卒業研究(経営工学科)のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
卒業研究 科目番号
Course number
科目名称(英語)
Course title(English)
Graduation Thesis
授業名称
Class name
卒業研究(経営工学科)
教員名 寒水 孝司,池口 徹,池辺 淑子,赤倉 貴子,八嶋 弘幸,藤沢 匡哉,谷口 行信,立川 智章,藤井 孝藏,篠崎 智大,Sviridova Nina,加納 徹,柴田 凌,山本 洋太
Instructor
開講年度学期 2022年度 前期~後期
Year/Semester
曜日時限 前期(集中講義)、後期(集中講義)
Class hours
開講学科
Department
工学部 経営工学科
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
4.0 授業の主な実施形態
Main class format
授業形態は研究室によって異なります.

(1) ハイフレックス型授業 / Hybrid-Flexible format
(2) ブレンド型授業 / Blended format
(3) 対面授業 / On-site class
(4) オンライン授業(同期) / Online (synchronized remote)
(5) オンライン授業(非同期) / Online (asynchronized remote)
概要
Descriptions
これまでに習ってきた知識を使って,誰も答えを出してない経営工学上の新規の課題に対して,答えを出す方法を工夫し研究を行う.

目的
Objectives
研究を通じて,経営工学の知識を深め,研究方法や得られた結果のプレゼンテーション能力を習得する.
本学科における次の3つのディプロマ・ポリシーを実現する科目である.
1.経営工学において求められる教養と倫理観を修得している.
2.人間・情報工学及びシステム数理工学の専門家としての能力を修得している.
3.専門分野に関する知識と教養をもとに、国内外で活躍できる問題発見・解決能力を修得している.

到達目標
Outcomes
経営工学的な諸問題に対して,分析能力,問題解決能力,レポーティング能力,プレゼンテーション能力を身に付ける.
履修上の注意
Course notes prerequisites
指導教官の指示やルールに従うこと
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
これまでに学んできたことを十分に復習しておくこと。
成績評価方法
Performance grading
policy
後期末の卒業研究発表会の内容を考慮して評価を行う
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
授業計画
Class plan
1.赤倉研究室:教育工学、法工学
  教育・法令・特許情報データ解析
  教育システムの最適設計、教育/法データのテキストマイニング
  Webテストシステムの個人認証、機械学習を使ったデータ解析

2.入江研究室:パターン認識、機械学習、メディア理解
あらゆる実世界の様子(モノ・コト・カタチ)を計算によって自在に認識・理解可能にする新概念・新技術・新応用に関する研究

3.池口研究室:非線形時系列解析、複雑ネットワーク、脳神経科学、人工知能、数理農学、カオス最適化
 (1) 種々の複雑現象・非線形現象の解析・予測に関する研究
 (2) 複雑ネットワーク理論とその応用に関する研究
 (3) 脳神経科学,脳における記憶・学習機構の解明,脳型計算原理の解明、神経科学と人工知能の融合
 (4) カオスを用いた超大規模組合せ最適化問題の高能率解法の開発
 (5) 数理農学

4.池辺研究室: 数理計画法、組合せ最適化/最適化の理論
  グラフの頂点彩色問題の発見的解法
  最大流問題に対する解法の計算機実験
  マトロイドのビジュアルソフトの作成

5.篠崎研究室:統計的因果推論、疫学理論 

6.寒水研究室:統計科学(医療統計学)、応用統計学

7.谷口研究室:情報工学、画像処理  
  映像メディア処理技術(画像認識,映像解析)と応用

8.中村研究室:画像認識・生成、人工知能(AI)
  画像や映像の認識・理解・生成に関する研究
  画像認識AIに対する攻撃法とその防御法に関する研究

9.藤井・立川研究室:数値シミュレーション、最適化・進化計算、データマイニング

10.藤沢研究室:情報工学・情報セキュリティ
  情報セキュリティに関する研究
  認証方式の研究

11.八嶋研究室:情報通信工学  
  光多重通信方式/光CDMA
  光信号処理/全光論理デバイス
  誤り訂正符号/LDPC符号
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
研究室によってはMatlab, Mathematica, SAS, JMPを利用する。
備考
Remarks
9944810
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