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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2022/05/09 現在

基本情報/Basic Information

遠隔授業(授業回数全体の半分以上)の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています(2022年度以降)
開講科目名
/Course
現代システム工学概論B/Introduction to Current Systems Engineering B
時間割コード
/Course Code
S1407810_S1
開講所属
/Course Offered by
システム工学部/Faculty of Systems Engineering
ターム・学期
/Term・Semester
2022年度/Academic Year  第1クォーター/1Q
曜限
/Day, Period
他/Otr
開講区分
/Semester offered
前期/the former term
単位数
/Credits
1.0
学年
/Year
3,4
主担当教員
/Main Instructor
和田 俊和/Toshikazu Wada
科目区分
/Course Group
_ 
授業形態
/Lecture Form
講義
教室
/Classroom
開講形態
/Course Format
ディプロマポリシー情報
/Diploma Policy
要件所属
/Course Name
ディプロマポリシー
/Diploma Policy
DP値
/DP Point
システム工学部 1.幅広い教養と分野横断的な学力 2
システム工学部 2.専門的知識や技能 6
システム工学部 3.課題解決力と自己学修能力 2

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
和田 俊和/Toshikazu Wada システム工学部(教員)
大平 雅雄 システム工学部(教員)
風間 一洋 システム工学部(教員)
伊原 彰紀 システム工学部(教員)
授業の概要・ねらい
/Course Aims
実世界の情報を獲得する画像,音声,温度,湿度などのセンサデータ,TwitterなどSNSでやりとりされる自然言語データ,コンピュータプログラムの元になるプログラムテキストデータなど,我々の日常は時々刻々と生み出されるデータで溢れている.これらのデータを分析することで,物理現象や人間の認知や判断の背景に潜む規則を捉えようとする技術がビッグデータ解析である.本講義では,上記のビッグデータの解析を行うための数理的基盤と,計算機アーキテクチャ,さらに応用分野について体系化して説明を行う.
到達目標
/Course Objectives
画像とテキストを含むビッグデータの解析法の基本を理解し,その分析を行う大まかなシステム構築の方針を立てることができる,ということを授業の到達目標とする.特に,解析のための基本的なアーキテクチャと基本的なデータ解析手法の理解を重視する.
成績評価の方法・基準
/Grading Policies/Criteria
レポートによる.
教科書
/Textbook
WEB資料,配布資料による.
参考書・参考文献
/Reference Book
履修上の注意 ・メッセージ
/Notice for Students
履修する上で必要な事項
/Prerequisite
履修を推奨する関連科目
/Related Courses
授業時間外学修についての指示
/Instructions for studying outside class hours
本授業の授業計画に沿って、集中講義受講前に準備学習7時間と講義後の復習8時間を行ってください。さらに、授業内容に関連する課題に関する調査・考察を含めて、毎回の授業ごとに自主的学修を求めます。
その他連絡事項
/Other messages
授業内でPCを使用しますから,各自持参すること。
授業理解を深める方法
/How to deepen your understanding of classes
なし
オフィスアワー
/Office Hours
講義終了後から講義室において質問を受けます.
科目ナンバリング
/Course Numbering
S64052J11100Y245
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 ビッグデータとは,ビッグデータ解析用アーキテクチャ
2 解析技術:識別計算,回帰計算
3 画像データとその表現法:全体的表現と固有空間法,局所的表現と画像検索
4 Webマイニング:基礎,情報検索とテキストマイニング
5 Webマイニング:ネットワーク分析,地理情報分析と情報推薦
6 ソフトウエア開発データの解析:プロセスデータとプロダクトデータ,静的プログラム解析と動的プログラム解析
7 ソフトウエア開発データの解析:規模・工数見積り,欠陥予測
8 試験

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