数理科学論講究

Numbering Code U-HUM22 48269 SJ11
U-HUM22 48269 SJ55
Year/Term 2021 ・ Intensive, year-round
Number of Credits 8 Course Type Seminar
Target Year 4th year students Target Student
Language Japanese Day/Period Intensive
Instructor name KOYAMADA KOUJI (Graduate School of Human and Environmental Studies Professor)
Outline and Purpose of the Course ビジュアルデータサイエンスの関連分野などにおいて研究を行うために必要な知識・技法,また研究活動の進め方を,文献調査やプログラミングによる実験等に基づく発表と討論を通して学ぶ.
Course Goals ビジュアルデータサイエンスの関連分野などにおける研究活動に必要な知識・技法の修得した上で,研究活動とはどういうものかを実践を通じて学び,各自の研究課題に取り組んでいくための素養を養う.
Schedule and Contents 授業での発表者を事前に指定する.発表者は各自のトピック,具体的な研究課題に関して,文献調査やプログラミングによる実験の結果に基づいて資料を作成し,それに従って得られた知見を説明する.それとともに参加者全員による発表に関する討論を行い,相互の理解を深める.

なお授業の進め方は受講者と相談の上,必要に応じて調整する場合がある.

第01回 ガイダンス
第02回ー第14回 各自の発表と討論
第15回 前半の成果のまとめ
第16回ー第29回 各自の発表と討論
第30回 総まとめ
Evaluation Methods and Policy 発表および討論の内容に基づいて到達目標の達成度を判断し素点で評価する.このとき自身の発表・討論に注力することに加えて,他の受講者の発表についても,トピックによらず,質疑と討論を通して積極的に貢献することを求める.
Course Requirements 数理情報論関係の基礎となる科目を十分に履修済であって,とくに、可視化・データサイエンスの基礎的な素養を習得していることを求める.履修に先立って,卒業研究への取り組みを見据えて予め面談を行う.その上で履修の前提条件を満たしていないと判断した場合は履修を受け付けないことがある.
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.
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