シラバス情報

科目授業名称(和文) Name of the subject/class (in Japanese)
応用情報工学演習
科目授業名称(英文) Name of the subject/class (in English)
Exercises in Applied InformationEngineering
授業コード Class code
9946714
科目番号 Course number
46CSZZZ302

教員名
池口 徹、池辺 淑子、寒水 孝司、赤倉 貴子、藤沢 匡哉、谷口 行信、立川 智章、大東 智洋、山本 洋太、中村 和晃、入江 豪、青木 健、Ahmad A. Aminuddin、岡留 有哉、鬼沢 武、澤田 和弥、篠崎 智大
Instructor
AKAKURA Takako
IKEGUCHI Tohru
IKEBE Yoshiko
IRIE Go
OKADOME Yuya
ONIZAWA Takeshi
SHINOZAKI Tomohiro
SOZU Takashi
TATSUKAWA Tomoaki
TANIGUCHI Yukinobu
NAKAMURA Kazuaki
FUJISAWA Masaya
MATSUO Yuuichi

開講年度学期
2024年度後期
Year/Semester
2024 2nd Semester
曜日時限
集中講義
Class hours
Intensive course

開講学科・専攻 Department
工学部 情報工学科

Department of Information and Computer Technology, Faculty of Engineering
単位数 Course credit
2.0単位
授業の方法 Teaching method
演習

Seminar
外国語のみの科目(使用言語) Course in only foreign languages (languages)
-
授業の主な実施形態 Main class format
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

概要 Description
4年次における「卒業研究」に準じて各研究室に所属の上,各研究室の専門分野の演習を行う.
目的 Objectives
4年次の「卒業研究」に向けて,各研究室の専門分野の知識を身につけることを目的とする.
本学科のディプロマ・ポリシーに定める「情報工学に必要な専門知識,修得した専門知識や教養をもとに、自ら課題を発見し、解決する能力」を養う内容を含む科目である.
到達目標 Outcomes
各研究室によって異なる.
卒業研究の着手に必要となる知識及び技能を身につける.
卒業認定・学位授与の方針との関係(学部科目のみ)
リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます(学部対象)。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​
履修上の注意 Course notes prerequisites
2つ以上の研究室の演習に参加する. 
開講曜日時限は研究室によって異なるので学科掲示板等で確認すること.
アクティブ・ラーニング科目 Teaching type(Active Learning)
-
-

準備学習・復習 Preparation and review
各研究室によって異なる。
成績評価方法 Performance grading policy
課題・レポートの内容、演習に対する取り組み態度等に基づいて総合的に評価する。
学修成果の評価 Evaluation of academic achievement
・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

教科書 Textbooks/Readings
教科書の使用有無(有=Y , 無=N) Textbook used(Y for yes, N for no)
N
書誌情報 Bibliographic information
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MyKiTSのURL(教科書販売サイト) URL for MyKiTS(textbook sales site)
教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

参考書・その他資料 Reference and other materials
各研究室によって異なる.

授業計画 Class plan
1⾚倉教育システム開発に関わる技術を学ぶ(VR・AR,自然言語処理,データ解析手法,プログラミング等)
2池⼝本研究室での研究テーマに関する基本的な内容を演習形式で行います.内容は以下の通りです.
(1) 時系列解析: 時系列信号の予測・解析・診断
(2) 脳神経科学: 神経細胞の数理モデル,脳神経系における学習
(3) ネットワーク科学: コンタクトネットワーク,言語ネットワーク,楽曲ネットワークの解析
(4) 離散最適化: 巡回セールスマン問題,配送計画問題,公職選挙ポスター掲示問題の解法の開発
3池辺数理最適化のモデリングとアルゴリズム
4入江Scikit-learn マスターコース
5岡留PythonとROSを用いたロボットアプリケーションの開発
6鬼沢未定
7篠崎観察研究データ解析のための基礎、特に因果推論手法の実装
外部講師による生物統計・医療統計講義
プレゼンテーション講座
8寒水・統計解析ソフトウエア R入門
・データ解析演習
・グループワーク(テーマ選定,データ解析,発表)
・統計検定2級・準1級対策
・研究紹介(学部・修士)
9⾕⼝画像処理×GUIプログラミング
- Python + PyQt を用いたオブジェクト指向GUIプログラミング
- PyTorch(深層学習ライブラリ),OpenCV(画像処理ライブラリ)を用いたソフトウェア開発プロジェクト
10立川未定
11中村⼈⼯知能(AI)の基礎
機械学習に基づくAIの基礎について解説したのち,簡単なAIの作成を⽬指します.
具体的な内容としては以下を予定しています.
- ごく単純なトランプゲーム(ブラックジャック)を対象にAIプレイヤーの作成を試みる(戦略を機械学習する).
- 余⼒があれば,他のAIプレイヤーの戦略の模倣や画像認識によるカード同定にも取り組む.
12藤沢代数的な誤り訂正符号の符号化・復号について演習します.
・有限体
・Reed-Solomon符号の符号化 (・復号) 

授業担当者の実務経験 Work experience of the instructor of the class
-
教育用ソフトウェア Educational software
SAS/Mathematica/MATLAB/Simulink
研究室によっては演習にMathematica、Matlab及び統計解析ソフトウェア(SAS、JMP)を用いる.

備考 Remarks

授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
Y
授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
N