科目ナンバー

SG-AI5-7A01

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

ソフトコンピューティング・統計科学研究室として、関連分野のなかからテーマを選択して研究を行う。
ソフトコンピューティングではニューラルネットワークやファジィ理論の応用、統計科学では主に時系列解析に関するテーマを自主的に選択し、
研究を進めていく。
以下は近年の修士論文の例である。
・ファジィトレンドモデルについての研究
・GARCHモデルと干渉解析に関する研究
・非線形時系列モデルの非線形性と予測可能性に関する研究
・ニューラルネットワークを用いた指尖加速度脈波データの時系列モデリング

科目目的

必要な知識を身に着けるとともに、研究能力を身に着けることを目的とする。

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。
・以下の二つを目標とする。
(1) 特定の研究分野について、最新情報を熟知するとともに、その研究分野の将来について十分な見識を持つ。
(2) 研究を通じて新規な発見・発明を行い、その成果を論文としてまとめる。

授業計画と内容

以下の内容を中心にして授業を行う。
1. 教員による文献・論文紹介：基本文献や関連論文を紹介する。
2. 学生による文献の輪読：基本的文献の輪読を行う。
3. 学生による論文紹介：関連論文を読み、その内容を理解し紹介する。
4. 研究紹介：自分の研究成果をまとめ、得られた結果と以降の研究の進め方を発表する。

第1回 イントロダクション
第2回 文献輪読1
第3回 文献輪読2
第4回 文献輪読3
第5回 文献輪読4
第6回 文献輪読5
第7回 論文輪読A1
第8回 論文輪読A2
第9回 論文輪読A3
第10回 論文輪読B1
第11回 論文輪読B2
第12回 論文輪読B3
第13回 研究計画の策定
第14回 総括

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）

必要に応じて参考書や論文を読み、レジュメを準備する。

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

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

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

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

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

必要に応じて参考文献を適宜紹介する。

その他特記事項

参考URL