科目情報
コースナンバリング |
2-548i-233 |
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科目名 |
モデリング・シミュレーション実験 |
開講学期 |
後期 |
開講時期 |
3クォータ |
曜日・校時 |
火4、火5 |
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),2-(1),3-(2) |
講義形式
PCを使った演習を行う。 |
講義概要
本科目は、講義科目「実践データサイエンス(モデリングとシミュレーション)」に付随した演習科目である。講義で扱った例題や課題を実際にプログラミングして、データ分析を行うことで、技能の習得を図る。 |
開講意図
データサイエンスを支える統計解析、データ可視化手法、データマイニング手法など、理論的かつ実践的な知識を習得し、与えられたデータに対して統計解析ソフトウェアを活用して、これらの知識を適応できる能力を演習により身につける。 |
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
・本授業を履修する学生は、必ず「実践データサイエンス(モデリングとシミュレーション)」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 |
総合演習 |
所定の課題に取り組むこと。 |
成績評価の方法と基準
到達目標の(1)~(4)に関する課題を毎回課し、その総点数および平素の取り組み状況によって評価する。ただし、すべての課題を提出していない場合は、成績を「不可」とする。また、授業時間内により多くの課題をやり遂げた学生ほど高評価にする。目安は、第1~14回の課題が75%、第15回総合演習が25%である。 |
開示する成績評価の根拠資料等
課題およびその意図、採点基準など。 |
開示方法
開示を希望する人は、担当教員に申し出ること。 |
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 |
|
Pythonによる 数理・データサイエンス・AI: 理論とプログラム |
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皆本 晃弥 |
サイエンス社 |
2023年 |
478191585X |
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 |
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大重美幸著 |
ソーテック社 |
2017 |
9784800711670 |
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皆本晃弥著 |
近代科学社 |
2019 |
9784764905863 |
||
皆本晃弥著 |
近代科学社 |
2019 |
9784764905856 |
||
皆本晃弥著 |
近代科学社 |
2007 |
9784764910492 |
||
皆本晃弥著 |
サイエンス社 |
2005 |
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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