科目ナンバー

PG-IF6-102L

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

現代の情報学の研究において，"分散システム"，"人工知能(データ分析)"の知識，研究の現在について知ることは自身の研究を社会に還元するためには重要であると言える．本講義では，自身の研究と直接関わらなくても，これら分野の知識，研究アプローチについて学び，自身の研究との関わりを考えながら，複合的な視点で研究を進捗する．

科目目的

本講義では，情報学研究の社会実装で主要な役割を果たす"分散システム","人工知能"について学び，これら研究での取り組みを自身の研究へのフィードバック，今後社会へ還元するための基礎的な知識，スキルのきっかけとして学ぶことを目的とする．

到達目標

自分の研究計画の明確化と研究の進捗
"分散システム","人工知能"の基礎的な知識とスキル，現在の研究取り組みの理解
自身の研究テーマを社会に還元する方法の検討

授業計画と内容

1. イントロダクション（講義計画と研究状況の確認）
2. 研究テーマと研究進捗についてのプレゼンテーション
3. 研究進捗と計画に関する議論
4. 関連研究の調査: 分散システムの構成
5. 関連研究の調査: 分散プロセスの同期
6. 関連研究の調査: 分散プロセスの同期
7. 関連研究の調査: 分散環境の一貫性と複製
8. 関連研究の調査: フォールとトレラント性
9. 関連研究の調査: 分散環境のセキュリティ
10. 関連研究の調査結果の研究計画，アプローチへのフィードバックと議論
11. 研究計画，進捗についてのプレゼン準備
12. 研究計画と進捗についてのプレゼンテーション
13. 研究進捗とアプローチに関する議論
14. 中間まとめ(研究課題の明確化)
15. 研究計画と進捗のプレゼン準備（データ分析，評価を中心）
16. 研究計画と進捗プレゼンテーション
17. 研究アプローチの調査: AI・データ分析モデルの基礎分析(データ特徴)
18. 研究アプローチの調査: AI・データ分析モデルの基礎集計と可視化
19. 研究アプローチの調査: データのクラスタリング
20. 研究アプローチの調査: 時系列データの整理と分析
21. 研究アプローチの調査: 相関分析と説明変数
22. 研究アプローチの調査: レポーティングと可視化
23. 研究アプローチ調査の研究計画へのフィードバックと議論
24. 研究アプローチについて議論と研究計画の検討
25. 研究計画，進捗についてのプレゼン準備
26. 今後の研究計画と進捗のプレゼンテーション
27. 研究計画と進捗に関する議論とフィードバック
28. まとめ(研究進捗のまとめ)

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）

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）

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／プレゼンテーション

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

タブレット端末

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

教科書は特にありません．
参考資料は，講義内で適宜指定します．

その他特記事項

参考URL