応用情報工学演習のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
応用情報工学演習 科目番号
Course number
46CSZZZ302
科目名称(英語)
Course title(English)
Exercises in Applied Information Engineering
授業名称
Class name
応用情報工学演習
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,浅田 健吾,篠崎 智大,Sviridova Nina,加納 徹,松尾 裕一,柴田 凌,山本 洋太,中村 和晃,入江 豪,鄭 弯弯,青木 健,西田 優樹,Ahmad A. Aminuddin
Instructor
開講年度学期 2022年度 後期
Year/Semester
曜日時限 集中講義
Class hours
開講学科
Department
工学部 情報工学科
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 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
4年次における「卒業研究」に準じて各研究室に所属の上,各研究室の専門分野の演習を行う.
目的
Objectives
4年次の「卒業研究」に向けて,各研究室の専門分野の知識を身につけることを目的とする.
本学科のディプロマ・ポリシーに定める「情報工学に必要な専門知識,修得した専門知識や教養をもとに、自ら課題を発見し、解決する能力」を養う内容を含む科目である.
到達目標
Outcomes
各研究室によって異なる.
卒業研究の着手に必要となる知識及び技能を身につける.
履修上の注意
Course notes prerequisites
2つ以上の研究室の演習に参加する. 
開講曜日時限は研究室によって異なるので学科掲示板等で確認すること.
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
各研究室によって異なる。 
成績評価方法
Performance grading
policy
課題・レポートの内容、演習に対する取り組み態度等に基づいて総合的に評価する。
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
各研究室によって異なる.
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、メディア理解を含むデータ解析の基礎理論・基礎技術

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、カオス最適化に関する内容を演習形式で行う. 演習の際は研究室独自の演習テキストを配布します.

  (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 スポーツスケジューリング問題に関する研究
  組合せ最適化/最適化の理論 直方体の詰め込み問題に関する研究
  グラフアルゴリズムに関する研究

5.篠崎研究室
  統計的因果推論、疫学理論

6.寒水研究室
  統計解析ソフトウエア(SAS,R)入門
  データ解析演習
  グループワーク

7.谷口研究室
  情報工学
  映像メディア処理
  画像認識処理の基礎とプログラミング

8.中村研究室
  人工知能(AI)の基礎
  機械学習の基礎
  機械学習を用いた簡単なAIの作成とプログラミング

9.藤井・立川研究室
  計算・情報工学、航空宇宙工学
  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
  情報通信工学 認証方式の研究
  誤り訂正符号/情報セキュリティに関する研究
  情報セキュリティ

11.八嶋研究室
  通信工学 高速で高い信頼性を有する新しい光多重通信の研究
  ITS 情報通信を利用した、より安全で効率の高い高度交通システム(ITS)の研究
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
研究室によっては演習にMathematica、Matlab及び統計解析ソフトウェア(JMP)を用いる.
備考
Remarks
9946714
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