応用数学特別研究4(下川)のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
応用数学特別研究4 科目番号
Course number
14GRRES602
科目名称(英語)
Course title(English)
Research in Applied Mathematics 4
授業名称
Class name
応用数学特別研究4(下川)
教員名 下川 朝有
Instructor Asanao Shimokawa
開講年度学期 2022年度 後期
Year/Semester 2022/Fall
曜日時限 集中講義
Class hours Intensive course
開講学科
Department
理学研究科応用数学専攻
Graduate School of Science, Department of Applied Mathematics
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
対面授業 / On-site class
概要
Descriptions
応用統計の理論に関する洋書についてゼミ形式で学び、統計学に係る幅広い知識を習得する。
修論の作成に向けて文献研究,プレゼンテーション,論文作成を行う.

Understand the theory of the applied statistics in the form of seminars.
Conduct literature research and presentations for the master's thesis.
目的
Objectives
応用統計学の理論について理解するとともに、ゼミ形式でのプレゼンテーション能力を身に着ける。
SASやRといった統計解析ソフトを用いて、実際のデータ解析を行えるようにする。

Understand the theory of applied statistics, and acquire presentation skills in seminar format.
Use statistical analysis software such as SAS and R to analyze real data.
到達目標
Outcomes
修論の作成を行う。

To write the master's thesis.
履修上の注意
Course notes prerequisites
特になし

nothing special
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
小テストの実施
Quiz type test
-
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
グループワーク
Group work
プレゼンテーション
Presentation
反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review
毎回のゼミについて、予習復習を4時間以上行うこと。

Study more than 4 hours to prepare and review each seminar.
成績評価方法
Performance grading
policy
ゼミに対する取り組み、発表で評価する。

Evaluate based on efforts and results for seminars.
学修成果の評価
Evaluation of academic
achievement
・S:到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A:到達目標を十分に達成している
・B:到達目標を達成している
・C:到達目標を最低限達成している
・D:到達目標を達成していない
・-:学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S:Achieved outcomes, excellent result
・A:Achieved outcomes, good result
・B:Achieved outcomes
・C:Minimally achieved outcomes
・D:Did not achieve outcomes
・-:Failed to meet even the minimal requirements for evaluation
教科書
Textbooks/Readings
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
 
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
適宜指定する。

If necessary, specify at the seminar.
授業計画
Class plan
第1ー5回:統計的機械学習
第6-10回:画像処理
第11-15回:修論作成

1st-5th: Statistical machine learning
6th-10th: Image processing
11th- 15th: master's thesis
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
SAS
R
Python
MATLAB
備考
Remarks
991J174
CLOSE