人工知能の中でも，画像情報を中心にした知的処理システムに焦点を当て，処理・認識・理解のアルゴリズムからそれらの実現システム・機器について，掘り 下げて議論する。 １. 画像認識の流れを，まず基本的な考え方を示し，続いて前処理，特徴抽出， 分類・識別・理解などの知的処理を考慮したアルゴリズムの例を説明。そして具体的な応用例とシステム化を紹介し，知的処理への方向を議論する。 ２. 画像理解システムの設計に関して，その基本思想を考え，次に入力・処理・ 　記憶・出力などの構成要素ごとの特性を議論する。そして将来への期待を，新 しい技術の動向でみていく。 ３. 将来への期待を,新しい技術の動向でみていく。知的画像処理関連の最先 端技術とベンチャー動向を紹介する。

コンピュータ画像処理入門，田村秀行監修，総研出版，１９８５年

特になし

(必ずしも 先修条件ではない) 特になし

成績評価は, 提出物（課題に対するアイデア提案のレポート）の 完成度や独創性, 着眼点によって行う。