2025年 理工学部 シラバス - 交通システム工学科
設置情報
| 科目名 | 情報処理 | ||
|---|---|---|---|
| 設置学科 | 交通システム工学科 | 学年 | 2年 |
| 担当者 | 石坂・李 | 履修期 | 後期 |
| 単位 | 1 | 曜日時限 | 月曜1 |
| 校舎 | 船橋 | 時間割CD | B11D |
| クラス | |||
| 履修系統図 | エンジニアリングコースの系統図確認 マネジメントコースの系統図確認 | ||
概要
| 学修到達目標 | 本科目のカリキュラム上の位置づけは、２年次必修科目の「交通システム計画」、「空間情報工学」、「交通情報工学」で習得した基礎事項について、情報処理演習の基礎を学習すると共に、同演習を通じて、総合的な情報処理能力を身につけることを目的とする。 本科目は、学科の学習・教育到達目標A～I（「学生生活のしおり」p.１参照）のうち、（D）「専門応用力」、（H）「計画遂行能力」および（I）「デザイン・総合力」の達成に主体的に関与する重要な科目である。また、（E）「生涯自己学習能力」の達成にも関連する科目である。 ・交通データを抽出し価値を創出するための統計手法を理解すること。 ・交通データを説明するために適切なグラフは何か，可視化の方法について理解すること。 ・交通データを平均値と中央値、分散、標準偏差などの基本統計量で解釈できること。 ・回帰分析を用いて交通データを分析できること ・深層学習手法を用いて，画像処理や将来予測を行えるようになること． ・GISソフトウェアを使用して、交通に関する時空間データの統計的分析と結果を地図化 し、それらの考察の仕方を理解すること。 |
|---|---|
| 授業形態及び 授業方法 |
pythonをベースとしてデータサイエンスの基礎・応用・実践に関する基礎知識を学ぶ。 講義・演習は「対面授業」で行う。各自のノートパソコンを用いるので持参すること |
| 履修条件 | 専門教育科目:必修，両コース共通 「数理統計学」、「交通システム計画」、「空間情報工学」および「交通情報工学」で習得した基礎事項を踏まえて講義内容を組み立てており、それらを事前・同時に履修していることが望ましい。 |
| ディプロマ・ポリシー（DP）及びカリキュラム・ポリシー（CP）との関連 | 本授業科目はDP1・3・4・5・6・7・8及びCP1・3・4・5・6・7・8に該当しています。 |
授業計画
| 第1回 | ・データサイエンスを学ぶ意義 ・pythonの導入環境の構築・pythonの基礎 ・データの特性を把握する（記述統計量） | 【事前学修】記述統計量について予習しておくこと（30分） 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解 | 【事後学修】1時間 |
|---|---|---|---|
| 第2回 | データサイエンスの基礎 ・データの特性を把握する（可視化、グラフの種類、ヒストグラム） | 【事前学修】ヒストグラムについて予習しておくこと（30分） 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（30分) | 【事前学修】0.5時間 【事後学修】0.5時間 |
| 第3回 | データサイエンスの基礎 ・データの特性を把握する（クロス集計） | 【事前学修】記述統計量について予習しておくこと（30分） 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（30分) | 【事前学修】0.5時間 【事後学修】0.5時間 |
| 第4回 | データサイエンスの基礎 ・データを分析する（相関分析） | 【事前学修】相関分析について予習しておくこと（30分） 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（30分) | 【事前学修】0.5時間 【事後学修】0.5時間 |
| 第5回 | データサイエンスの基礎 ・データを分析する（回帰分析） | 【事前学修】相関分析や回帰分析について予習しておくこと（30分） 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（30分) | 【事前学修】0.5時間 【事後学修】0.5時間 |
| 第6回 | データサイエンスの基礎 ・データを分析する（重回帰分析） | 【事前学修】相関分析や回帰分析について予習しておくこと（30分） 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（30分) | 【事前学修】0.5時間 【事後学修】0.5時間 |
| 第7回 | データサイエンスの基礎 ・データを分析する（ロジスティック回帰分析） | 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（60分) | 【事後学修】1時間 |
| 第8回 | データサイエンス（応用） ・利用者均衡配分の数値計算を行う | 【事前学修】交通システム計画で修得した利用者均衡配分手法の理論に関して復習しておくこと（30分） 【事後学修】交通システム講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（30分) | 【事後学修】1時間 |
| 第9回 | データサイエンス（応用） ・画像処理を行う（深層学習：CNN） | 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（60分) | 【事後学修】1時間 |
| 第10回 | データサイエンス（応用） ・断面交通量を分析する（四分位・箱ひげ図） | 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（60分) | 【事後学修】1時間 |
| 第11回 | データサイエンス（応用） ・QGISを用いた道路ネットワークとGPSデータから速度の可視化 | 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（60分) | 【事後学修】1時間 |
| 第12回 | データサイエンス（応用） ・pythonを用いたマップマッチングによるGPSデータから旅行時間・速度の算出 | 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（60分) | 【事後学修】1時間 |
| 第13回 | データサイエンス（応用） ・pythonによる平均旅行速度の算出 ・GISによる旅行時間・速度の可視化 | 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解及びレポート作成（60分) | 【事後学修】1時間 |
| 第14回 | データサイエンス（応用） ・生成AIによるプログラミングコード作成演習 | 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解（60分) | 【事後学修】1時間 |
| 第15回 | データサイエンス（応用） ・生成AIによるプログラミングコード作成及び課題に関するレポート作成 | 【事後学修】講義ノートの整理をした上で，講義内容の理解及びレポート作成（60分) | 【事後学修】1時間 |
その他
| 教科書 |
特になし。
必要に応じて各内容に関する資料をアップする。
|
|---|---|
| 参考書 |
谷合 廣紀 (著), 辻 真吾 (監修 『Pythonで理解する統計解析の基礎』 技術評論社 2018年
|
| 成績評価の方法 及び基準 |
各回の演習（50%）と第13回のレポート(25%)、第15回のレポート（25%)として、GPA制度の基準にしたがって合否および優劣の評価を行います。学習目標を達成するために，全ての授業回で出席することを原則とし，出席率80%未満および課題未提出者は最終評価の対象者としないので注意すること。 |
|
定期試験等に ついて |
平常点やレポート等の課題による評価予定 |
| 質問への対応 | 授業終了後やオフィスアワーで研究室などで適宜対応する。 |
| 研究室又は 連絡先 |
石坂（交通システム研究室739C)ishizaka.tetsuhiro@nihon-u.ac.jp 李（空間情報研究室 ７号館2階7212室）メールアドレスは4月以降授業中に連絡します |
| オフィスアワー |
火曜 船橋 12:20 ～ 13:00 石坂
水曜 船橋 12:00 ～ 13:00 李
|
| 学生への メッセージ |
「数理統計学」、「プログラミング」、「交通システム計画」、「空間情報工学」および「交通情報工学」で習得した基礎事項を復習したうえで受講することが望ましい。 |