キーワード
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データベース、Web、機械学習、並列プログラミング
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授業の目標
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情報理工学技術者として必要とされるデータベースや Web 情報の取り扱い、機械学習、テキ スト処理、信号処理、並列プログラミングに関する知識を習得する。
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到達目標
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情報理工学技術者として、データベースや Web 情報の取り扱い、機械学習、テキスト処理、 信号処理、並列プログラミングに関する必要な基礎的知識および実験技術を習得し、講義内容の 理解を確かなものとすると共に、実世界への応用と実体験と、実験結果に基づき考察する能力を 培う。
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授業計画
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1.ガイダンス (1回)
実験の進め方、レポートのまとめ方など、全体的な説明を行う。
2.データベースとWebサービス構築 (2回)
関係データベースの基礎的な操作について学ぶとともに、Linux, Apache, Mysql, Php(or Perl)による簡単な web サービスを構築し、データベースと連携した web サービスの設計と実装を学ぶ。
3.ネットワークプログラミング (2回)
UNIXコマンドを用いてTCP/IPの仕組みを体験的に学習するとともに、ソケットを用いたネットワークプログラミング技術を習得する。
4.Webインテリジェンス (2回)
Web上で提供されている様々な情報検索サービスやAPIなどを利用して、簡単なアプリケーションを作成する。
5.テキスト処理の実践 (2回)
大量文書を適切に検索できるような方法論とインプリメンテーションを学ぶ。
6.パターン認識と機械学習 (2回)
機械学習手法の応用として、興味のあるパターン認識(クラス分類)の問題を自由に設定し取り組む。
7.信号処理 (2回)
行列計算(ガウスジョルダンの消去法、LU 分解、固有値・固有ベクトル)を行なうプログラムを自作し、その応用として、画像信号処理や音響信号処理に関する基礎的な実験を行なう。
8.シミュレーションと並列プログラミング (2回)
微分方程式で記述された簡単な物理モデルのシミュレーションや探索問題を解くための数値計算、およびそれらを高？？に処理するためにネットワーク上に接続された複数の PC を同時に利用し、負荷分散するための MPI 並列 プログラミングについて学ぶ。
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準備学習(予習・復習)等の内容と分量
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各テーマに合わせて、基礎科目の復習をしておくことを必要とする。
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成績評価の基準と方法
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すべての実験を行い、かつ実験に対応するすべてのレポートを提出することが評価の条件で、
実験の完成度とレポートを併せて評価する。すべての実験で6割以上の成績で合格とする。
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有する実務経験と授業への活用
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他学部履修の条件
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テキスト・教科書
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講義指定図書
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参照ホームページ
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研究室のホームページ
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備考
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更新日時
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授業実施方式
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