科目ナンバー

SE-PM4-1A14

履修条件・関連科目等

履修前年度の１０月末に説明会を開き、１１月に希望をとり振り分ける。

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Iではセミナー形式での文献精読や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理論を固めるとともに、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礎を作る。

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理解することにより、適切な手法を適切な場面で活用するための力を養うことを目的とする。そして、卒業研究IIにおいて、実際のデータを処理し、知識そして知恵へと昇華させ、課題解決に役立てていくための基礎を築くことが目的である。

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
・実データを分析したりシミュレーションを組むための基礎的な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。

第1回　ガイダンス、発表の心得、研究テーマの確定とプランニング
第2回　書籍精読：復習事項
第3回　書籍精読：数学的、統計学的な準備
第4回　書籍精読：機械学習等の方法やモデルの基礎
第5回　データ分析・実装演習：方法の体験
第6回　書籍精読：パラメータ推定
第7回　書籍精読：パラメータ推定の工夫
第8回　書籍精読：具体的な統計モデル（１）
第9回　書籍精読：具体的な統計モデル（１）における推定
第10回　データ分析・実装演習：実践
第11回　書籍精読：具体的な統計モデル１に関する補足的事項
第12回　書籍精読：進んだ統計モデル（２）
第13回　書籍精読：統計モデル（２）における推定と補足
第14回　データ分析・実装演習：モデルの比較、全体の総括

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。

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

精読する書籍については相談の上決定する。

その他特記事項

参考URL