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| 開講年度 | 2024 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 教科及び教科の指導法に関する科目(A類)・情報 | |
| 科目名 | 情報選択必修科目 | |
| じょうほうせんたくひっしゅうかもく | ||
| Electively Required Subjects at Computing Education Majors | ||
| 受講対象学生 |
教育学部, A 類 学部(学士課程) : 4年次 ~73 期生 |
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| 卒業要件の種別 | 選択必修 |
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| 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 | |
| ナンバリングコード | educ-math-INFO2764-001
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
通年 |
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| 開講時間 |
月曜日 11, 12時限 |
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| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 萩原克幸 | |
| Hagiwara, Katsuyuki | ||
| SDGsの目標 |
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| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
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| 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。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 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. |
| 学修の到達目標 | 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 |
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| 成績評価方法と基準 | 演習課題,レポートを総合して評価する. |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
問題提示型PBL(事例シナリオ活用含) 問題自己設定型PBL プロジェクト型PBL 実地体験型PBL その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど) |
| 授業アンケート結果を受けての改善点 | |
| 教科書 | 教科書:初回に指定する. |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | 日時:毎週木曜日9:00~10:00 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 | |
| その他 |
| MoodleのコースURL |
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| 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 |
| 学修内容 | 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 |
| 事前・事後学修の内容 | |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |