|
教員名 : 趙 宇
|
科目授業名称(和文) Name of the subject/class (in Japanese)
上級知識情報科学1
科目授業名称(英文) Name of the subject/class (in English)
Advanced Intelligent Information Science1
授業コード Class code
998F42R
科目番号 Course number
86MCINP505
教員名
趙 宇
Instructor
Zhao Yu
開講年度学期
2026年度後期
Year
2026年度
Semester
②Second semester
曜日時限
金曜2限
Class hours
Friday, 2nd. Period
開講学科・専攻 Department
経営学研究科 経営学専攻
Department of Management, Graduate School of Management 単位数 Course credit
2.00単位
授業の方法 Teaching method
講義
Lecture 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
大学院での研究活動や卒業後の実務に寄与できるように、数理最適化の諸手法と統計的学習法を、事例研究ととも学ぶ。
In order to help students to implement and ignite their research activities and support their post-graduation practice, in this course we will learn several techniques of mathematical programmings and statistical leaning through case studies. 目的 Objectives
本講義は、経営学部経営学科のディプロマ・ポリシーに定める「経営学分野」および「経営科学分野」における研究能力の育成を目的とする。学生は、修得した高度な専門知識と教養を基盤として、自ら課題を発見・設定し、数理的手法を用いて解決できる力を身につける。 企業活動において生じる多様な問題の解決には、数理最適化および統計的学習法が不可欠である。本講義では、これらの理論と技法を体系的に学ぶことで、数理的解析力を養い、問題構造を論理的に整理し、適切な解決策を設計できる能力を涵養する。 本講義は、本学「専門教育の目標」のうち、特に「専門知識を活用し、課題を論理的・批判的に考える能力」の育成と密接に関連している。 This course is designed in accordance with the diploma policy of the Department of Management, aiming to develop research competencies in the fields of management and management science. Students will acquire the ability to identify and formulate problems independently and to solve them using advanced disciplinary knowledge and analytical skills. Many practical problems arising from business activities require mathematical optimization and statistical learning methods. By studying the theories and techniques of mathematical programming and statistical learning, students will cultivate their ability in mathematical analysis and strengthen their logical and problem-solving skills. This course is closely related to the university’s educational objective of developing the ability to utilize specialized knowledge to think logically and critically about complex problems. 到達目標 Outcomes
・数理最適化の諸手法とその応用を理解できるようになる。
・データ包絡分析法(DEA)を理解できるようになる。 ・統計的学習の諸手法を理解できるようになる。 Students should be able to conduct the methods of mathematical programming, data envelopment analysis and statistical learning tools. 卒業認定・学位授与の方針との関係(学部科目のみ)
履修上の注意 Course notes prerequisites
なし
Nothing special 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
当日の講義を意味あるものにするために予習に3時間、および当日の学習内容を確固たるものにするために復習に1時間の時間をかけること。
To make the lecture of the day meaningful, 3 hours of preparatory preparations and 1 hour of reviewing to refine the learning content of the day. 成績評価方法 Performance grading policy
課題60%、講義への積極的な参加40%で評価する。
但し、欠席が5回以上の場合は履修放棄とみなす。 Evaluated by home assignment (60%), and active attitude to class (or contribution to group discussions): (40%). Note that you won't be able to take credits if you are absent more than 5 times. 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
-
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://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store). https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ 参考書・その他資料 Reference and other materials
-
授業計画 Class plan
1.数理最適化入門 2.線形計画(入門) 3.線形計画(演習) 4.線形計画(応用) 5.整数計画と組み合わせ最適化(入門) 6.整数計画と組み合わせ最適化(演習) 7.整数計画と組み合わせ最適化(応用) 8.DEA(入門) 9.DEA(演習) 10.DEA(応用) 11.統計的学習入門 12.統計的学習の手法1 13.統計的学習の手法2 14.統計的学習の手法3 15.まとめ この授業では、半分以上の授業を対面で受講することが求められる。 [1]: Introduction to mathematical optimization [2]: Linear programming problem (I) [3]: Linear programming problem (II) [4]: Linear programming problem (III) [5]: Integer programming problem and combinatorial optimization problem (I) [6]: Integer programming problem and combinatorial optimization problem (II) [7]: Integer programming problem and combinatorial optimization problem (III) [8]: Data envelopment analysis (I) [9]: Data envelopment analysis (II) [10]: Data envelopment analysis (III) [11]: Introduction to statistical leaning [12]: Statistical leaning tools (I) [13]: Statistical leaning tools (II) [14]: Statistical leaning tools (III) [15]: Summary In this course, students are required to attend more than half of the classes in person. 担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容 Work experience of the instructor
-
教育用ソフトウェア Educational software
-
-
備考 Remarks
質問は授業時間前後に受け付ける。他の時間帯に質問がある場合は、下記に連絡してください。
趙:yu.zhao@rs.tus.ac.jp 授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
N
授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
N
|