演習B-1

概要

はじめの4回は，5月末の研究計画書提出に向けて，各自テーマ設定を行う．各自，ゼミで発表しディスカッションを通じて課題設定の精度を高める．次の3回は，特定課題の実現に向けてデータセットを収集し，ゼミで紹介する．次の3回は，特定課題を完成させる上で必要となるAI技術をサーベイし，ゼミで発表する．最後の4回は，発表したAI技術を実装し，評価結果をゼミで紹介する．これらの過程を通して,カリキュラム・ポリシーである「実社会での動向や事例を踏まえた特定課題作成と口頭報告の能力を習得」の育成を行う．

目標

データサイエンスにおける最新の応用研究を理解できるようにする。これによりディプロ マ・ポリシーである「応用データサイエンスおよび関連分野において最先端で活躍できる専門知識を身につけるとともに,新手法の開発や新分野の開拓をできる力」「専門分野に関する課題について,データの収集, 分析, 活用まで幅広く実行できる力」の育成を行う。

授業外の学習

ゼミ形式なので,担当部分の発表準備と,他の学生発表分の復習を行う。発表準備,および,復習に必要な時間の目安は,それぞれ,6 時間程度と4 時間程度である。

所要時間: 予習6時間，復習4時間