2023年 理工学部 シラバス - 応用情報工学科
設置情報
| 科目名 | 応用情報工学キャリアデザイン | ||
|---|---|---|---|
| 設置学科 | 応用情報工学科 | 学年 | 3年 |
| 担当者 | 香取・高橋 他 | 履修期 | 後期 |
| 単位 | 1 | 曜日時限 | 金曜5 |
| 校舎 | 船橋 | 時間割CD | K55C |
| クラス | |||
| 履修系統図 | 履修系統図の確認 | ||
概要
| 学修到達目標 | 情報科学、情報通信工学で必要となる、基本的なプログラミング能力を身につける。ニューラルネットワーク、深層学習に基づく画像認識課題を通して、実践的な研究遂行法を身につける。 本授業科目はDP1・3・4・5・6・7及びCP1・3・4・5・6・7に該当しています。 |
|---|---|
| 授業形態及び 授業方法 |
「対面授業」 ゼミ形式で、適宜演習を交えながら進める。 |
| 履修条件 | 特になし。 |
授業計画
| 第1回 | 情報技術に関する研究及びゼミナールの進め方の紹介 【事前学習】シラバスの内容を確認の上，授業に臨むこと。（10分） 【事後学習】授業内容を再確認し，学生間で議論の上，次回の授業に臨むこと。（50分） |
|---|---|
| 第2回 | 情報技術、プログラミング、機械学習に関するゼミ形式による学習と演習 【事前学習】事前に配布した資料を読んで理解できない箇所を質問できるようまとめておくこと（30分）。 【事後学習】与えられた課題を学⽣間で議論し発表できるようにしておくこと（30分）。 |
| 第3回 | Pythonプログラミングに関するゼミ形式による学習と演習Ⅰ 【事前学習】事前に配布した資料を読んで理解できない箇所を質問できるようまとめておくこと（30分）。 【事後学習】与えられた課題を学⽣間で議論し発表できるようにしておくこと（30分）。 |
| 第4回 | Pythonプログラミングに関するゼミ形式による学習と演習Ⅱ 【事前学習】事前に配布した資料を読んで理解できない箇所を質問できるようまとめておくこと（30分）。 【事後学習】与えられた課題を学⽣間で議論し発表できるようにしておくこと（30分）。 |
| 第5回 | Pythonプログラミングに関するゼミ形式による学習と演習Ⅲ 【事前学習】事前に配布した資料を読んで理解できない箇所を質問できるようまとめておくこと（30分）。 【事後学習】与えられた課題を学⽣間で議論し発表できるようにしておくこと（30分）。 |
| 第6回 | Pythonプログラミングに関するゼミ形式による学習と演習Ⅳ 【事前学習】事前に配布した資料を読んで理解できない箇所を質問できるようまとめておくこと（30分）。 【事後学習】与えられた課題を学⽣間で議論し発表できるようにしておくこと（30分）。 |
| 第7回 | 機械学習とニューラルネットワークに関するゼミ形式による学習と演習Ⅰ 【事前学習】事前に配布した資料を読んで理解できない箇所を質問できるようまとめておくこと（30分）。 【事後学習】与えられた課題を学⽣間で議論し発表できるようにしておくこと（30分）。 |
| 第8回 | 機械学習とニューラルネットワークに関するゼミ形式による学習と演習Ⅱ 【事前学習】事前に配布した資料を読んで理解できない箇所を質問できるようまとめておくこと（30分）。 【事後学習】与えられた課題を学⽣間で議論し発表できるようにしておくこと（30分）。 |
| 第9回 | 深層学習に関するゼミ形式による学習と演習Ⅰ 【事前学習】事前に配布した資料を読んで理解できない箇所を質問できるようまとめておくこと（30分）。 【事後学習】与えられた課題を学⽣間で議論し発表できるようにしておくこと（30分）。 |
| 第10回 | 深層学習に関するゼミ形式による学習と演習Ⅱ 【事前学習】事前に配布した資料を読んで理解できない箇所を質問できるようまとめておくこと（30分）。 【事後学習】与えられた課題を学⽣間で議論し発表できるようにしておくこと（30分）。 |
| 第11回 | 各自の画像認識課題の設定と実施計画の策定 【事前学習】画像認識課題の内容について説明できるようにしておくこと。(30分) 【事後学習】画像認識課題の実施計画について，問題点があったら改善策を考えること。(30分) |
| 第12回 | 各自の計画に基づく画像認識課題の実施 【事前学習】実施内容について説明できるようにしておくこと。(30分) 【事後学習】画像認識課題について問題点があったら改善策を考えること。(30分) |
| 第13回 | 各自の計画に基づく画像認識課題の実施 【事前学習】実施内容について説明できるようにしておくこと。(30分) 【事後学習】画像認識課題について問題点があったら改善策を考えること。(30分) |
| 第14回 | 各自の計画に基づく画像認識課題の実施 【事前学習】実施内容について説明できるようにしておくこと。(30分) 【事後学習】画像認識課題について問題点があったら改善策を考えること。(30分) |
| 第15回 | 画像認識課題の発表 【事前学習】発表の準備をしておくこと。(30分) 【事後学習】質疑応答を踏まえ改善点を考えること。(30分) |
その他
| 教科書 |
なし
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|---|---|
| 参考書 | |
| 成績評価の方法 及び基準 |
課題演習50%、レポート・成果発表50% |
| 質問への対応 | 随時受け付ける。 |
| 研究室又は 連絡先 |
細野裕行（船橋校舎２号館３階２３４A室） hosono.hiroyuki@nihon-u.ac.jp |
| オフィスアワー |
金曜 船橋 12:10 ～ 13:10
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| 学生への メッセージ |
Pythonプログラミングを通して、パターン認識と機械学習の一端に触れることを目指します。 技術の変遷が激しい分野であるため、自主的に調査・検討できることを期待します。 |