科目ナンバー

GI-IF4-SM05

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

卒業制作をプロジェクトとして遂行する傍らで、共通基盤となるAI・機械学習について習得する。
学外の第三者に対して内容を正しく説明し、適切なフィードバックをもらうことを意識して実施する。

科目目的

卒業制作の成果物の品質を高める。
外部からの評価を念頭に、線表を引き進捗を管理する。

到達目標

組織外の人に対して卒業制作の成果物を説明できるようにする。
評価に必要な準備を整える。

授業計画と内容

第１回 ： オリエンテーション
第２回 ： 機械学習環境構築(1)
第３回 ： 機械学習環境構築(2)
第４回 ： 研究状況の共有
第５回 ： プロジェクト計画：WBS
第６回 ： 時系列分析：時系列に使える状態空間モデル
第７回 ： 時系列分析：特徴量の生成と選択
第８回 ： 時系列分析：機械学習による時系列解析(1)
第９回 ： 時系列分析：機械学習による時系列解析(2)
第10回： 時系列分析：ディープラーニングによる時系列解析(1)
第11回： 時系列分析：ディープラーニングによる時系列解析(2)
第12回： 技術・ツールの紹介
第13回： 研究報告の準備
第14回： まとめ

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

課題を実施する際にはクラウド環境を用いて授業時間外も合わせて準備する。

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。

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

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）

クラウド環境を使用する。

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

官民のIT技術、セキュリティに関する政策支援・コンサルを実施。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

実務経験を生かした研究開発の支援を行う。

テキスト・参考文献等

実践 時系列解析, Aileen Nielsen　著、山崎 邦子、山崎 康宏　訳, O’Reilly, 2021

その他特記事項

参考URL