科目情報
コースナンバリング |
2-548m-233 |
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科目名 |
モデリングとシミュレーション |
開講学期 |
後期 |
開講時期 |
3クォータ |
曜日・校時 |
火3 |
単位数 |
2 |
授業担当教員 |
皆本 晃弥 |
講義情報
学士力番号
1-(3) |
講義形式
講義を中⼼に進める |
講義概要
本授業は、「データサイエンスⅠ」、「データサイエンスⅡ」で教育した内容を補完的・発展的に説明し、データから意味を抽出して、課題解決につなげる基礎能力を養うための科目である。そのために必要なデータ分析手法やその数学的な理論背景について説明する。 |
開講意図
データサイエンスを理解する上で必要となる数理統計学やデータマイニングの各手法および関連する数学的な理論を理解する。 |
到達目標
(1) いろいろなデータ解析の概念や各手法の特徴を理解する。 |
履修上の注意
本講義を履修する人は、なるべく演習科目「データサイエンス演習(モデリングとシミュレーション実験)」も履修すること。 |
授業計画
回 |
内容 |
授業以外の学習 |
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1 |
単回帰分析 |
所定の課題に取り組むこと。 |
2 |
多項式回帰 |
所定の課題に取り組むこと。 |
3 |
重回帰分析 |
所定の課題に取り組むこと。 |
4 |
ロジスティック回帰 |
所定の課題に取り組むこと。 |
5 |
ソフトマックス回帰 |
所定の課題に取り組むこと。 |
6 |
決定木 |
所定の課題に取り組むこと。 |
7 |
ナイーブベイズ分類器 |
所定の課題に取り組むこと。 |
8 |
k近傍法とk平均法 |
所定の課題に取り組むこと。 |
9 |
主成分分析 |
所定の課題に取り組むこと。 |
10 |
線形SVM |
所定の課題に取り組むこと。 |
11 |
カーネルSVM |
所定の課題に取り組むこと。 |
12 |
深層学習入門 |
所定の課題に取り組むこと。 |
13 |
CNN(畳み込みニューラルネットワーク) |
所定の課題に取り組むこと。 |
14 |
RNN(再帰型ニューラルネットワーク) |
所定の課題に取り組むこと。 |
15 |
まとめ |
所定の課題に取り組むこと。 |
成績評価の方法と基準
到達目標(1)~(4)については、毎回の小テストおよび定期試験で評価する。毎回の小テストでは、資料等の参照を認める場合があるが、定期試験では資料等の参照は一切認めない。ただし、小テストにおいても、スマホ、PC、電子辞書など、電子機器の利用は認めない。 |
開示する成績評価の根拠資料等
・小テスト、定期試験の問題等 |
開示方法
・小テスト、定期試験の問題などはMoodle上で開示します。 |
教科書
資料名 |
版 |
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著者名 |
発行所名・発行者名 |
出版年 |
備考(巻冊:上下等) |
ISBN |
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しっかり学ぶ数理・データサイエンス・AI(仮題) |
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皆本 晃弥 |
サイエンス社 |
2023年 |
2023年10月ころ発売 |
参考図書
資料名 |
版 |
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著者名 |
発行所名・発行者名 |
出版年 |
備考(巻冊:上下等) |
ISBN |
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皆本晃弥著 |
近代科学社 |
2015 |
9784764904835 |
||
皆本晃弥著 |
近代科学社 |
2011 |
9784764910539 |
||
皆本晃弥著 |
サイエンス社 |
2005 |
皆本晃弥著 |
近代科学社 |
2007 |
皆本晃弥著 |
近代科学社 |
2019 |
9784764905856 |
||
皆本晃弥著 |
近代科学社 |
2019 |
9784764905863 |
オフィスアワー
金曜日5校時および随時(メールにて予約が必要) |
アクティブラーニング導入状況
アクティブラーニング導入状況 |
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カテゴリー4 |
カテゴリー3 |
カテゴリー2 |
カテゴリー1 |
カテゴリー0 |
学生が自ら主体となって、学習の方向性を定め、問題解決に導くための時間です。PROBLEM BASED LEARNING |
グループや個人で行った能動的学習の成果を、教室内外で発表し、その評価を受けたり、質問に対応したりすることにより、学修した内容を深化させるための時間です。OUTPUT |
学生自らが自由に発言し、グループやペアでの協働活動により課題に取り組み、何らかの帰結に到達するための能動的学習の時間です。INTERACTION |
学生からの自由な発言機会はないものの、授業時間中に得られた知識や技能を自ら運用して、問題を解いたり、課題に取り組んだり、授業の振り返りをしたりする能動的学習を行う時間です。ACTION |
基本的に学生は着席のまま、講義を聞き、ノートをとり、知識や技能を習得に努める時間です。INPUT |
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