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シラバスデータベース|2026年度版

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ホーム > 講義詳細:演習(総合政策セミナー)Ⅰ(2)

シラバス

授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科など 担当教員 教員カナ氏名 配当年次 単位数
演習(総合政策セミナー)Ⅰ(2) 2026 後期 月5 総合政策研究科博士課程前期課程 土屋 健 ツチヤ タケシ 1年次配当 2

科目ナンバー

PG-IF5-701L

履修条件・関連科目等

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語(その他の言語)

授業の概要

演習では最終目標として修士論文の執筆を行うことです.
引き続き研究テーマを検討し,研究計画の立案が必要です.
研究計画を具現化するために,関連研究の基礎調査と,研究推進に必要となるデータ集積を行う.
同時に,データ解析手法について学び,研究計画を明確化する

科目目的

情報学に関する修士論文執筆のための研究計画の立案,進捗を得るために研究計画を具現化する.研究テーマ領域の現在の研究について調査を行い,現在の課題の明確化と研究テーマを設定する.そして,この解決のために.解決のアプローチを検討する.
研究推進に必要となる知識,本科目ではデータ分析にを中心としたスキルを獲得する.

到達目標

設定するテーマに関連する情報学の関連研究,資料を活用した課題解決した研究に関して説明できる.
修士論文の研究課題を設定し,説明できる.
自身の修士論文の研究計画の説明ができ,関連する研究に対する自分の研究の位置付けを説明できる.

授業計画と内容

1. イントロダクション (現在の研究状況とこれまでの検討をまとめる)
2. 現在の研究状況についてのプレゼンテーション1 (テーマ設定,進捗)およびフィードバック
3. 研究手法の概論(関連研究調査,分析)
4. 関連研究調査:非定型データ解析
5. 研究計画の発表 2 (テーマと対象課題) および フィードバック
6. 関連研究調査: 自然言語解析
7. 関連研究調査: セマンティックセグメンテーション
8. 関連研究調査: DLを用いた自然言語処理1 (基本モデル)
9. 関連研究調査: DLを用いた自然言語処理2 (大規模モデル)
10. 研究計画の発表 3 (課題と当該分野での位置付け) および フィードバック
11. 関連研究調査: 強化学習の技法
12. 関連研究調査: データ背後構造の分析
13. 研究計画の発表 4 (研究計画の明確化) および フィードバック
14. まとめ

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと

授業時間外の学修の内容(その他の内容等)

授業時間外の学修に必要な時間数/週

成績評価の方法・基準

種別 割合(%) 評価基準
レポート 40 プレゼンテーション,研究進捗の報告
平常点 60 研究の推進,ディスカッション

成績評価の方法・基準(備考)

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける/授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL(課題解決型学習)/ディスカッション、ディベート/プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)

授業におけるICTの活用方法

タブレット端末

授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

テキストは指定しません.

参考文献は,研究の内容に合わせて講義内で示します.

その他特記事項

参考URL

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