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情報科学特別研究Ⅰ

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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.

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