シラバス情報

教員名 ： 中島　翔平
科目授業名称（和文）　Name of the subject/class (in Japanese)
外書講読 （中島）
科目授業名称（英文）　Name of the subject/class (in English)
Foreign Academic Reading
授業コード　Class code
9986J21
科目番号　Course number
86COZZZ222

教員名
中島　翔平
Instructor
Shohei Nakajima

開講年度学期
2026年度後期
Year
2026年度
Semester
②Second semester
曜日時限
木曜3限
Class hours
Thursday 3rd period

開講学科・専攻　Department
経営学部　経営学科

Department of Management, School of Management
単位数　Course credit
2.0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
近年、生成AIの登場によって急速に産業のあり方が大きく変わろうとしている。本講義においては、深層学習に関する英語の書籍の読解を通じて、生成AIを支える基礎概念とその数理的構造を学習する。

・授業の進め方
テキストの輪読を行う。週ごとに2-4人の担当者を決め、担当者は事前にテキストを読み込み、授業当日には内容に関するプレゼンテーションを行う。
目的　Objectives
深層学習に関する英文書籍の読解と議論を通じて、経営学部経営学科の定めるディプロマ・ポリシーのうち次を実現することを目指す；「グローバル化や地球環境問題など広範かつ多様なビジネス環境で発生している諸々の問題に対して自然科学及び社会科学の知識を活用して解明するという基本的方針の下で理論的かつ実践的な考え方を身に付け、使えるようにする」
到達目標　Outcomes
  • 深層学習の基本要素（損失関数、勾配降下法、正則化）を、数式を交えて説明できる。
  • 学習の流れを数理的に整理し、生成AIの挙動を支える要因の関係を説明できる。
  • 英語テキストの該当章を精読し、要点の要約・発表・質疑応答を通じて、専門用語と記法を正確に用いて議論できる。
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
1. 主体的に授業に関わり、積極的に発言・提案すること。
2. 準備を含め、予習・英文の読解に対する時間を確保すること。
3. 微分積分と線形代数の知識を有することが望ましい。

アクティブ・ラーニング科目　Teaching type（Active Learning）
ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／プレゼンテーション　Presentation
-

準備学習・復習　Preparation and review
発表担当の週は事前のテキストを読み込み、プレゼンテーションの準備をすること。発表担当でない週も、次回の内容について予習をし、疑問点などを整理しておくこと。予習は最低2時間、復習は最低2時間、合わせて4時間の学習が各週で必要となる。
成績評価方法　Performance grading policy
担当週の発表 50%
平常点：　50%


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
以下のいずれかの書籍を輪読する。

Gareth James & Daniela Witten & Trevor Hastie & Robert Tibshirani 著
"An Introduction to Statistical Learning: with Applications in Python "
出版社: Springer (2023)
ISBN-10: 3031387465
ISBN-13: 978-3031387463

Christopher M. Bishop & Hugh Bishop著
"Deep Learning"
出版社: Springer (2023)
ISBN-10: 3031454677
ISBN-13: 978-3031454677
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
第1回　ガイダンス・担当決め
第2回〜14回　テキストの輪読
第15回　総括

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
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備考　Remarks
オフィスアワー:火曜３限　


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
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