セミナー２（原田）のシラバス情報
| 科目名称 Course title(Japanese) |
セミナー２ | 科目番号 Course number |
74BEBMS306 | |
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| 科目名称（英語） Course title(English) |
Seminar 2 | |||
| 授業名称 Class name |
セミナー２（原田） | |||
| 教員名 | 原田 拓 |
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| Instructor | Taku Harada |
| 開講年度学期 | 2022年度 後期 |
|---|---|
| Year/Semester | 2022/Second Semester |
| 曜日時限 | 火曜2限 |
|---|---|
| Class hours | Tuesday, Second Period |
| 開講学科 Department |
理工学部 経営工学科 Department of Industrial Administration |
|---|---|
| 外国語のみの科目 （使用言語） Course in only foreign languages (languages) |
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| 単位 Course credit |
1.0 | 授業の主な実施形態 Main class format |
対面授業/On-site class |
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| 概要 Descriptions |
知能情報システムの設計・開発，評価について，機械学習を中心として，その基礎を学習する．本授業では，機械学習の中で「教師あり学習」および「強化学習」について，それらのアルゴリズムおよび応用を重点的に学習する． |
|---|---|
| 目的 Objectives |
知能情報システムの設計・開発技術およびデータ解析手法に関する専門知識を習得する．そのために，具体的なデータを扱いながら，システム設計・開発，評価実験を行う．利用する主なプログラミング言語はPythonである． 本科目は，本学科のディプロマ・ポリシー「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。」に該当する科目である． |
| 到達目標 Outcomes |
機械学習などを利用した知能情報システムを設計・開発，評価することができるようになる． |
| 履修上の注意 Course notes prerequisites |
ノートパソコンを使用する． 授業の一部を校外研修として実施する場合がある．その場合，別日にて実施するが，参加できることが望ましい． |
| アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning） |
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| 課題に対する作文 Essay |
〇 | 小テストの実施 Quiz type test |
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| ディベート・ディスカッション Debate/Discussion |
〇 | グループワーク Group work |
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| プレゼンテーション Presentation |
〇 | 反転授業 Flipped classroom |
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| その他（自由記述） Other（Describe） |
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| 準備学習・復習 Preparation and review |
各回の授業内容を十分に復習しておくこと． |
|---|---|
| 成績評価方法 Performance grading policy |
授業をすべて受けていることを前提とし，演習・レポート・課題発表などの結果で評価する． |
| 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 |
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili，[第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践，インプレス，2020． 伊藤真，Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書 第2版，翔泳社，2019． 久保隆宏，Pythonで学ぶ強化学習[改訂第2版] 入門から実践まで，講談社，2019． |
| 授業計画 Class plan |
1．概要 本授業の目的や学習内容の概要を理解する． 2－6．教師あり学習 教師あり学習について，その特徴，具体的なアルゴリズム（Support Vector MachineやRandom Forestなど）を学習する．さらに，Pythonプログラミングを行い，実験を行うことによって理解を深める． 7－11．強化学習 強化学習について，その特徴，具体的なアルゴリズム（Q-Learningなど）を学習する．さらに，Pythonプログラミングを行い，実験を行うことによって理解を深める． 12－13．ニューラルネットワーク ニューラルネットワーク（ディープラーニングを含む）について，その特徴およびアルゴリズムを理解する．さらに，教師あり学習や強化学習との関連性を理解する． 14．議論 ここまでの授業内容をふまえて，履修者全員で議論を行うことにより，授業内容の理解を深める． 15．まとめ 本授業の内容をまとめ，理解を深める． |
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| 教職課程 Teacher-training course |
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| 実務経験 Practical experience |
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| 教育用ソフトウェア Educational software |
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| 備考 Remarks |
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| 9974253 |
