Numbering Code	G-HUM34 5D024 SJ10	Year/Term	2022 ・ First semester
Number of Credits	2	Course Type	Seminar
Target Year	Master's students	Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Tue.3
Instructor name	HIOKI HIROHISA (Graduate School of Human and Environmental Studies Professor)
Outline and Purpose of the Course	さまざまなメディア情報処理，機械学習などの関連分野について，学術論文や専門書等の文献の読解，あるいはプログラミングによる実験等に基づいて基礎から最新の応用と研究手法までを発表と討論を通じて実践的に学ぶ．
Course Goals	メディア情報処理，機械学習などの関連分野の知識・技能を習得し，各自が設定する課題に独立して取り組むための実践的な力を養う．
Schedule and Contents	2週目以降から毎回のメインの発表者を事前に指定する．メインの発表者を含めて全員が各自の設定する課題に関して，文献読解やプログラミングによる実験に基づいて，得られた知見を説明する．また同時に参加者全員による討論を行い，相互の理解を深める．メインの発表者には十分な時間をとり，それ以外の受講者には残りの時間を均等に割り当てる． どのような課題を設定するかについては受講者と相談して決める． また演習の進め方については受講者と相談の上，必要に応じて調整する． ・イントロダクション(第1週) ・各自の発表と討論(第2週-第13週) ・総まとめ(第14週) ・フィードバック(第15週)
Evaluation Methods and Policy	授業での発表および討論の実施内容に基づいて主に評価する．このとき自分自身の発表と討論に注力するだけでなく，他の受講者の発表・討論にも積極的に参加し，貢献することを求める．発表資料の内容と発表の方法，討論への参加の状況等から，到達目標の達成度を判断し，評価する．
Course Requirements	学部課程において，メディア情報処理，機械学習等に関わる卒業研究を行い，学術論文の調査，プログラミングによる実験等の基礎的な素養を習得していること．数理情報論分野に所属する学生以外が受講を希望する場合には，事前に必ず担当者に相談すること．
Study outside of Class (preparation and review)	発表者は事前に十分に準備して授業に臨むこと．それ以外の受講者は授業で発表された内容について授業後に各自で振り返り，理解に努めること．
References, etc.	毎回，各自の作成する発表資料を事前に共有し，授業に利用する．