シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2023/08/21 現在 |
| 科目名／Subject | コンピュータサイエンスII／Computer ScienceII |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 加地 太一(商学部) |
| 授業科目区分／Category | 現代商学専攻博士前期課程 基本科目 |
| 開講学期／Semester | 2023年度／Academic Year 後期／Fall Semester |
| 開講曜限／Class period | 月/Mon 1 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学研究科現代商学専攻博士前期課程／Graduate School of CommerceGraduate School of Commerce Major in Modern Commerce |
| 配当年次／Years | 1年,2年 |
| 単位数／Credits | 2.0 |
| 研究室番号／Office | 加地 太一(315) |
| オフィスアワー／Office hours | 加地 太一(随時（事前にE-mailで連絡のこと）) |
| 更新日／Date of renewal | 2023/02/16 | ||
|---|---|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
近年、コンピュータサイエンスにおいて大きな注目を集めている「AI」、「人工知能」、「ディープラーニング」といった研究分野として機械学習が注目を集めている。機械学習は、人間や動物が経験を通して自然に学習することをコンピュータにさせようとするデータ解析テクニックである。機械学習アルゴリズムは所定の方程式をモデルとして用いることなく、データから直接的に情報を「学習」するコンピューティング手法である。本講義では、Excelを用いて直感的なレベルでこれらの仕組みを学んでいく予定である。講義はゼミ形式で輪読し、実際にExcel上でその計算の流れを追っていき理解をはかる。 | ||
| 達成目標 ／Course Goals |
機械学習アルゴリズム、および人工知能の世界を理解し、そのさらなる活用の基礎となることを目標とする。 | ||
| 授業内容 ／Course contents |
次の内容を学習していく予定であるが、理解度により進め方の変更あるいは異なるテーマを扱う場合もある。 １．機械学習の基本 ２．機械学習のための基本アルゴリズム ３．回帰分析 (1) ４．回帰分析 (2) ５．サポートベクターマシン (1) ６．サポートベクターマシン (2) ７．ニューラルネットワークとディープラーニング (1) ８．ニューラルネットワークとディープラーニング (2) ９．ＲＮＮとＢＰＴＴ (1) １０．ＲＮＮとＢＰＴＴ (2) １１．Ｑ学習 (1) １２．Ｑ学習 (2) １３．ＤＱＮ １４．ナイーブベイズ分類 (1) １５．ナイーブベイズ分類 (2) |
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| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review class |
【事前学修】 事前にテキストを読み、Excel上での計算を確認しておくこと。輪読において、各自、解説を行うこととなるので十分な理解をはかること。 【事後学修】 学習した理論、技法などは、次回以降においても必要となる知識である。したがって、授業の中で紹介されたアルゴリズム、計算手法に関して、分からないところがあれば各自で調べて理解をはかっておくこと。 |
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| 使用教材 ／Teaching materials |
涌井 良幸、涌井 貞美：「Ｅｘｃｅｌでわかる機械学習超入門―ＡＩのモデルとアルゴリズムがわかる」、技術評論社 | ||
| 成績評価の方法 ／Grading |
各自の発表とレポートを通して、調査、理解、分析、表現能力より総合的に評価を行う。 | ||
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
社会情報コース標準成績評価基準に従う。 | ||
| 履修上の注意事項 ／Remarks |
Excel（windows）が使用できること。アルゴリズムの詳細を議論し合うため少人数で行う予定である。そのため履修者制限を行う場合もあるので承知願いたい。 また、本講義の履修希望者は、下記に従いメールせよ。 〆切日：9月24日（日）12:00まで メールの件名：コンピュータサイエンス希望 メールの内容：①学生番号 ②氏名（ふりがな）③コース ④E-mail（連絡がすぐ取れるメール）⑤志望理由 送付先メール：kajidesu51★★★ 注意：「★★★」 を「@gmail.com」に書き換えメールすること。 この履修希望メールを提出した学生のみに対し、後日、メールにて今後の事を相談する。 |
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| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない／No | ||
| 授業実施方法 ／Method of class |
○大学院授業／Graduate school class | ||
| 遠隔授業 ／Online class |
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