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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	A 類, 教育学部 学部(学士課程) : 3年次 ～67 期生
卒業要件の種別	選択必修
授業科目名	情報処理実習I
	じょうほうしょりじっしゅういち
	Seminar in Information Processing Ⅰ
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 7, 8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：毎週月曜日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
発展科目	・卒業研究
授業改善への工夫
その他	萩原研究室で卒業研究を行う3年生は必ず受講すること．人数制限あり．夏期休業中の補講あり．

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：回帰分析の理論 11-20回目：ロジスティック回帰の理論 21-30回目：主成分分析・クラスタ分析の理論
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