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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| データサイエンス特殊論文研修Ⅱ | 2024 | 後期 | 他 | 理工学研究科博士課程後期課程 | 大草 孝介 | オオクサ コウスケ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SG-AI6-7A03
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
授業計画
第1回：イントロダクション、特殊論文研修Ⅱについて
第2回：プレゼンテーション技法
第3回：教員による論文紹介①
第4回：教員による論文紹介②
第5回：学生による論文紹介①
第6回：学生による論文紹介②
第7回：研究指導①
第8回：研究指導②
第9回：ゼミによる発表・討論
第10回：研究進捗発表①
第11回：研究進捗発表②
第12回：研究進捗に対する質疑応答①
第13回：研究進捗に対する質疑応答②
第14回：特殊論文研修Ⅰ、Ⅱの総括と特殊論文研修Ⅲ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
| 種別 | 割合（％） | 評価基準 |
|---|---|---|
| 平常点 | 100 | 授業時間中の演習課題をレポートとして提出してもらい、その評価と授業参加レベル（ディスカッションやプレゼンテーション）を総合的に評価する。 |
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