学部・大学院区分情報・博前
時間割コード2560101
科目区分
主専攻科目
科目名　【日本語】知能システム学演習a
科目名　【英語】
コースナンバリングコードGSI166045J
担当教員　【日本語】村瀬　洋 ○ 石川　佳治 戸田　智基 井手　一郎 竹内　栄二朗 武田　浩一 外山　勝彦 武田　一哉 工藤　博章 森　健策 小川　泰弘 長尾　確 大平　茂輝 出口　大輔 小田　昌宏 東中　竜一郎 間瀬　健二 榎堀　優 松原　茂樹 松本　哲也 川西　康友 笹野　遼平 駒水　孝裕
担当教員　【英語】MURASE Hiroshi ○ ISHIKAWA Yoshiharu TODA Tomoki IDE Ichiro TAKEUCHI Eijiro TAKEDA Koichi TOYAMA Katsuhiko TAKEDA Kazuya KUDO Hiroaki MORI Kensaku OGAWA Yasuhiro NAGAO Katashi OHIRA Shigeki DEGUCHI Daisuke ODA Masahiro HIGASHINAKA Ryuichiro MASE Kenji ENOKIBORI Yu MATSUBARA Shigeki MATSUMOTO Tetsuya KAWANISHI Yasutomo SASANO Ryohei KOMAMIZU Takahiro
単位数1
開講期・開講時間帯春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
対象学年１年
1
授業形態
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
知能システム学専攻
必修・選択


授業の目的　【日本語】
授業の目的　【英語】
"In this exercise, for each field of media informatics, system informatics, and field informatics, students master practical skills of research planning, experiment planning and executing, and publishing research results as papers and academic presentations.
到達目標　【日本語】
本演習は，基盤知能情報学・システム知能情報学・フィールド知能情報学のそれぞれの分野について，研究の計画立案，実験計画の策定，遂行に必要な技術の習得，ならびに研究成果を論文や学会発表として公表するための実践的能力を習得することを目的とする。知能システム学演習aでは，特に研究の基礎となる研究内容の調査能力の涵養を目標とする。
到達目標　【英語】
In the intelligent systems a (exercise), the goal is to cultivate investigative abilities of the research content as the basis of research.
授業の内容や構成
すなわち過去に行われている研究を網羅的に調査し，当該研究の着想,当該研究の基礎となる理論，
および研究の結果残された課題などを把握する力を，それぞれの教員専門分野における基本的文献を素材としながら涵養する。
時間外課題として，調査，資料作成等を課す。

〔計画〕
1. 知能システム学の研究資源（論文誌）
2. 知能システム学の研究資源（WEBリポジトリ）
3. 知能システム学の研究資源（研究ツールと研究用コーパス）
4. 知能システム学の関連学会と国際会議
5. 知能システム学・基盤知能情報学の共通課題と評価手法
6. 知能システム学・システム知能情報学の共通課題と評価手法
7. 知能システム学・フィールド知能情報学の共通課題と評価手法
8. 知能システム学の研究コミュニティ
We comprehensively investigate the research that has been done in the past from the fundamental literatures in each specialty field as reading material,
and cultivate the skills to grasp the idea of the research, the theory that forms the basis of the research, and the tasks left of the research.

(Plan)
1. Research resources of intelligent systems studies (journal article)
2. Research resources of intelligent systems studies (WEB repository)
3. Research resources of intelligent systems studies (research tools and corpus for research)
4. Related conferences and and international conferences of intelligent systems
5. Common task and evaluation method of intelligent system studies · media informatics
6. Common tasks and evaluation methods of intelligent systems and systems informatics
7. Common tasks and evaluation methods of intelligent systems and field informatics
8. Research Community of Intelligent systems studies
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
研究資源調査の評価２０％，資料作成課題の評価５０％，演習課題の評価３０％，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。
教科書・参考書
教科書は指定しないが，学会雑誌，WEBリソースなどを教材として活用する。
履修条件は要さない。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
各回とも資料作成を求める。
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置