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情報科学特別研究Ⅰ
| 科目名 | 情報科学特別研究Ⅰ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 尾崎知伸 | ||||
| 単位数 | 4 | 課程 | 前期課程 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 地球情報数理科学専攻 | ||||
| 学期 | 通年 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業概要 | データマイニングと機械学習に関するいくつかのトピックを取り上げ，最新の英語研究論文の輪講を行うことで，その研究動向を概観する |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | コアとなる技術を理解し，実装・説明できるようになる． この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。 |
| 授業の方法 | 受講者全員参加による輪講と議論を繰り返す．また，適宜，計算機による実装を行う。 本授業の事前・事後学習は，各４時間の学習を目安とする。 |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 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） データマイニング・機械学習の概要 【事前学習】シラバスを事前に確認する 【事後学習】データマイニング・機械学習のプロセスと種別を中心に復習をする |
| 2 |
テキストマイニング：英語論文1の輪講 【事前学習】輪講資料を確認する 【事後学習】関連資料を調査し，手法に対する理解を深める |
| 3 |
テキストマイニング：英語論文2の輪講 【事前学習】輪講資料を確認する 【事後学習】関連資料を調査し，手法に対する理解を深める |
| 4 |
テキストマイニング：更なる発展に向けての議論 【事前学習】これまでの学修内容を振り返り，議論の内容を整理する 【事後学習】議論内容を振り返り，発展に向けての論点を整理しなおす |
| 5 |
テキストマイニング：コア技術の再現（設計と実装） 【事前学習】コア技術の再現に向けて設計を行う 【事後学習】コア技術を実装する |
| 6 |
テキストマイニング：コア技術の再現（計算機実験） 【事前学習】基本的な計算機実験を行う 【事後学習】必要な追加実験を行う |
| 7 |
テキストマイニング：コア技術の再現（発表会準備） 【事前学習】発表資料を準備する 【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う |
| 8 |
テキストマイニング：発表会と議論 【事前学習】発表資料を準備する 【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める |
| 9 |
ネットワーク分析：英語論文1の輪講 【事前学習】輪講資料を確認する 【事後学習】関連資料を調査し，手法に対する理解を深める |
| 10 |
ネットワーク分析：英語論文2の輪講 【事前学習】輪講資料を確認する 【事後学習】関連資料を調査し，手法に対する理解を深める |
| 11 |
ネットワーク分析：更なる発展に向けての議論 【事前学習】これまでの学修内容を振り返り，議論の内容を整理する 【事後学習】議論内容を振り返り，発展に向けての論点を整理しなおす |
| 12 |
ネットワーク分析：コア技術の再現（設計と実装） 【事前学習】コア技術の再現に向けて設計を行う 【事後学習】コア技術を実装する |
| 13 |
ネットワーク分析：コア技術の再現（計算機実験） 【事前学習】基本的な計算機実験を行う 【事後学習】必要な追加実験を行う |
| 14 |
ネットワーク分析：コア技術の再現（発表会準備） 【事前学習】発表資料を準備する 【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う |
| 15 |
ネットワーク分析：発表会と議論 【事前学習】発表資料を準備する 【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める |
| 16 |
情報視覚化：英語論文1の輪講 【事前学習】輪講資料を確認する 【事後学習】関連資料を調査し，手法に対する理解を深める |
| 17 |
情報視覚化：英語論文2の輪講 【事前学習】輪講資料を確認する 【事後学習】関連資料を調査し，手法に対する理解を深める |
| 18 |
情報視覚化：更なる発展に向けての議論 【事前学習】これまでの学修内容を振り返り，議論の内容を整理する 【事後学習】議論内容を振り返り，発展に向けての論点を整理しなおす |
| 19 |
情報視覚化：コア技術の再現（設計と実装） 【事前学習】コア技術の再現に向けて設計を行う 【事後学習】コア技術を実装する |
| 20 |
情報視覚化：コア技術の再現（計算機実験） 【事前学習】基本的な計算機実験を行う 【事後学習】必要な追加実験を行う |
| 21 |
情報視覚化：コア技術の再現（発表会準備） 【事前学習】発表資料を準備する 【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う |
| 22 |
情報視覚化：発表会と議論 【事前学習】発表資料を準備する 【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める |
| 23 |
機械学習：英語論文1の輪講 【事前学習】輪講資料を確認する 【事後学習】関連資料を調査し，手法に対する理解を深める |
| 24 |
機械学習：英語論文2の輪講 【事前学習】輪講資料を確認する 【事後学習】関連資料を調査し，手法に対する理解を深める |
| 25 |
機械学習：更なる発展に向けての議論 【事前学習】これまでの学修内容を振り返り，議論の内容を整理する 【事後学習】議論内容を振り返り，発展に向けての論点を整理しなおす |
| 26 |
機械学習：コア技術の再現（設計と実装） 【事前学習】コア技術の再現に向けて設計を行う 【事後学習】コア技術を実装する |
| 27 |
機械学習：コア技術の再現（計算機実験） 【事前学習】基本的な計算機実験を行う 【事後学習】必要な追加実験を行う |
| 28 |
機械学習：コア技術の再現（発表会準備） 【事前学習】発表資料を準備する 【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う |
| 29 |
機械学習：発表会と議論 【事前学習】発表資料を準備する 【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める |
| 30 |
これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める 【事前学習】これまでの資料を振り返る 【事後学習】今後の発展について考察する |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 使用しない |
| 参考書 | 使用しない |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度(100%) 授業参画度は，輪講内容に対する議論の様子，実装状況，および発表会の内容により評価する． |
| オフィスアワー | 随時を受け付ける．原則，事前にメール等でアポイントをとること． |