文理学部シラバスTOP > 大学院博士前期課程 > 地球情報数理科学専攻 > 情報科学特別研究Ⅱ
日本大学ロゴ

情報科学特別研究Ⅱ

このページを印刷する

令和2年度入学者 情報科学特別研究Ⅱ
令和元年度以前入学者 情報科学特別研究Ⅱ
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 選択必修
授業の形態 前期（第1～15回）はオンライン授業（会議システムを使用する．この授業で使用するシステムとその使い方については，第１回授業で詳述する）
後期（第16～30回)は主として同時双⽅向型授業（Zoomによるライブ中継）
授業概要 データ分析に関する主要な分野として，統計的学習・テキストマイニング・確率モデル・深層学習を取り上げ，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 統計的学習・テキストマイニング・確率モデル・深層学習を取り上げ，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．
授業の方法 受講者全員参加による輪講と議論を繰り返す．また，計算機による実装・実験を行い，その結果に関して議論を行う．
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】シラバスを確認する．当該分野に関する簡単な調査を行う （2時間）
【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時間）
2 統計的学習：英語論文1の輪講
【事前学習】統計的学習に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関連資料を調査・整理し，手法に対する理解を深める （2時間）
3 統計的学習：英語論文2の輪講
【事前学習】統計的学習に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関連資料を調査・整理し，手法に対する理解を深める （2時間）
4 統計的学習：更なる発展に向けての議論
【事前学習】統計的学習に関するこれまでの学修内容を振り返り，議論の内容を整理する （2時間）
【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 （2時間）
5 統計的学習：コア技術の再現（設計と実装）
【事前学習】統計的学習に関するコア技術の再現に向けて設計を行う （2時間）
【事後学習】統計的学習に関するコア技術を実装する （2時間）
6 統計的学習：コア技術の再現（計算機実験）
【事前学習】統計的学習に関する基本的な計算機実験を行う （2時間）
【事後学習】必要な追加実験を行う （2時間）
7 統計的学習：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 （2時間）
【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う （2時間）
8 統計的学習：発表会と議論
【事前学習】発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める （2時間）
9 テキストマイニング：英語論文1の輪講
【事前学習】テキストマイニングに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関連資料を調査・整理し，手法に対する理解を深める （2時間）
10 テキストマイニング：英語論文2の輪講
【事前学習】テキストマイニングに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関連資料を調査・整理し，手法に対する理解を深める （2時間）
11 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】テキストマイニングに関するこれまでの学修内容を振り返り，議論の内容を整理する （2時間）
【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 （2時間）
12 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】テキストマイニングに関するコア技術の再現に向けて設計を行う （2時間）
【事後学習】テキストマイニングに関するコア技術を実装する （2時間）
13 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】テキストマイニングに関する基本的な計算機実験を行う （2時間）
【事後学習】必要な追加実験を行う （2時間）
14 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 （2時間）
【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う （2時間）
15 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 （2時間）
【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める （2時間）
16 確率モデル：英語論文1の輪講
【事前学習】確率モデルに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関連資料を調査・整理し，手法に対する理解を深める （2時間）
17 確率モデル：英語論文2の輪講
【事前学習】確率モデルに関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関連資料を調査・整理し，手法に対する理解を深める （2時間）
18 確率モデル：更なる発展に向けての議論
【事前学習】確率モデルに関するこれまでの学修内容を振り返り，議論の内容を整理する （2時間）
【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 （2時間）
19 確率モデル：コア技術の再現（設計と実装）
【事前学習】確率モデルに関するコア技術の再現に向けて設計を行う （2時間）
【事後学習】確率モデルに関するコア技術を実装する （2時間）
20 確率モデル：コア技術の再現（計算機実験）
【事前学習】確率モデルに関する基本的な計算機実験を行う （2時間）
【事後学習】必要な追加実験を行う （2時間）
21 確率モデル：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 （2時間）
【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う （2時間）
22 確率モデル：発表会と議論
【事前学習】発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める （2時間）
23 深層学習：英語論文1の輪講
【事前学習】深層学習に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関連資料を調査・整理し，手法に対する理解を深める （2時間）
24 深層学習：英語論文2の輪講
【事前学習】深層学習に関する輪講資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】関連資料を調査・整理し，手法に対する理解を深める （2時間）
25 深層学習：更なる発展に向けての議論
【事前学習】深層学習に関するこれまでの学修内容を振り返り，議論の内容を整理する （2時間）
【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 （2時間）
26 深層学習：コア技術の再現（設計と実装）
【事前学習】深層学習に関するコア技術の再現に向けて設計を行う （2時間）
【事後学習】深層学習に関するコア技術を実装する （2時間）
27 深層学習：コア技術の再現（計算機実験）
【事前学習】深層学習に関する基本的な計算機実験を行う （2時間）
【事後学習】必要な追加実験を行う （2時間）
28 深層学習：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 （2時間）
【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う （2時間）
29 深層学習：発表会と議論
【事前学習】発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める （2時間）
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 （2時間）
【事後学習】今後の発展について考察する （2時間）
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．

↑このページのトップ