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科目名 平成28年度以後入学者 |
情報科学講究2 | ||||
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教員名 | 北原 鉄朗 | ||||
単位数 | 2 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 |
科目群 | 情報科学科 | ||||
学期 | 後期 | 履修区分 | 必修 |
授業テーマ | 卒業研究に向けた専門知識・アカデミックスキルの習得 |
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授業のねらい・到達目標 | 卒業研究に向け、必要な専門知識およびアカデミックスキル(論文の読み書きなど)を習得することを目標とする。 |
授業の方法 | 少人数の特性を活かし、できるだけインタラクティブに進める。 |
履修条件 | 学科内規に定められた条件を満たすこと。また、「デジタルコンテンツ2」、(まだ単位を習得していない場合は)「情報学要論1」を必ず同時履修すること. |
事前学修・事後学修,授業計画コメント | 【事前学修】前期の「情報科学講究1」で学んだことを復讐しておくこと。 【事後学修】毎回の授業内容を次の授業までに復習しておくこと。 【授業計画コメント】下記の計画に基づいて実施するゼミとは別に、卒業研究テーマを早期に決定するため、定期的に面談および他学年と合同のゼミナールを実施するので、これらに出席すること。 |
授業計画 | |
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1 | ガイダンス(授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する) |
2 | 論文を読もう(1) --- 論文の探し方 |
3 | 論文を読もう(2) --- 論文の構成と読み方 |
4 | 論文を読もう(3) --- 論文発表その1 |
5 | 論文を読もう(4) --- 論文発表その2 |
6 | 機械学習入門(1) --- パターン認識の復習 |
7 | 機械学習入門(2) --- ベイズの定理 |
8 | 機械学習入門(3) --- 隠れマルコフモデル |
9 | 機械学習入門(4) --- ニューラルネットワーク |
10 | 機械学習入門(5) --- 機械学習演習 |
11 | 文章を書こう(1) --- 理系文書(論文、レポート)の書き方 |
12 | 文章を書こう(2) --- 演習レポートの執筆 |
13 | 文章を書こう(3) --- 相互添削と書き直し |
14 | 文章を書こう(4) --- 講評 |
15 | これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める |
その他 | |
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成績評価の方法及び基準 | 授業参画度(100%) |
オフィスアワー | 研究室にて対応。可能な曜日・時限は研究室前のドアに貼り出す。 |