Pattern_2026 — パターン認識コース資料

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Pattern_2026 — パターン認識コース資料

Pattern_2026 — パターン認識コース資料

チュラロンコン大学（Chula）で提供される「Pattern Recognition（パターン認識）」コースの講義資料リポジトリ。スライド、宿題フォルダ、コース概要画像を中心に、講義シラバス（Googleドキュメントへのリンク）や教材が整理されています。コード実装より教材配布が主で、授業スライドの閲覧や課題配布、視覚教材の確認に適した構成です。研究・学習の出発点として利用しやすく、ノートブック化やデータ添付で活用の幅が広がります。（約300字）

https://github.com/ekapolc/Pattern_2026

概要

このリポジトリ「Pattern_2026」は、Chula（チュラロンコン大学）で開講される Pattern Recognition（パターン認識）のコース資料をまとめたものです。README に掲載されたコース説明とシラバスへの外部リンクを起点に、講義スライド（slides ディレクトリ）、課題（HW ディレクトリ）、および視覚資料（patterns.jpg）などが含まれています。実装コードはほとんど含まれておらず、講義ノートや配布資料を配布するためのリポジトリである点が特徴です。授業の全体像や学習ロードマップを把握するための参照資料として有用で、学生や教育担当者が講義準備や復習に使うことを想定しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 14
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 14
  • コミット数: 15
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • 講義スライドと宿題ファイルを中心に構成された教育用リポジトリ
  • コースシラバスは Google ドキュメントへのリンクで参照可能（講義計画・評価基準など）
  • 画像ファイル（patterns.jpg）により視覚教材が含まれているため概念図やサンプルの提示が容易
  • 実装コードや環境定義がないため、教材配布の「配布物リポジトリ」としてシンプルに運用されている

技術的なポイント

このリポジトリは実行可能なコードやパッケージ設定を含まないため、ソフトウェア的な実装の観点よりは教育コンテンツの構成や配布方法に注目するのが適切です。ただし、パターン認識という分野の教材として押さえておきたい技術的観点や、本リポジトリを教育／研究でより活用するための技術的示唆はいくつかあります。

まず、教材の核となるスライド群は、理論トピック（特徴抽出、次元削減、分類器設計、クラスタリング、確率モデルや隠れマルコフモデルなど）を扱っていることが想定されます。パターン認識のカリキュラムでは、前処理（正規化、特徴選択）、教師あり学習（線形分類、SVM、決定木、ニューラルネットワーク）、教師なし学習（k-means、階層クラスタリング）、評価指標（混同行列、精度・再現率・F1、ROC曲線）といった基礎的なモジュールが重要です。講義スライドはこれらの概念説明や数式導出、アルゴリズムの擬似コード、可視化事例を含むことが多く、受講者の理解を助ける図やサンプル画像（patterns.jpg のようなもの）が効果的です。

リポジトリをより実践的にするための技術的提案としては、以下が挙げられます：1) スライドや宿題に対応する実装ノートブック（Jupyter／Colab）を追加し、理論→実装→評価のワークフローを一貫して学べるようにする。2) 実験用データセット（小規模なサンプルデータ）とデータ読み込み／前処理スクリプトを同梱し、再現可能な演習環境を提供する。3) 環境再現のために requirements.txt や environment.yml を用意し、依存関係を明確化する。4) 各課題に採点基準と自動評価用のテストスクリプト（pytest や簡単なスコアリングスクリプト）を設けることで、自己採点や自動採点が可能になる。5) ライセンスを明記して教材の再利用・共有ルールを明確にする。

また、視覚教材（patterns.jpg）はパターン認識の直感的理解に有効であり、特徴可視化や分類境界の説明にそのまま利用できます。スライドと画像資産は高解像度で管理し、図表用のソース（SVG など）も併せて公開すると改変や翻訳がしやすくなります。さらに、教育的観点としては、理論単元に対する短いハンズオン演習（Notebook + 小規模データ）を各週に設けることで学習効果が高まります。

最後に、この種の教育リポジトリに期待される「拡張ポイント」として、学生の課題提出用ブランチ運用、サンプルソリューションの非公開管理（教員用）、授業録画や参考文献リストのリンク集、そして GitHub Pages を使った講義サイト化などが挙げられます。これらを実装すると授業運営の効率化と学習者の利便性が共に向上します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • HW: dir
  • README.md: file
  • patterns.jpg: file
  • slides: dir

まとめ

教材中心のシンプルな講義リポジトリ。実装や環境情報を追加すれば教育資源としてさらに有用になります。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Pattern_2026

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Pattern Recognition Course @ Chula 2025/2

Course Syllabus

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