科目ナンバー

SE-PM4-1A15

履修条件・関連科目等

卒業研究Iを履修し、単位を取得済みであること。

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

先端科学技術や産業界などあらゆる領域において、ビッグデータから新たな知見を引き出し価値創造する科学であるデータサイエンスや人工知能の重要性が高まり、これらを支えるデータ分析技術としての統計的機械学習や統計科学が大きく発展している。卒業研究IIでは卒業研究Iから引き続き、セミナー形式での文献精読やより実践的なデータ分析実習を通して、統計的モデリングや機械学習の基礎理論を固め、実社会のリアルなデータ分析を体験して実践的な力を身につける。

科目目的

本科目は、統計科学や機械学習に関する理論と実装方法を深く理解することにより、適切な手法を適切な場面で活用し、課題解決に役立てるための力を養うことを目的とする。

到達目標

以下が本科目の到達目標である。
・自身が選んだモデルや分析法に関する基礎理論を深く理解し、どのような数理的背景から分析が成り立っているのかを詳細に説明できる
・セミナーで他の学生が扱ったモデルや分析法も含めて、その概要と適切な使用法を理解している
・実データの分析やシミュレーションを活用して、統計科学や機械学習を活用して課題解決していくためのスキルを身につけている

授業計画と内容

研究内容や精読する書籍・論文は学生の希望により決定し、場合によってはグループごとに進めるため、各回の計画や内容は現時点では提示することは不可能である。以下は、進み具合の大雑把なイメージである。書籍によって全く異なる展開となる可能性がある。

卒業研究IIでは外部コンペティションへの参加など実データの分析を重視するとともに、大学院進学者は進学後のテーマを見据えて研究活動を進める。

第1回　ガイダンス、研究の進捗の確認と今後のプランニング
第2回　データ分析・実装演習：実データを元にした分析テーマの計画
第3回　書籍精読：理論的整理
第4回　書籍精読：さらに進んだモデル（３）
第5回　データ分析・実装演習：分析結果の考察
第6回　書籍精読：モデル（３）における推定、補足的事項
第7回　データ分析・実装演習：再分析、ストーリーの構築
第8回　書籍精読：発展的モデル（４）
第9回　書籍精読：モデル（４）における推定、補足的事項
第10回　データ分析・実装演習：分析のまとめ
第11回　書籍精読：モデル（４）の活用
第12回　書籍精読：これまでに学んだモデルの俯瞰
第13回　データ分析・実装演習：外部発表の準備
第14回　1年間の総括

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）

書籍や論文の精読を行うため、各自が事前に担当部分を理解し、それをもとに発表できるような十分な準備が必要である。また、データの加工や分析などは授業時間外に十分に時間をかけて行なっておく必要がある。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・卒業論文、または卒業研究の作成等に対して専門分野に関する必要な論文作成、研究指導を行うことを基本とします。

成績評価の方法・基準

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

その他

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

卒業研究のやりとりは manaba ではなく専用の slack により行う。

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／グループワーク／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

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

研究活動自体がICTを活用してインタラクティブに行う。Zoomの投票機能なども活用する。

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

各教員の指導のもとに用意する。

その他特記事項

履修前年度１０月末に行われる説明会に欠席すると振り分けに不利になることがあるので、やむをえなく欠席する場合は学習指導委員に事前に連絡すること。

参考URL