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授業科目名（和文） ［Course］	統計工学 <システム工学>
授業科目名（英文） ［Course］	Statistics for Engineers <Systems Engineering>
学部（研究科） ［Faculty］	情報工学部
学科（専攻） ［Department］	情報システム工学科
担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors]	○磯崎　秀樹　　自室番号（2506）、電子メール（isozaki**cse.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は,** を @に置き換えてください
単位数 ［Point(Credit)］	前期　2単位
対象学生 ［Eligible students］	2年次生
授業概略と目標 ［Course description and Objects］	人工知能やその他の複雑なシステムを作るには、確率統計や最適化の知識が非常に重要である。 この授業では、そうした複雑なシステムを工学的に実現するという立場から確率統計や最適化を学ぶ。
到達目標 ［Learning Goal］	・人工知能を含む様々なソフトウェアで確率統計や最適化が重要な役割を果たしていることを知る。 ・統計ソフトＲを使えるようになる。 ・身の回りのことを数理的な視点で見ることができるようになる。
履修上の注意 ［Notes］
授業計画とスケジュール ［Course schedule］	１・ 人工知能を支える確率統計 　２・ パーセプトロン・ＳＶＭ・深層学習 　３・ 交差検証とＦ値 　４・ 機械学習と最適化 　５・ 尤度とエントロピー 　６・ ベイズの定理 　７・ 相関係数 　８・ 検定 　９・ データ・マイニング １０・ 疑似乱数とシャッフル １１・ 動的計画法とViterbiアルゴリズム １２・ 故障 １３・ 復習 １４・ 復習 １５・ 復習
成績評価方法と基準 ［Grading policy (Evaluation)］	毎回最初に行う復習問題の返事（１５％）と期末試験（８５％）により採点します。
教科書 ［Textbook］	教科書なし。毎回資料を配布する。
自主学習ガイド及び キーワード ［Self learning］	授業中に前回の復習として質問をするので、配布した資料を読んで復習すること。
開講年度 ［Year of the course］	28