学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2560106
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		知能システム学演習f
科目名　【英語】
Course Title		Intelligent Systems f
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI166050J
担当教員　【日本語】
Instructor		笹野　遼平 ○ 石川　佳治 戸田　智基 井手　一郎 武田　浩一 杉浦　健人 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 榎堀　優 松原　茂樹 松本　哲也
担当教員　【英語】
Instructor		SASANO Ryohei ○ ISHIKAWA Yoshiharu TODA Tomoki IDE Ichiro TAKEDA Koichi SUGIURA Kento TOYAMA Katsuhiko TAKEDA Kazuya KUDO Hiroaki MORI Kensaku OGAWA Yasuhiro NAGAO Katashi OHIRA Shigeki DEGUCHI Daisuke ODA Masahiro HIGASHINAKA Ryuichiro ENOKIBORI Yu MATSUBARA Shigeki MATSUMOTO Tetsuya
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春集中 その他 その他
Intensive(Spring) Other Other
対象学年
Year		２年
2
授業形態
Course style		演習
Seminar
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
知能システム学専攻
必修・選択
Required / Selected


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
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】
Objectives of the Course(JPN)
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f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】
Objectives of the Course
In the intelligent systems f, the goal is to acquire a viewpoint to capture the research results in multiple aspects.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
研究用目的にあった実験を行うための技術を，専門分野に対応させて実習を通じて涵養すると共に，自らの研究内容を必ず肯定的・否定的の両面から捉える訓練をする。
時間外課題として，調査，資料作成，研究実施等を課す。

〔計画〕
1. 基盤知能情報処理のための実験手法（１）
2. 基盤知能情報処理のための実験手法（２）
3. システム知能情報処理のための実験手法（１）
4. システム知能情報処理のための実験手法（２）
5. フィールド知能情報処理のための実験手法（１）
6. フィールド知能情報処理のための実験手法（２）
7. 実験実施におけるプライバシと人権保護
8. 科学倫理
We cultivate techniques to conduct experiments aimed at research purposes through specialized field practice. Furthermore, we learn skills of understanding the content of research from both positive and negative aspects.

〔plan〕
1. Experimental method for media informatics information processing(1)
2. Experimental method for media informatics information processing (2)
3. Experimental method for system intelligence information processing (1)
4. Experimental method for system intelligence information processing (2)
5. Experimental method for field informatics information processing (1)
6. Experimental method for field informatics information processing (2)
7. Privacy and protection of Human Rights in experiment implementation
8. Ethics of science
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
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
Textbook/Reference book
教科書は指定しないが，重要な研究における実験例を題材とするため，論文等を教材に用いる。
履修条件は要さない。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
各回とも資料作成を求める。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)