科目名
(英語名) |
__科目名__
(__科目名(英語)__) |
| 担当教員 |
西村 まどか |
| 開講時期 |
__開講時期__ |
| 科目ナンバー |
__科目ナンバー__ |
| 授業コード |
2407 |
| 単位 |
__単位__ |
| 授業概要 |
機械学習のための基礎的な学問を学ぶ |
| 到達目標 |
解析学、代数幾何、統計など何が基礎的な学問の支えになっているのか、また物理学などの科学的な素養がいかに実際の問題に取り組むために必要なのかを理解する |
| スキルの育成方法 |
履修者がほぼ全員数IIIまで履修済みの場合は、理工系の初等教育として大学の初等数学程度の輪読を行い、読解力、課題発見力、問題解決力を養う。そうでなければこの3つのスキル育成に役立つ課題を見繕う。 |
| 授業計画 |
| 回 | 授業内容 | 事前事後学修内容・所要時間 |
|---|
| 1 | 面談, 自己紹介, 輪読するテキストの候補選択 | [事後] 輪読のための準備レポート作成(2時間) |
| 2 | 図書館ツアー, 借りてきた本の紹介 | [事後] 借りてきた本の紹介文作成 (2時間) |
| 3 | 輪読(1), LaTeX の使い方 | [事後] 輪読のための準備レポート作成(2時間) |
| 4 | 輪読(2), LaTeX での数式 | [事後] 輪読のための準備レポート作成(2時間) |
| 5 | 輪読(3), Jupyter Notebook の使い方 | [事後] 輪読のための準備レポート作成(2時間) |
| 6 | 輪読(4), Jupyter Notebook によるレポート作成 | [事後] 発表のためのレポート作成(2時間) |
| 7 | 中間発表 | [事後] ポスター作成(2時間) |
| 8 | 輪読(5), 資料の探し方と記載方法 | [事後] ポスター作成(2時間) |
| 9 | 輪読(6), 質疑応答の方法 | [事後] ポスター作成(2時間) |
| 10 | 発表練習(1) | [事後] ポスター見直し(2時間) |
| 11 | 発表練習(2) | [事後] ポスター見直し(2時間) |
| 12 | 発表会 | [事後] 最終のポスター作成(2時間) |
| 13 | まとめ | [事前] まとめの準備(2時間) |
| 14 | | |
受講者の事前知識と進度により適宜変更する。
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| 成績評価基準 |
授業態度 20%, 電子レポート提出 40%, 内容発表 40% |
| 前提科目 |
数I, 数A, 数II, 数B, 数III, 物理 |
| 後継科目 |
基礎演習b(西村), データサイエンス入門, 応用数学, 経営工学 |
| 教科書 |
物理の数学, 薩摩順吉, 岩波書店, https://www.iwanami.co.jp/book/b593212.html |
| 参考書 |
ゼロからはじめるデータサイエンス, Joel Grus, オライリージャパン, https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119113/\n人工知能はこうして作られる, 合原一幸, ウェッジ, https://wedge.ismedia.jp/ud/books/isbn/978-4-86310-185-2 |
| その他・注意事項 |
ポスターセッションを行う。プログラミングの経験がある必要はないが、数学や科学実験などのような長期間取り組むことが好きな場合には選択することを推奨する。
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