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科目の基本情報

開講年度 2017 年度
開講区分 教科に関する専門科目(A類)・情報
科目名 コンピュータ及び情報処理
こんぴゅーたおよびじょうほうしょり
Computer and Information Processing
受講対象学生 教育学部, A 類

学部(学士課程) : 4年次
66 期生
卒業要件の種別 選択必修
授業科目名 情報システム実習
じょうほうしすてむじっしゅう
Seminar in Information System
単位数 ② 単位
他学部・他研究科からの受講
市民開放授業 市民開放授業ではない
開講学期

通年

開講時間 金曜日 9, 10時限
開講場所

担当教員 萩原克幸

Hagiwara, Katsuyuki

学習の目的と方法

授業の概要 卒業研究に向けて,多変量解析・機械学習・信号処理の方法を統計解析ソフトRを通して学ぶ.多変量解析については回帰分析・判別分析・主成分分析・クラスター分析、機械学習については非線形回帰・非線形パターン分類法・混合分布モデル・確率推論、信号処理についてはウェーブレット変換など、これらの中からいくつかのテーマを選び、それらについての基礎理論を理解する。
学習の目的 多変量解析・機械学習・信号処理の方法の基礎理論を修得する.
学習の到達目標 多変量解析・機械学習・信号処理の方法の基礎理論を修得する.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標

○ 全学の教育目標
感じる力
  • ○感性
  •  共感
  •  倫理観
  • ○モチベーション
  • ○主体的学習力
  •  心身の健康に対する意識
考える力
  •  幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的思考力
  • ○課題探求力
  • ○問題解決力
  •  批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○情報受発信力
  •  討論・対話力
  •  指導力・協調性
  •  社会人としての態度
  •  実践外国語力
生きる力
  •  感じる力、考える力、コミュニケーション力を総合した力

授業の方法 講義 演習

授業の特徴 PBL 能動的要素を加えた授業

教科書 教科書:初回に指定する.
参考書
成績評価方法と基準 レポート,出席状況およびテーマへの取り組みを総合して評価する.
オフィスアワー 日時:毎週金曜日16:20~17:50
場所:教育学部2号館1F情報教育第2研究室(萩原克幸)
E-mail:hagi@edu.mie-u.ac.jp
受講要件
予め履修が望ましい科目 ・プログラミング基礎
・数値計算
・マルチメディア基礎
・マルチメディア応用
発展科目 ・卒業研究
授業改善への工夫
その他

授業計画

キーワード 多変量解析、機械学習、信号処理
Key Word(s) multivariate analysis, machine learning, signal processing
学習内容 1-10回目:回帰分析の応用
11-20回目:ロジスティック回帰の応用
21-30回目:主成分分析・クラスタ分析の応用
学習課題(予習・復習)
ナンバリングコード(試行) ED-CBAS-3

※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら


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