情報工学特別講義１

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情報工学特別講義１

池口　徹、池辺　淑子、寒水　孝司、赤倉　貴子、八嶋　弘幸、藤沢　匡哉、立川　智章、藤井　孝藏、篠崎　智大、松尾　裕一、中村　和晃、入江　豪、谷口　行信

Toru Ikeguchi, Hiroyuki Yashima, Yoshiko Ikebe, Takashi Sozu, Takako Akakura, Masaya Fujisawa, Hitoshi Watanabe, Hiroshi Miyabe, Yukinobu Taniguchi, Tomoaki Tatsukawa, Kozo Fujii , Tomohiro Shinozaki, and Yuichi Matsuo.

2022年度前期

2021 Second Semester

火曜6限

工学研究科　情報工学専攻

Department of Information and Computer Technology, Graduate School of Engineering

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1.0単位

ブレンド型授業/Blended format

情報工学をとりまく最近の話題について、外部から招いた講師あるいは情報工学専攻担当教員が講義する。受講生は、講師が指定した課題または講演内容に対する考察をまとめたレポートを提出する。

Lecturers invited from the outside or the teachers on department of Information and computer technology lecture about recent topics on Information and computer technology. The students submit a report that summarizes the consideration or lecture contents designated by the lecturer.

受講者は、自分の考えをまとめたレポートを提出することで、最新の社会動向などについての知識を深める。さらに、必ずしも専門ではない話題に対する理解力を鍛えることを目的とする。　
本専攻のディプロマポリシーは以下のように定める。
(1)情報工学分野に応じた高度な専門知識。
(2)情報工学分野に応じた研究能力。
(3)情報工学専攻において修得した情報工学分野における高度な専門知識・研究能力と教養をもとに、自ら課題を発見し、解決する能力。
本講義は、これらを身につける科目である。

Students acquire the knowledge about the latest social trends by submitting reports that summarize their thoughts. Furthermore, it aims to train comprehension ability to topics not necessarily specialized.
The diploma policy of Department of Information and Computer Technology is defined as follows;
(1) Advanced expertise on the field of information and computer technology.
(2) Research ability on the field of information and computer technology.
(3) Ability to discover the problem and solve them by themselves based on advanced expertise and research abilities in the field of information and computer technology acquired on the Department of M Information and Computer Technology.
This lecture is a subject to acquire these knowledge.

情報工学に関するさまざまな話題について自らの考えをまとめる力をつけることを目標とする。

To be able to summarize the consideration about variety of topics on the information and computer technology.

- 情報工学特別講義1, 2は同時に開講されるので、同一年度に両方を履修することはできない。
- 原則として全ての講演を聴講し、当該のレポートを提出することが単位取得のための必要条件である。スケジュールについては、第1回目の開講日をガイダンス回として設定し、その際に説明するので必ず出席すること。

- Special Lecture on Information Technology 1 and 2 are offered at the same time, so that students cannot take both in the same year.
- In principle rule, taking to all lectures and submitting each report is necessary for credit of this lecture. The concrete schedule will be explained in the first class (orientation).

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準備は特に必要ないが、毎回レポートが課されるので、講演内容等に対する復習は必須である。

Preparation is not necessary, but a report is imposed in each class, therefore, review on lecture contents is absolutely necessary.

レポートの内容・記述に対する講演者および講演毎に定まる担当教員の採点を基本とする。なお、学会発表報告など，特定担当者がいない場合は大学院幹事が採点する。有効と認められたレポート点数の平均により評価を定めるが、採点等の詳細は第1回目のガイダンス時に説明する。


The grading of each lecture is based on the grading of the lecturer for each lecture. In addition, if there is no lecturer in charge, such as an academic presentation report, the graduate school secretary will score. The final evaluation is determined by the average of each report score. Details will be explained at the first class orientation.

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

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・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
　
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

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毎回の講演者より指定されることがある。

May be given by each lecturer.　

以下の項目のうち8回分の講義が行われる。

1 ガイダンス
2 情報工学（藤沢）
3 教育工学（赤倉）
4 人工知能（中村）
5 パターン認識（入江）
6 情報通信工学（八嶋）
7 ハイパフォーマンスコンピューティング（立川）
8 疫学における統計的因果推論（篠崎）
9 画像処理工学（谷口）
10 医療統計学（寒水）
11 応用計算工学（藤井）
12 数理計画法（池辺）
13 非線形力学系理論とその応用（池口）
14 デジタルツインコンピューティング（松尾）
15 総括

There will be eight lectures selected from the following topics:
1 Orientation
2 Information Technology (Dr. Fujisawa)
3 Educational Technology (Dr. Akakura)
4 Artificial Intelligence(Dr. Nakamura)
5 Pattern Recognition(Dr. Irie)
6 Information and Communication Technology (Dr. Yashima)
7 High Performance Computing (Dr. Tatsukawa)
8 Statistical causal inference in epidemiology (Dr. Shinozaki)
9 Image Processing (Dr. Taniguchi)
10 Biostatistics (Dr. Sozu)
11 Applied Computational Engineering (Dr. Fujii)
12 Mathematical Programming (Dr. Ikebe)
13 Nonlinear dynamical system theory and its applications (Dr. Ikeguchi)
14 Digital Twin Computing (Dr. Matsuo)
15 Summary

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担当教員および講演者・講演内容等の詳細は、第1回目のガイダンス時に通知する。また、LETUSにも講演担当者等の情報を掲示する予定である。

Details of the Lecturers and contents of the lectures etc. will be explained at the first class orientation. In addition, information on lecturers etc. will be posted on LETUS system.　

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