科目ナンバー

SG-AI5-7A03

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

本研究室においてはセンシングデータのための統計・機械学習モデルの構築や解析を通じて，分析方法の確立に関しての体系的研究を行う．研究対象は以下のようなものを扱う：
・スマートファクトリーに関する研究（もの流し，品質予測など）
・屋内測位技術に関する研究
・センシングデータによるバイタル推定，異常検知
また上記データから得られる知見に基づく，応用研究についても議論している．

科目目的

科目の目的・到達目標 ・最新の論文から得られる専門的知識と、研究遂行の過程で得られる実践的な知識とを融合させ、自立した研究者と高度の専門職業人の養成を目的とする。

到達目標

特定の研究分野について、研究の発展の経緯と最新情報を習得すること、研究計画の作成において、適切な研究方法を提案できるようになることを目標とする。

授業計画と内容

以下の三つの内容について実施する
1.教員による論文紹介：論文を、読み方のポイントなどについて解説を加えつつ、最新の知識を紹介する。
2.学生による論文紹介：注目に値する論文をサーベイし、それを読み、その内容を理解するとともに、それを紹介する。毎回、2-3名の学生が担当する。
3.研究進捗紹介：自分の研究成果をまとめ、その得られた結果の解釈と、以降の研究の進め方を発表する。

授業計画
第1回：イントロダクション、論文研修第三について
第2回：前年度の振り返りとテーマ設定
第3回：教員による論文紹介
第4回：学生による論文紹介
第5回：研究指導①
第6回：研究指導②
第7回：ゼミによる発表・討論
第8回：中間発表①
第9回：中間発表②
第10回：中間発表③
第11回：中間発表に対する質疑応答①
第12回：中間発表に対する質疑応答②
第13回：中間発表に対するまとめ
第14回：論文研修第三の総括と論文研修第四に向けた課題設定
日程は研究室学生と調整して決め、各回1.5コマの研究指導をする。進捗により変更の可能性もある。

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／授業終了後の課題提出

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

・学位論文の作成等に対して専門分野に関する必要な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

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／グループワーク／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

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）

電子ノートやSlack，Jamboardなどを活用して円滑に議論，コミュニケーションが可能なようにする．

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

授業中に適時紹介する

その他特記事項

参考URL