2024年 大学院理工学研究科 シラバス - 情報科学専攻
設置情報
| 科目名 | 情報科学応用特別研究 | ||
|---|---|---|---|
| 設置学科 | 情報科学専攻 | 学年 | 3年 |
| 担当者 | 西脇 大輔 | 履修期 | 年間 |
| 単位 | 0 | 曜日時限 | 土曜6 |
| 校舎 | 船橋 | 時間割CD | K66H |
| クラス | |||
| その他 | 実務経験のある教員による授業科目 | ||
概要
| 研究テーマ 及び研究領域 |
情報処理分野 情報数理、画像処理、パターン認識を基礎とし、それらの自らによる発展・高度化、ならびにその成果を駆使した実環境理解、文字認識、医用応用、物理計測への機械学習応用など、30年先を見据えた社会システム変革に関する高度な研究。 |
|---|---|
| 学修到達目標 | 研究を通して、課題の発見、解決策の提案、実験による有効性検証など、自律的研究遂行の率先、ならびに論文発表を通じた研究コミュニティーへの参加ができるようになる。 |
| 研究指導の計画・ 研究指導の方法 （授業形態・授業 方法） |
研究室にて実施 担当者の長年にわたる企業における研究開発経験を踏まえ、基礎理論の深耕に留まらず、データベース開発や実用に供するアルゴリズム、システムの開発までを指導することで、情報科学の基礎ならびに応用研究の自律的な推進者を育成する |
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準備学習（予習・ 復習等）の内容・ 受講のための 予備知識 |
自律的な研究遂行にあたり、前期課程までに多変量解析などの応用統計手法、深層ニューラルネットといったAI手法の活用経験を有し、それらを用いた画像認識・パターン認識関連の研究実績があり、学会研究会等での発表実績があることが望ましい。 グローバルは研究のために、英語力が必須である。 |
その他
| 成績評価の方法 及び基準 |
研究計画15%、研究遂行（実験）50%、論文作成20%、発表（プレゼンテーション）15% |
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| 質問への対応 | 随時 |
| 研究室又は 連絡先 |
西脇 大輔（船橋校舎2号館212室） |
| オフィスアワー |
水曜 船橋 13:20 ～ 14:50
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| 学生への メッセージ |