in Advanced Intelligent Systems

    (日) 知能情報工学の最先端のトピックス紹介

  2. (英) Introduction to Human Information Processing

    (日) ヒューマン情報処理の概論

  3. (英) Topics in Advanced Softcomputing techniques

    (日) ソフトコンピューティングの最先端トピックス

  4. (英) Topics in Advanced Biosignal Processing

    (日) 生体信号処理の最先端トピックス

  5. (英) Topics in Advanced Biometric Authentication

    (日) Topics in Advanced Biometric Authentication

  6. (英) Topics in Advanced Face Information Processing

    (日) 顔情報処理の最先端トピックス

  7. (英) Another Topics in Advanced Human Information Processing

    (日) ヒューマン情報処理の他のトピックス

  8. (英) Statistical Learning Algorithms

    (日) 統計的学習アルゴリズム

  9. (英) Topics in Eye Tracking and Its Applications

    (日) 眼球追跡アルゴリズムとその最新応用事例

  10. (英) Topics in EEG research

    (日) 脳波研究の最新トピックス

  11. (英) Topics in EMG research

    (日) 筋電研究の最新トピックス

  12. (英) Exercise in Advanced Human Information Processing

    (日) ヒューマン情報処理演習

  13. (英) Exercise in Advanced Intelligent Systems

    (日) 最先端のトピックス演習

  14. (英) Exercise in Softcomputing

    (日) ソフトコンピューティングの演習，レポート

  15. (英) Exercise in Human Information Processing

    (日) ヒューマン情報処理演習，最終レポート

  16. (英) Discussion

    (日) 質疑応答
評価 必須

(英) Attendance (30%), practice(10%), report (60%)

(日) 講義への参加状況(30%)，演習の回答(10%)，レポートの提出状況と内容(60%)を総合して行う．定期試験は行わない．
再評価 必須
対象学生 任意 開講コース学生のみ履修可能
教科書 必須

  1. (英) no special book

    (日) 特に無し．必要な資料は配付する.
参考資料 推奨

  1. (日) 講義·演習中に指定する．
URL 任意
連絡先 推奨
  1. (日) 金曜日，15∼18時
    オフィスアワー 任意
科目コード 推奨
備考 任意

  1. (日) ゲストスピーカーを招聘して講義·演習を行う場合がある．

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