科目ナンバー

SG-DR5-4C22

履修条件・関連科目等

なし

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

外界の情報を取り込むセンシング機能は，ロボットをはじめとする最先端の機械から家電などの我々の身の回りの機械に至るまで，広い範囲に渡り非常に重要である．
本特論では，センシングされたデータの処理・解析手法に重点を置く．最小2乗規範を主にデータ解析に関して論じ，応用として，センサフュージョン，カルマンフィルタ，パターン認識手法を解説する．

科目目的

センシングデータの処理手法，特に最小2乗規範に基づく方法論を理解することが本講義の目的である。

到達目標

センシングデータの処理手法，特に最小2乗規範に基づく方法論を理解するために、授業計画に記載の項目を一通り理解できるようになることが到達目標である。

授業計画と内容

第1回　パラメータの表現
第2回　多次元の確率変数
第3回　最尤法
第4回　線形最小2乗法
第5回　カイ2乗検定
第6回　拘束条件つき線形最小2乗法
第7回　非線形最小2乗法の便法
第8回　非線形最小2乗法：ガウスニュートン法
第9回　最適化手法と最小2乗法との関連
第10回　はずれ値への対応・モデルの同定
第11回　センサフュージョン
第12回　カルマンフィルタ
第13回　パターン認識の基礎
第14回　ベイズの定理

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

原則として事前の準備は不要．復習を十分に行い、講義内容をしっかり理解すること。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

クリッカー

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

特になし．

その他特記事項

参考URL

https://www.mech.chuo-u.ac.jp/umedalab/