科目ナンバー

SG-AI6-HN02

履修条件・関連科目等

データサイエンス特論第一とデータ科学・アクチュアリー特別演習Ⅰを履修済み，かつ機械学習特論を履修済みかまたは同時に履修することが望ましい．

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

データ科学を実践するための統計的思考について研究する．そのために幾つかの課題を設定してディスカッション形式の授業を行う．特に，データ科学の先端的手法について理論・応用について学ぶ．

科目目的

目的は優れた修士学位論文を完成するための準備，訓練，経験を積むことにある．
リサーチペーパーを完成するために以下の点に留意する．
１．特別演習を通して自分で問題を見つける．
２．既存研究の確認を正確に取る．
３．可能な限り，新規性，独創性を追求した研究を目指す．
特に上記の点2について網羅的な文献探索を行い，点3について積極的な挑戦をする．

到達目標

到達目標 データ科学対する理解を深め，実践的な研究を通して適切な研究課題を模索して，効率的な設定することができるようにすることを目標とする．

授業計画と内容

[1] 前期に行ったことを総合的におさらいして，現時点のリサーチペーパーの計画を確認して変更点などを検討する．
[2] 先行研究のサーベイについて確認して追加すべき文献をアドバイスする．
[3] スライド形式の１０回目の演習発表を行い，ディスカッション・コメント・ヒント・アドバイスをする．
[4] スライド形式の１１回目の演習発表を行い，ディスカッション・コメント・ヒント・アドバイスをする．
[5] スライド形式の１２回目の演習発表を行い，ディスカッション・コメント・ヒント・アドバイスをする．
[6] １０～１２回目の発表に対して総合的なディスカッション・サーベイを行う．リサーチ・ペーパーの原稿について指導する．
[7] スライド形式の１３回目の演習発表を行い，前回の復習と次回の発表についても考察する．
[8] スライド形式の１４回目の演習発表を行い，前回の復習と次回の発表についても考察する．
[9] スライド形式の１５回目の演習発表を行い，前回の復習と次回の発表についても考察する．
[10] １３～１５回目の発表を総括してリサーチ・ペーパーの原稿の確認・指導をする．
[11] スライド形式の１６回目の演習発表を行い，リサーチ・ペーパーの原稿についてもアドバイスする．
[12] スライド形式の１７回目の演習発表を行い，リサーチ・ペーパーの原稿についてもアドバイスする．
[13] スライド形式の１８回目の演習発表を行い，リサーチ・ペーパーの原稿についてもアドバイスする．
[14] リサーチペーパーの少修正・改定について話し合う．

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）

課題報告の準備を中心に周到な用意をする．

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

授業への出席状況、当番のセミナー発表，質疑応答，ディスカッションなど総合的に勘案して評価する．

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

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

実施しない

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

実施しない

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

随時指示する．

その他特記事項

参考URL