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2019年度 データサイエンス論Ⅰ (4084)

授業科目基本情報

科目区分 専門科目 教職科目 指定なし
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 英語
開講時期 履修登録システム 使用する
履修登録期間 2019/05/29~2019/06/18 履修取消期限 2019/06/18

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目 C
履修方法 ・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。
・コア科目の履修方法については、入学年次の教育課程表の(2)履修方法を参照すること。

授業科目概要

担当責任教員 中村 哲
担当教員 中村哲、MD.Altaf-Ul-Amin、宮尾知幸、吉野幸一郎、田中宏季
教育目的/授業目標 センシング装置の小型化,高速化,ネットワークの高速化,インターネットの大規模化により,テキストからセンサーデータに至る多様で膨大なデータが出現した.これまでの仮説に基づき実験を行って検証を行うスタイルに対し,今後はデータから人工知能理論を活用し仮説を作り実験を行うデータ駆動型科学が重要となる.本講義では,多様なデータに基づくデータ駆動型サイエンスの理論,最先端の方法,実際の利用について学ぶ.
指導方針 本授業では多様な大規模データに基づくデータ駆動型サイエンスに必要な人工知能・機械学習の理論、データサイエンスの理論を学ぶ。さらに、インターネット上のテキストデータマイニング,バイオインフォマティクス、ネットワークバイオロジー、マテリアル・ケモインフォマティックスにおけるデータ駆動型サイエンスについて学ぶ.

クラス情報



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授業計画

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 [時間] テーマ 内容
1 6/7 [1] データサイエンス解析概論・検定(中村・吉野) ビッグデータを用いたデータ駆動推論による新たなサイエンスの創造についての考え方,方法論の基礎について理解する.また、統計的検定の考え方と方法について理解する。
2 6/7 [2] データベースおよび並列計算(吉野) 巨大なデータを扱うためのデータベースシステム,並列計算方法について学ぶ.
3 6/14 [1] 数理統計:頻度統計、ベイズ統計(宮尾) 統計学における2つの枠組みである、標本理論(頻度論的確率)とベイズ推測(主観確率)について学習する。
4 6/14 [2] 機械学習:分類、回帰、教師あり、教師なし学習(田中) データサイエンス手法の1つである機械学習について概観する.教師あり学習,教師なし学習の違いとそれらの基本的手法について学ぶ.
5 6/21 [1] 機械学習:決定木、ランダムフォレスト(田中) データサイエンス手法の教師有り学習の方法である,決定木アルゴリズム,ランダムフォレストについて学ぶ.
6 6/21 [2] 機械学習:深層学習、オンライン学習(田中) データサイエンス手法における深層学習の手法について学ぶ.また,大規模データを扱う上で必要となるオンライン学習の違いについて学ぶ.
7 6/28 [1] データマイニング、多変量解析(Amin) データマイニングを紹介する;多変量データをネットワーク化方法を紹介する;ネットワークに基づいたクラスタリングを含めむネットワーク分析技術を紹介する。
8 6/28 [2] 試験 講義資料持ち込み可能。PC持ち込み不可。
問題は、講義1回目、3回目、5および6回目の内容から出題します。

授業日程

[1限目 9:20-10:50] [2限目 11:00-12:30] [3限目 13:30-15:00] [4限目 15:10-16:40] [5限目 16:50-18:20] [6限目 18:30-20:00]
回数 日付 時間 講義室 備考
1 6/7 1 L2
2 6/7 2 L2
3 6/14 1 L2
4 6/14 2 L2
5 6/21 1 L2
6 6/21 2 L2
7 6/28 1 L2
8 6/28 2 L2

テキスト・参考書

テキスト 特になし
参考書 特になし

その他

履修条件 上記履修方法参照
オフィスアワー Eメールで連絡の上、日時を決める
成績評価の方法と基準 各回の課題(50%)と最終試験(50%)の合計を基本として評価
関連科目 機械学習概論,データ工学基礎,パターン認識, 系列データモデリング
関連学位 工学
注意事項 特になし

授業関連URL



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配布資料



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