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登録内容 (EID=129639)

EID=129639EID:129639, Map:0, LastModified:2011年4月11日(月) 17:57:36, 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 2006年 (平成 18年) [継承]
名称 (必須): (英) (日) 情報科学特論演習 (読) じょうほうかがくとくろんえんしゅう
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コース (必須): 1.2006/[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., 本演習は情報科学特論に引き続き,画面分割,画像復元の問題を処理するモデルのうちシミュレーションのためのモデルについてより詳細に学び.コンピュータによる実験を行い理解を深める.   [継承]
概要 (必須): (英)   (日) モデル化とシミュレーション   [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): (英)   (日) 本年度開講せず.情報科学特論の受講が前提です.   [継承]
目標 (必須): 1.(英)   (日) シミュレーションを通してモデル化を理解する.  
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計画 (必須): 1.(英)   (日) 本演習では,以下の内容について学ぶする.  
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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モデル化をし,それを用いてシミュレーションを行う.  
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評価 (必須): (英)   (日) レポートによる.   [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]
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 今年度開講せず   [継承]

標準的な表示

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

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