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教育・就職 2023年度卒業研究シラバス内藤　久資

ファイル更新日：2022年11月25日

教育・就職

■卒業研究シラバス■

●内藤　久資

学部・大学院区分 Undergraduate / Graduate	理学部
時間割コード Registration Code
科目区分 Course Category	専門科目
科目名【日本語】 Course Title	数学研究
科目名【英語】 Course Title	Undergraduate Seminar
コースナンバリングコード Course Numbering Code
担当教員【日本語】 Instructor	内藤久資
担当教員【英語】 Instructor	Hisashi Naito
単位数 Credit	6
開講期・開講時間帯 Term / Day / Period	春水曜日 3時限春水曜日 4時限
授業形態 Course style	セミナー
学科・専攻 Department / Program	数理学科
必修・選択 Compulsory / Selected	選択必修

授業の目的【日本語】 Goals of the Course(JPN)	テーマ：機械学習・データアナリシス
授業の目的【英語】 Goals of the Course	Theme: Machine learning and/or Data analysis
到達目標【日本語】 Objectives of the Course(JPN)	機械学習・データアナリシスで数理的視点がなぜ重要なのか，どのような数学が使われているかなどを具体例を用いて説明できるようになること．さらに，具体的な問題に対する適切な機械学習・データアナリシスによるアプローチを行えるようになること．
到達目標【英語】 Objectives of the Course	To be able to explain why mathematical viewpoints are important in machine learning and data analysis, and what kind of mathematics is used, using concrete examples. Furthermore, the student should be able to take an appropriate machine learning/data analysis approach to a specific problem.
授業の内容や構成 Course Content / Plan	指定した教科書の中から各自の興味に合わせて週に1回の輪講形式で読むことを予定している．
履修条件 Course Prerequisites	定員超過の場合の選考方法：面談と3年前期までの成績を考慮して選考する．
関連する科目 Related Courses	微積分学・線形代数学・常微分方程式
成績評価の方法と基準 Course Evaluation Method and Criteria	輪講での発表内容・準備状況と出席状況をもとに評価する．
不可(F)と欠席(W)の基準 Criteria for “Fail(F)” & “Absent(W)” grades	履修取り下げ届が提出された場合は「欠席(W)」，それ以外で成績評価が基準に達しない場合はすべて「不可(F)」とする
教科書・テキスト Textbook	例えば，1)岡谷貴之著，深層学習，講談社，2)瀧雅人著，これならわかる深層学習，講談社，3)平岡裕章著，タンパク質構造とパーシステントホモロジー，共立出版などが考えられる．
参考書 Reference Book	必要に応じて適宜指示する．
課外学習等 (授業時間外学習の指示) Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)	「授業の内容や構成」で述べたように十分に準備をしてセミナーに臨むこと．
注意事項 Notice for Students	この授業は日本語で提供されます. This course will be taught in Japanese.
質問への対応方法 How to Ask Questions	原則として電子メールで対応する．
他学科聴講の可否 Propriety of Other department student’s attendance	可
他学科聴講の条件 Conditions for Other department student’s attendance	事前に相談すること．基本的にはオブザーバーとしての参加になる．
レベル Level	2
キーワード Keyword	機械学習，データアナリシス，位相的データ解析
履修の際のアドバイス Advice	単にテキストに書いてあることを追うのではなく，各自で考え，必要に応じて他の文献を参照するなどして，各自の言葉で発表すること．
授業開講形態等 Lecture format, etc.	原則として対面でのセミナー
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置 Additional measures for remote class (on-demand class)	遠隔授業は予定していないが，変更がある場合には電子メール等で連絡する．