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 > ソフトウェア科学特論Ⅲ
日本大学ロゴ

ソフトウェア科学特論Ⅲ

このページを印刷する

令和２年度以降入学者 ソフトウェア科学特論Ⅲ
令和元年度以前入学者 ソフトウェア科学特論Ⅲ
教員名 韓東力
単位数    2 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 後期 履修区分 選択必修
授業の形態 同時双方向型（Zoomによるオンライン授業）＋課題研究型（Blackboardによる資料配信）

Blackboard ID：火曜4限→20214058
授業概要 機械学習の基礎と応用
授業のねらい・到達目標 機械学習の基礎を理解し、機械学習の技術を応用できるようになる
授業の方法 授業の形式：講義
専門資料の輪読・討論及び演習を並行する
授業計画
1 【同時双方向型】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）
【事前学習】シラバスを事前に確認すること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
2 【同時双方向型】機械学習の概要
【事前学習】第2回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
3 【同時双方向型】機械学習の分類
【事前学習】第3回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
4 【同時双方向型】機械学習における課題
【事前学習】第4回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
5 【同時双方向型】機械学習のプロセス
【事前学習】第5回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
6 【同時双方向型】学習データの準備
【事前学習】第6回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
7 【同時双方向型】学習アルゴリズムの選択
【事前学習】第7回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
8 【同時双方向型】学習データの分析
【事前学習】第8回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
9 【同時双方向型】特徴量の分析
【事前学習】第9回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
10 【同時双方向型】モデルの学習
【事前学習】第10回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
11 【同時双方向型】モデルのチューニング
【事前学習】第11回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
12 【同時双方向型】モデルの検証
【事前学習】第12回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
13 【同時双方向型】学習アルゴリズムの統合
【事前学習】第13回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
14 【課題研究型】課題学習(学習アルゴリズムの統合)
【事前学習】第14回授業用の配布資料を読んでくること。 （2時間）
【事後学習】学習した内容を整理すること。 （2時間）
15 【同時双方向型】まとめ（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】これまでの学習内容で疑問に思ったことをノートにまとめること。 （2時間）
【事後学習】学修した内容の整理し、今後の課題を自己分析し記録すること。 （2時間）
その他
教科書 なし（資料配布）
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、毎回のディスカッションにより評価する。
オフィスアワー メールにて随時受け付ける

↑このページのトップ