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科目名 | 情報科学講究2 | ||||
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教員名 | 尾上 洋介 | ||||
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 | 情報可視化の基礎 |
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授業のねらい・到達目標 | 情報可視化の理論的側面を学修し、また、種々の可視化手法を実装する能力を身に付ける。 |
授業の方法 | 第2〜10回では、文献輪読によって情報可視化の理論的側面を学ぶ。対象文献は授業時に指定する。第11〜14回では、課題制作として可視化手法の実装と評価を行う。毎回授業時に全員が週報の発表を行うこと。 |
履修条件 | 学科内規で定めた条件を満たすこと。 |
事前学修・事後学修,授業計画コメント | 情報科学講究1の内容を復習しておくこと。 |
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 | 資格要素 |
3 | 表データの可視化 |
4 | 高次元データの可視化 |
5 | 階層型データの可視化 |
6 | ネットワークデータの可視化 |
7 | 時系列データの可視化 |
8 | 地理データの可視化 |
9 | 可視化のユーザーインタラクション |
10 | 可視化の評価 |
11 | 課題制作中間プレゼンテーションに向けた準備 |
12 | 課題制作中間プレゼンテーションとフィードバック |
13 | 課題制作最終プレゼンテーションに向けた準備 |
14 | 課題制作最終プレゼンテーションとフィードバック |
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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参考書 | 伊藤 貴之 『意思決定を助ける情報可視化技術 - ビッグデータ・機械学習・VR/ARへの応用 -』 コロナ社 2018年 |
成績評価の方法及び基準 | 授業参画度(100%) |
オフィスアワー | 随時。電子メールにてアポイントを取ること。メールアドレスは授業初回に伝える。 |