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シラバス参照/View Syllabus

授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る/Return to the Course List 2024/03/22 現在/As of 2024/03/22

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
情報特殊研究(社会情報システム論)/INFORMATICS(SOCIAL INFORMATION SYSTEMS)
開講所属
/Course Offered by
大学院/
ターム?学期
/Term?Semester
2024年度/2024 Academic Year  春学期/SPRING SEMESTER
曜限
/Day, Period
土4/Sat 4
開講区分
/semester offered
通年/Yearlong
単位数
/Credits
4.0
主担当教員
/Main Instructor
今福 啓
科目区分
/Course Group
大学院科目 講義科目
遠隔授業科目
/Online Course

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
今福 啓 経営学科/MANAGEMENT
授業の目的?内容
/Course Objectives
受講生が学習を希望する内容に応じて、機械学習または強化学習に関する専門的な内容の調査、研究を行います。
作成したい内容を自由にプログラミングできる力と、人工知能に関連する文献を読解する上で必要となる数学、情報に関連する知識が必要です。
授業の形式?方法と履修上の注意
/Teaching method and Attention the course
講義で使用するコンピューター(WindowsまたはMac)を持参してください。
講義は調査結果やプログラム作成で得られた結果を使って、担当教員との議論を中心に行います。
事前?事後学修の内容
/Before After Study
講義で指定したプログラム、レポート課題を事前学修にて作成してください(2時間)。
事後学修では、講義で指摘した問題点を理解するようにしてください(2時間)。
テキスト1
/Textbooks1
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
必要に応じて資料を提供します。
テキスト2
/Textbooks2
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
テキスト3
/Textbooks3
書籍名
/Title
著者
/Author name
出版社
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等1
/References1
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等2
/References2
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
参考文献等3
/References3
書籍名/???名
/Title
著者
/Author name
出版社/URL
/Publisher
ISBN
/ISBN
その他(任意)
/other
評価方法
/Evaluation
講義時間内の報告(100%)で評価します。
備考
/Notes
関連科目
/Related Subjects
到達目標
/Learning Goal
情報科学についての博士レベルの知識を修得し,コンピュータを高度に活用できるようにする.

/Time
授業計画(主題の設定)
/Class schedule
授業の内容
/Contents of class
事前?事後学修の内容
/Before After Study
1 機械学習、強化学習の文献調査1 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
2 機械学習、強化学習の文献調査2 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
3 機械学習、強化学習の文献調査3 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
4 機械学習、強化学習の文献調査4 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
5 機械学習、強化学習の文献調査5 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
6 機械学習、強化学習の文献調査6 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
7 機械学習、強化学習の文献調査7 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
8 機械学習、強化学習の文献調査8 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
9 機械学習、強化学習の文献調査9 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
10 機械学習、強化学習のプログラム作成1 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
11 機械学習、強化学習のプログラム作成2 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
12 機械学習、強化学習のプログラム作成3 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
13 機械学習、強化学習のプログラム作成4 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
14 機械学習、強化学習のプログラム作成5 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
15 機械学習、強化学習のプログラム作成6 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
16 機械学習、強化学習のプログラム作成7 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
17 機械学習、強化学習のプログラム作成8 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
18 機械学習、強化学習のプログラム作成9 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
19 人工社会の構築1 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
20 人工社会の構築2 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
21 人工社会の構築3 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
22 人工社会の構築4 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
23 人工社会の構築5 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
24 人工社会の構築6 関連する文献や論文を調査し、プログラムを作成する。
25 研究発表 初回報告 収集したデータ、作成したプログラムの詳細を発表し、今後の研究の進め方を検討する。
26 研究発表 中間報告 現時点で完成している内容について発表し、問題点および課題を検討する。
27 研究発表 改善案の報告 前回の発表から追加、改善した内容を発表する。
28 研究発表 最終報告 最終的に得られた研究結果を発表する。

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