科目ナンバー

IG-IF5-SE02

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

「国際情報学研究指導I」における学習を前提として、修士論文または特定課題研究論文(以下、修士論文等と表記する)として取り組む研究テーマを設定し、テーマに沿った文献の収集と分析視点について指導する。特に、AIとデータサイエンスに関する数学的な理論の学習と、プログラミング言語を用いた実装を行う。また、情報の仕組みに関する専門的な能力を、自分の研究テーマにどのように生かしていくかについて検討することで、研究遂行能力の醸成を図る。

科目目的

AI、IoT、データサイエンスに関する修士論文等のテーマを絞り、関連するそれら情報技術の論文の収集・精読を通して、修士論文等のテーマ設定について指導する。情報基盤を含む情報学と情報法の専門分野に関する社会課題に対し、資料を収集、分析し、かつ高度の専門性を有した問題解決や研究成果を示すことを目的とする。

到達目標

統計学やAIを用いた実践的なデータ分析ができるようになる。

授業計画と内容

第１回 ： イントロダクション
第２回 ： AI（教師あり学習）の理論と実装・前半
第３回 ： AI（教師あり学習）の理論と実装・後半
第４回 ： AI（教師なし学習）の理論と実装・前半
第５回 ： AI（教師なし学習）の理論と実装・後半
第６回 ： AI（強化学習）の理論と実装・前半
第７回 ： AI（強化学習）の理論と実装・後半
第８回 ： 記述統計の理論と実装・前半
第９回 ： 記述統計の理論と実装・後半
第10回 ： 推測統計の理論と実装・前半
第11回 ： 推測統計の理論と実装・後半
第12回 ： データの収集とクレンジング・前半
第13回 ： データの収集とクレンジング・後半
第14回 ： 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／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業後の演習課題に取り組んだうえで講義内容を復習する。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

原則、10回以上授業に出席しないと成績評価の対象となりません。

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

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）

ノートパソコン

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

関係する具体的な職歴：2013年4月～2019年3月
日本電信電話株式会社にてネットワーク仮想化と自動運転車に関する研究開発を実施。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

実務経験から得られた知見は、AI、IoT、データサイエンスに関する研究内容に深く関係する。

テキスト・参考文献等

授業でテキストを使用せずに、レジュメ等の配布資料で代替する。

その他特記事項

講義中に演習を行うため、WEBに接続可能なノートパソコンを用意すること。

参考URL