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登録内容 (EID=114935)

EID=114935EID:114935, Map:0, LastModified:2011年4月11日(月) 17:57:25, Operator:[大家 隆弘], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[[教務委員会委員長]/[徳島大学.人間·自然環境研究科]], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 人間・自然環境研究科 (授業概要) [継承]
入学年度 (必須): 西暦 2005年 (平成 17年) [継承]
名称 (必須): (英) (日) 情報科学特論 (読) じょうほうかがくとくろん
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コース (必須): 1.2005/[徳島大学.人間·自然環境研究科.自然環境専攻]/選択科目 数理科学/[修士課程] [継承]
担当教員 (必須): 1.伊藤 正幸
肩書 (任意):
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単位 (必須): 2 [継承]
目的 (必須): (英)   (日) 自然現象や経済現象に数学的な記述を与えることを数理モデル化という.近年の計算機の高速化に伴い,このモデル化はますます重要になっている.すなわち,得られたモデルは,理論的な解析のみならず,計算機にかけて様々な状況での数値実験を行うことが出来るからである.これをシミュレーションという., 本講義では,画面分割,画像復元の問題を処理するいくつかの数理モデルを通してモデル化の持つ意味について考える.すなわち,同じ問題に対するモデルでも,そのモデル化の方法によって,理解される事柄が異なることについて学ぶ.   [継承]
概要 (必須): (英)   (日) モデル化とその意味   [継承]
キーワード (推奨):
先行科目 (推奨):
関連科目 (推奨):
注意 (任意):
目標 (必須): 1.(英)   (日) モデル化の概念を理解する.  
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計画 (必須): 1.(英)   (日) 本講義では,以下の内容について講義する.  
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2.(英)   (日) 1.準備  
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3.(英)   (日) 1) 神経細胞(ニューロン)とその数理モデル  
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4.(英)   (日) 2) 神経回路網(ニューラルネットワークス)のアーキテクチュア  
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5.(英)   (日) 2.低レベル画像認識のシミュレーションモデル.  
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6.(英)   (日) 1) Gemanの画像復元モデルの考え方.  
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7.(英)   (日) 2) エッジ処理を含むモデル.  
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8.(英)   (日) ここでは,画像復元の問題を,神経回路網の低レベル画像認識との観点にたち  
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9.(英)   (日) そのシミュレーションモデルを通して神経回路網の並列処理について考える.  
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10.(英)   (日) 3.画面分割の変分モデル.  
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11.(英)   (日) ここでは,連続版の変分モデルを通して画面分割の幾何学的意味に触れる.  
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評価 (必須): (英)   (日) レポートにより評価する.   [継承]
再評価 (必須):
教科書 (必須): 1.(英)   (日) 教科書は特に指定しない.   [継承]
2.(英)   (日) 参考書:ニューロコンピューティングの数学的基礎 上坂吉則著(近代科学社)   [継承]
3.(英) Functions of Bounded Variation and Free Discontinuity Probrems,  (日)    [継承]
4.(英) L. Ambrosio et al. (Oxford science publications)  (日)    [継承]
参考資料 (推奨):
URL (任意):
連絡先 (推奨): 1.伊藤 正幸
オフィスアワー (任意): (英)   (日) 火曜日12:00-12:50,mas-ito@ias.tokushima-u.ac.jp   [継承]
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科目コード (推奨):
備考 (任意): 1.(英)   (日) 隔年開講 今年度開講   [継承]

標準的な表示

和文冊子 ● 情報科学特論 / 情報科学特論
欧文冊子 ● 情報科学特論 / 情報科学特論

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