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情報科学講究2

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科目名 情報科学講究2
教員名 北原鉄朗
単位数    2 学年    3 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科(情報システム解析学科)
学期 後期 履修区分 必修
授業概要 卒業研究に向け、必要な基礎知識・プログラミング技能を習得する
授業のねらい・到達目標 情報系の卒業研究では、多くの場合プログラミング能力が要求される。その他にも、選んだテーマのドメイン知識、研究の新規性や有効性を適切な論理で説明する能力、正確で曖昧性のない言葉を使って論文を執筆する能力などが要求される。3年次にこれらを身につけて4年次に卒業研究に取り掛かれるようになることを目標とし、各種トレーニングを行う。

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 少人数であることを活かして、できるだけインタラクティブに進めていく予定である。
本授業の事前・事後学習は,各2時間の学習を目安とする。
履修条件 学科内規に定められた条件を満たすこと。
また、「デジタルコンテンツ2」を同時履修すること。
授業計画
1到達目標および授業方法の確認、「情報科学講究1」の復習
【事前学習】前期に学んだ内容を一通り複数しておくこと
【事後学習】授業内で出された課題に取り組むこと
2文章を書こう(1) 理系文書(論文、レポート)の書き方
【事前学習】「自主創造の基礎2」で学んだレポートの書き方をあらかじめ復習しておくこと
【事後学習】授業内で出された課題(文書執筆)に取り組むこと
3文章を書こう(2) 論文の概要を書こう
【事前学習】すでに自分の研究に結果が出た状況を仮定し、論文の概要にあたる文章をあらかじめ書いてくること
【事後学習】発表した概要に対して指摘されたことを修正しておくこと
4文章を書こう(3) 論文の序論を書こう
【事前学習】すでに自分の研究に結果が出た状況を仮定し、論文の序論(はじめに)にあたる文章をあらかじめ書いてくること
【事後学習】発表した序論に対して指摘されたことを修正しておくこと
5文章を書こう(4) 論文の概要を英語で書こう
【事前学習】すでに書いた論文の概要にあたる文章(日本語)を参考に、英語版を作成してくること
【事後学習】発表した概要に対して指摘されたことを修正しておくこと
6文章を書こう(5) 論文の序論を英語で書こう
【事前学習】すでに書いた論文の序論にあたる文章(日本語)を参考に、英語版を作成してくること
【事後学習】発表した序論に対して指摘されたことを修正しておくこと
7学会に参加しよう
【事前学習】授業の一環として参加を課された学会に参加し、報告する準備をしておくこと
【事後学習】報告内容、報告の仕方などで反省点があれば反省し、次に活かせるようにしておくこと
8機械学習入門(1) パターン認識の復習
【事前学習】「データ科学1」で学んだパターン認識の基礎について復習しておくこと
【事後学習】学習した内容を復習し、授業内で課された課題(パターン認識)に取り組んで、理解を深めること
9機械学習入門(2) ベイズの定理
【事前学習】前回の内容の理解を前提に進めるので、あらかじめ復習しておくこと
【事後学習】学習した内容を復習し、授業内で課された課題(ベイズの定理)に取り組んで、理解を深めること
10機械学習入門(3) 隠れマルコフモデル
【事前学習】前回の内容の理解を前提に進めるので、あらかじめ復習しておくこと
【事後学習】学習した内容を復習し、授業内で課された課題(隠れマルコフモデル)に取り組んで、理解を深めること
11機械学習演習(1) メロディの分析
【事前学習】「情報科学講究1」で学んだMIDIデータの読み込み・分析プログラムの作り方を復習しておくこと
【事後学習】学習した内容を復習し、授業内で課された課題(MIDI分析)に取り組んで、理解を深めること
12機械学習入門(4) ニューラルネットワーク
【事前学習】ニューラルネットワークについて、インターネットなどで自分で調べてみること
【事後学習】学習した内容を復習し、授業内で課された課題(ニューラルネットワーク)に取り組んで、理解を深めること
13機械学習演習(2) メロディの予測
【事前学習】第11回の演習内容を思い出しておくこと
【事後学習】授業内で指摘された事柄についてまとめておくこと
14機械学習演習(3) メロディの生成
【事前学習】第11回、第13回の演習内容を思い出しておくこと
【事後学習】授業内で指摘された事柄についてまとめておくこと
15「情報科学研究1・2」に向けて
【事前学習】ここまで学んだことを一通り復習しておくこと
【事後学習】授業内で課された課題は、次年度4月までに終わらせておくこと
その他
教科書 なし
参考書 なし
成績評価の方法及び基準 ゼミナールにおける発表の完成度や研究の進捗の度合いを総合的に判断して評価する(100%)
オフィスアワー 研究室にて対応。詳細は初回授業時に告知する。

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