情報工学研究4(休学者用)のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
情報工学研究4 科目番号
Course number
46GRRES602
科目名称(英語)
Course title(English)
授業名称
Class name
情報工学研究4(休学者用)
教員名 谷口 行信,池口 徹,池辺 淑子,寒水 孝司,赤倉 貴子,八嶋 弘幸,藤沢 匡哉,立川 智章,藤井 孝藏,篠崎 智大,松尾 裕一
Instructor Yukinobu Taniguchi, Tohru Ikeguchi, Yoshiko Ikebe, Takashi Sozu, Takako Akakura, Hiroyuki Yashima, Tomoaki Tatsukawa, Kozo Fujii and Tomohiro Shinozaki
開講年度学期 2022年度 前期
Year/Semester 2021 Second Semesters
曜日時限 集中講義
Class hours Intensive lecture
開講学科
Department
工学研究科 情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering 
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
3.0 授業の主な実施形態
Main class format
実施形態は研究室によって異なる。
Class formats vary from research laboratory to laboratory.

ハイフレックス型授業/Hybrid-Flexible format
ブレンド型授業/Blended format
対面授業/On-site class
オンライン授業(同期)/Online (synchronized remote)
オンライン授業(非同期)/Online (asynchronized remote) 
概要
Descriptions
所属する研究室の研究指導教員のもとで、各自の研究テーマに関する文献調査・実験・データ収集・解析・考察に関する指導と議論を通じ、修士学位論文を作成する。 

Under the supervision of research supervisors, students prepare master’s thesis through the guidance and discussion on literature research, experiments, data collection, analysis, and consideration on their research theme.
目的
Objectives
各専門分野について、所属する研究室の指導教員による研究指導の下、各自の研究テーマに関する文献調査・実験・データ収集・解析・考察を行い、また、研究室外の教員とも議論することを通じて、修士学位論文を作成することを目的とする。

本専攻のディプロマポリシーは以下のように定める。
(1)情報工学分野に応じた高度な専門知識。
(2)情報工学分野に応じた研究能力。
(3)情報工学専攻において修得した情報工学分野における高度な専門知識・研究能力と教養をもとに、自ら課題を発見し、解決する能力。
本講義は、これらを身につける科目である。

The purpose of this course is to prepare a master's thesis by conducting literature research, experiments, data collection, analysis, and consideration of each research theme under the supervision of research supervisors in the laboratory, as well as through discussions with faculty members outside the laboratory.
The diploma policy of Department of Information and Computer Technology is defined as follows;
(1) Advanced expertise on the field of information and computer technology.
(2) Research ability on the field of information and computer technology.
(3) Ability to discover the problem and solve them by themselves based on advanced expertise and research abilities in the field of information and computer technology acquired on the Department of Information and Computer Technology.
This lecture is a subject to acquire these abilities and expertise.
到達目標
Outcomes
各自の研究テーマに関する文献調査・実験・データ収集・解析・考察に関する指導と議論を通じて研究内容を深め、修士学位論文を作成する。

The goal is to finish writing master’s thesis by deepening the research content through guidance and discussion on literature research, experiments, data collection, analysis, and consideration regarding each research theme.
履修上の注意
Course notes prerequisites
教員からの指示に従うこと

Follow instructions from instructor.
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
修士論文としてふさわしい、内容の充実した研究となるよう十分に準備を行うこと 

Make sufficient preparations to ensure that the content of the research is substantial and appropriate for a master's thesis. 
成績評価方法
Performance grading
policy
修士学位論文の内容および発表審査会におけるプレゼンテーションが主たる評価対象である。これに加えて、学内での研究活動(研究室での打合会、ゼミ等)、学外での研究活動(原著論文の執筆・投稿・採録、国際会議での口頭発表・ポスター発表、国内会議での口頭発表・ポスター発表等)、晩秋季に行われる専攻内中間審査の結果などを加味して、総合的な評価が行われる。

The evaluation is based primarily on the content of the master's thesis and the presentation to the presentation examination. In addition to this, on-campus research activities (laboratory meetings, seminars, etc.), off-campus research activities (writing, submission, and acceptance of original papers, oral and poster presentations at international conferences, oral and poster presentations at domestic conferences, etc.), and the evaluation of the departmental midterm examination held in the late autumn is considered in the overall evaluation.
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
所属研究室や研究課題による

May be given by each laboratory or each research. 
授業計画
Class plan
1 池辺研究室
数理計画法 グラフの頂点彩色問題の発見的解法
組合せ最適化の理論 /最適化

2 寒水研究室
医薬統計学、応用統計学

3 池口研究室
非線形ダイナミクスとカオス
複雑ネットワーク理論とその応用
カオスダイナミクスを用いた組合せ最適化技法
脳神経科学

4 谷口研究室
知覚情報処理・知能ロボティクス (映像メディア処理)

5 立川研究室
感性情報学・ソフトコンピューティング (多目的進化計算、遺伝的プログラミング)
設計工学・機械機能要素・トライボロジー (多目的設計探査)

6 藤井研究室
流体力学
ハイパフォーマンスコンピューティング

7 赤倉研究室
教育工学、法工学
学習・法令・社会事象データ解析
システムの最適設計
個人認証(顔認証、筆記認証)

8 八嶋研究室
情報通信工学  
光多重通信方式
光信号処理
誤り訂正符号

9 中村研究室
画像認識・生成,人工知能(AI)

10 藤沢研究室
情報セキュリティに関する研究
情報通信工学、情報セキュリティ
   
11 篠崎研究室
医療統計学、疫学における統計的因果推論

12 入江研究室
パターン認識、機械学習、メディア理解

1 Ikebe Lab.
Mathematical programming
Theory of the combination optimization

2 Sozu Lab.
Pharmaceutical statistics
Applied statistics

3 Ikeguchi Lab.
Nonlinear dynamics and chaos
Complex network theory and its application
Combinatorial optimization technique using chaotic dynamics
Neuroscience

4 Taniguchi Lab.
Perception information processing
Intelligent robotics (Video media processing)

5 Tatsukawa Lab.
Kansei Informatics
Soft Computing
Design engineering
Tribology

6 Fujii Lab.
Hydrodynamics
High Performance Computing

7 Akakura Lab.
Educational technology, law and technology
Education · Legal Data Analysis
Optimal design of learning support system
Personal authentication

8 Yashima Lab.
Information and Communication Engineering
Optical multiplex communication system
Optical signal processing
Error correction code

9 Nakamura Lab.
Image Recognition and Generation, Artificial Intelligence

10 Fujisawa Lab.
Research on information security
Information and Communication Engineering
Information Security

11 Shinozaki Lab.
Statistical causal reasoning in medical statistics
Epidemiology

12 Irie Lab.
Pattern recognition, Machine Learning, Media Understanding
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
-
教育用ソフトウェア
Educational software
-
備考
Remarks
994G817
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