課程資訊
課程名稱
圖形分析辨認
Pattern Analysis and Classification 
開課學期
102-1 
授課對象
電機資訊學院  資訊工程學研究所  
授課教師
洪一平 
課號
CSIE5079 
課程識別碼
922 U3030 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期三6,7,8(13:20~16:20) 
上課地點
資101 
備註
總人數上限:80人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1021PR 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

The outline of this course is given below.
I. Pattern Recognition Overview
II. Bayesian Decision Theory
III. Supervised Learning Using Parametric Approaches
IV. Supervised Learning Using Non-parametric Approaches
V. Linear Discriminant Functions
VI. Unsupervised Learning and Clustering
VII. Special Topics in PR 

課程目標
The goal of this course is to introduce the basic concepts and techniques used
in the field of pattern recognition (PR). Broadly speaking, PR is a science
that concerns the classification (or recognition) of measurements. It has many
important applications, for example, document analysis, face recognition,
fingerprint identification, speech recognition, medical diagnosis, data
mining, and information retrieval. 
課程要求
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
另約時間 
參考書目
 
指定閱讀
 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Class Participation  
5% 
 
2. 
Homework assignments 
30% 
 
3. 
Exams 
30% 
 
4. 
Term Project 
35% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
09/11  Introduction & Chapter 1. PR Overview 
第2週
09/18  出國開會。另行補課。 
第3週
09/25  Chapter 2. Bayesian Decision Theory 
第4週
10/02  Chapter 2. Bayesian Decision Theory 
第5週
10/09  Term Project Introduction 
第6週
10/16  Chapter 3 Supervised Learning Using Parametric Approaches 
第7週
10/23  Chapter 2. Bayesian Decision Theory  
第8週
10/30  Chapter 3 Supervised Learning Using Parametric Approaches 
第9週
11/06  Midterm Exam 
第10週
11/13  Chapter 4 Supervised Learning Using Nonparametric Approaches 
第11週
11/20  Chapter 10 Unsupervised Learning and Clustering 
第12週
11/27  Term Project Proposal 
第13週
12/04  Chapter 5 Linear Discriminant Functions