パターン認識と機械学習

Pattern Recognition and Machine Learning

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知能情報分野科目

工学研究科

1年

HETMA5MCA1

2単位

講義 (Lecture)

2026年度前期

(Spring semester)

礒川 悌次郎、新居 学

工学研究科

日本語

目標9

礒川　オフィスアワー：金曜日10:40~12:10，場所：姫路工学キャンパス 6204室  (メールによる事前連絡が望ましい)
新居　オフィスアワー：水曜日12:00~13:00，場所：姫路工学キャンパス 6206室  (メールによる事前連絡が望ましい)

礒川　isokawa@eng.u-hyogo.ac.jp
新居　nii@eng.u-hyogo.ac.jp

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1◎／2◎／3〇

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講義目的
本講義では、現在の人工知能技術の中心的な手法である計算知能における各種計算手法の習得を目的とする。
そのため各種計算手法の原理を説明し、これらの計算手法（最尤推定、勾配法、クラスタリング、ニューラルネットワーク）による各種応用システム（画像処理、パターン認識、自然言語処理、制御システムなど）への適用手法を説明する。

到達目標
第一に、知能計算および学習、記憶、パターン認識などの情報処理を遂行する知能システムについて、これらの中心的役割を果たす確率・統計手法や情報量基準等の基本原理を説明できること。第二に、計算知能の応用システムについて説明し、基本的な計算知能システムを構築できること。

サブタイトル
人工知能技術の中心的な手法である計算知能を学ぶ。

キーワード
ニューラルネットワーク、深層学習、自然言語処理、大規模言語モデル

講義概要
本講義の前半では、計算知能および機械学習手法の基本を構成する最尤推定や勾配法についての数学的基礎ならびにそのパターン認識への応用について説明する。後半では、自然言語処理等の計算知能手法の適用方法について説明する。

講義計画
第１回：計算知能とはなにか（担当 礒川、新居）
第２回：最尤推定に基づく数理モデル構成（担当 礒川）
第３回：勾配法に基づくロジスティック回帰の定式化（担当 礒川）
第４回：教師なし学習（クラスタリング）（担当 礒川）
第５回：ニューラルネットワークと誤差逆伝播学習法（担当 礒川）
第６回：ニューラルネットワークによるパターン認識（担当 礒川）
第７回：再帰型ニューラルネットワーク（担当 礒川）
第８回：機械学習におけるモデル評価（担当 礒川）
第９回：深層学習（担当 新居）
第１０回：深層学習応用（画像処理）（担当 新居）
第１１回：深層学習応用（系列データ処理）（担当 新居）
第１２回：自然言語処理（ベクトル空間モデル）（担当 新居）
第１３回：自然言語処理（単語埋め込み）（担当 新居）
第１４回：自然言語処理（大規模言語モデル）（担当 新居）
第１５回：大規模言語モデル応用（担当 新居）

対面

利用する場面を限定し許可

「生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。

この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。
生成ＡＩの利用については各担当担当教員の指示に従うこと。
各担当教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。
生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。
また、生成ＡＩによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。
また，各担当担当教員の許可なく講義資料の全部または一部を電子ファイルまたは画像等として生成ＡＩに入力することを禁止する。

(利用可の範囲)
利用許容範囲については、各担当担当教員より提示される条件に従うものとする。

テーマごとに適宜資料を配布する。

1. ビショップ著、元田、栗田、樋口、松本、村田 監訳、パターン認識と機械学習 上・下、丸善出版、2012。
2. 後藤・小林 共著，入門パターン認識と機械学習，コロナ社，2014
3. 岡﨑、 荒瀬、 鈴木、 鶴岡、 宮尾著、自然言語処理の基礎、オーム社、2022。
4. 山田監修、 鈴木、 山田、 李著、大規模言語モデル入門、技術評論社、2023。

【事前学習】授業に際して事前配布する資料の事前読み込み（合計４時間）
【事後学習】レポート作成（合計１２時間）

実施しない。

定期試験は実施しない。講義の前半終了後および後半終了後のそれぞれにおいて、計算知能手法の実装ならびに評価に関するレポート課題を課し、計算知能手法に対する理解度を評価する(各50%)。
その理解度に基づき、S（90点以上）、Ａ（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。

レポートは優れた内容のものを講義の中で紹介しながら講評する。

該当しない