卒業研究 (K66A)

研究テーマ及び研究領域	・深層学習に関する研究・責任あるAIに関する研究・画像解析に関する研究・医療AIに関する研究・系列データ解析に関する研究・人工知能関連技術を応用した臨床薬理計量学に関する研究・生成モデルに関する研究など画像処理、パターン認識、機械学習、深層学習、RAI、XAI、医用画像、医療データ（患者データ・臨床データ）、心電図データ、時系列データ
学修到達目標	卒業研究の遂行を通して、思考力、構成力、プレゼン能力を身に着ける。
授業形態及び授業方法	「対面授業」毎日、自分の研究テーマに取り組むことが原則である。毎週の研究打ち合わせ、定期的な中間発表を行う。
履修条件	卒業研究着手条件を満足していること。
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。

成績評価の方法及び基準	毎日の研究と勉学に向き合う態度、研究の考え方や進行状況から評価。本や論文に書いてあることを写したり追随しただけでは評価は低い。週間報告40% 研究発表会 (1~2か月に１回、発表内容と準備や質疑を含む参加態度)20% 研究成果40%
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	随時受け付ける。
研究室又は連絡先	関　弘翔（船橋校舎２号館３階２３３室） seki.hiroto@nihon-u.ac.jp
オフィスアワー	月曜船橋 12:15 ～ 13:00
学生へのメッセージ	自主的に取り組んでよく学び、深く思考することを期待します。継続して取り組んでください。

2025年 理工学部 シラバス - 応用情報工学科