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情報科学研究２
| 令和元年度以前入学者 | 情報科学研究２ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 谷聖一 | ||||
| 単位数 | 4 | 学年 | 4 | 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 | ||
| 授業の形態 | 対面形式で実施する．（一部，遠隔形式で実施する場合があり，その場合は，同時双方向型授業（Webex）とする．） Blackboard コースID: 20224427 |
|---|---|
| 授業概要 | コンピュータ科学の実践 |
| 授業のねらい・到達目標 | テーマに応じたソフトウェア開発を通して，システム開発能力を身につける。発表を通じてプレゼンテーション能力を，また，報告書の作成を通してドキュメント製作の能力を涵養する． 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に対応している. |
| 授業の方法 | 授業の形式：【研究】 対面形式の回に対面の講義に参加できない受講者は，事前に申し出ることで Webex でも授業に参加できる． 対面形式でも，基本的に GitHub, Scrapbox, Slack でコミュニケーション行う．Webex での参加者も同様である． 「情報科学研究１」に引き続き，コンピュータ科学あるいはその周辺分野の中から各自研究課題を定め，演習を行う． 各自に割り当てられた研究課題に関する教科書や基礎的な研究論文を学習し、ゼミでの発表や議論を通じてその分野に関する理解を深めていく．テーマによっては，ソフトウェア開発も行う．最後に，学習した内容と各自の考察をまとめた研究報告書を執筆し，執筆した報告書に関する発表会を行う． 対面参加できない学生の要件は学部の方針に従う． |
| 履修条件 | 学科内規による |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
ネットワーク解析に関する輪講: Cascading Behavior in Networks
【事前学習】Cascading Behavior in Networksに関する発表の準備を事前に行う （4時間） 【事後学習】Cascading Behavior in Networksに関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 2 |
Cascading Behavior in Networks に関する計算機実験
【事前学習】Cascading Behavior in Networks に関するプログラムの仕様を確認する （4時間） 【事後学習】Cascading Behavior in Networks に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 3 |
ネットワーク解析に関する輪講: The Small-World Phenomenon
【事前学習】The Small-World Phenomenon に関する発表の準備を事前に行う （4時間） 【事後学習】The Small-World Phenomenon に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 4 |
The Small-World Phenomenon に関する計算機実験
【事前学習】The Small-World Phenomenon に関するプログラムの仕様を確認する （4時間） 【事後学習】The Small-World Phenomenon に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 5 |
ネットワーク解析に関する輪講: Epidemics
【事前学習】Epidemics に関する発表の準備を事前に行う （4時間） 【事後学習】Epidemics に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 6 |
Epidemics に関する計算機実験
【事前学習】Epidemics に関するプログラムの仕様を確認する （4時間） 【事後学習】Epidemics に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 7 |
ネットワーク解析に関する輪講: Markets and Information
【事前学習】Markets and Information に関する発表の準備を事前に行う （4時間） 【事後学習】Markets and Information に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 8 |
Markets and Information に関する計算機実験
【事前学習】Markets and Information に関するプログラムの仕様を確認する （4時間） 【事後学習】Markets and Information に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 9 |
ネットワーク解析に関する輪講: Voting
【事前学習】Voting に関する発表の準備を事前に行う （4時間） 【事後学習】Voting に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 10 |
Voting に関する計算機実験
【事前学習】Voting に関するプログラムの仕様を確認する （4時間） 【事後学習】Voting に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 11 |
ネットワーク解析に関する輪講: Property Rights
【事前学習】Property Rights に関する発表の準備を事前に行う （4時間） 【事後学習】Property Rights に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 12 |
Property Rights に関する計算機実験
【事前学習】Property Rights 関するプログラムの仕様を確認する （4時間） 【事後学習】Property Rights に関するプログラミング課題に取り組む （4時間） |
| 13 |
計算機実験に基づく討議
【事前学習】討議の準備を事前に行う （4時間） 【事後学習】討議に基づきプログラムを改善方法を検討する （4時間） |
| 14 |
討論に基づき Epidemics に関する計算機実験を再検討
【事前学習】プログラムの仕様を事前に再検討する （4時間） 【事後学習】討議に基づきプログラムを改善する （4時間） |
| 15 |
再検討した計算機実験結果に関する討論
【事前学習】改善したプログラムの評価を事前に行う （4時間） 【事後学習】討議に基づきプログラムをさらに改善する （4時間） |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 講義時に指示する |
| 参考書 | D. Easley and J. Kleinberg 『Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World』 Cambridge University Press 2010年 講義時に指示する |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度:毎回の開発した内容・発表の内容・議論への参加の状況により評価する。(100%) 卒業演習発表および卒業演習報告書の内容が基準に達していることが合格の条件となる。 ・対面形式の回に対面の講義に参加できない受講者も同様の評価方法である． ・対面形式の回に対面の講義に参加できない受講者は，事前に申し出ることで Webex でも授業に参加できる． ・対面形式でも，基本的に GitHub, Scrapbox, Slack でコミュニケーション行う．Webex での参加者も同様である． |
| オフィスアワー | 月曜日18時〜19時 (Slack） |
| 備考 | このシラバスでは、複雑ネットワークの解析をテーマとした場合の内容を記述している。 選択したテーマに応じて、同様の内容を行う。 |