シラバスの詳細な内容を表示します。
→ 閉じる（シラバスの一覧にもどる）
| 開講年度 | 2020 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 工学研究科(博士前期課程)情報工学専攻 | |
| 領域 | 主領域 : C | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次 |
|
| 選択・必修 | ||
| 授業科目名 | 知能システム演習 II | |
| ちのうしすてむえんしゅう 2 | ||
| Seminar in Intelligence Systems II | ||
| 単位数 | 1 単位 | |
| ナンバリングコード | EN-INAP-5
|
|
| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
後期 |
|
| 開講時間 |
金曜日 1, 2時限 |
|
| 開講場所 | 教員が指定した研究室 | |
| 担当教員 | 小川 将樹（工学研究科情報工学専攻） | |
| OGAWA, Masaki | ||
| SDGsの目標 |
|
|
| 授業の概要 | 知的データを扱う上で、最新の科学的知見に触れ、それを理解することは必要不可欠である。また、科学的知見は統計学的推測に基づく意味解釈が多く行われており、統計学的推測の意味をよく理解しておく必要がある。本演習では、最新の科学動向に関する資料をまとめ、それについて相互に意見や考えを述べることで、最新の知見に触れるだけでなく、知的データ処理や評価方法に対する理解と論理的考察能力を養う。 |
|---|---|
| 学修の目的 | 知能システム工学における統計学的検証法を理解し、統計学的データ処理や評価法および論理的考察能力を養うことを目的とする。 |
| 学修の到達目標 | 知的データ処理における統計学的検証手法を身につける． |
| ディプロマ・ポリシー |
|
| 成績評価方法と基準 | 輪読状況，討論，発言を評価する． |
| 授業の方法 | 演習 |
| 授業の特徴 |
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） |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | |
| 参考書 | 確率・統計I（縄田和満著、丸善出版） これだけはおさえたい確率統計（塚田真一著、実教出版） 統計学のセンス（丹後俊郎著、朝倉書店） スッキリわかる確率統計（皆本晃弥著、近代科学社） 統計的多重比較法の基礎（永田靖・吉田道弘著、サイエンティスト社） 医学への統計学【第３版】（丹後俊郎著、朝倉書店） |
| オフィスアワー | 毎週月曜日9:30〜12:00 |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | 確率・統計学, 専門英語, 知能システム演習 I |
| 発展科目 | |
| その他 |
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | 統計学的推測，知的データ，仮説検定，交絡因子，多重比較 |
|---|---|
| Key Word(s) | |
| 学修内容 | 初回は講義概要や受講に必要な基礎知識の説明を行います。 以降はテーマに沿った学術文献や技術に関するプレゼンテーション、ディベートを行います。 |
| 事前・事後学修の内容 | 毎週出される文献を読んでおくこと。 また、担当となった受講者はプレゼンテーションの準備を入念に行うこと。 |