学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博後
時間割コード
Registration Code
4560005
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名 【日本語】
Course Title
基盤知能情報学セミナーⅡ-e
科目名 【英語】
Course Title
Fundamental intelligent information science II-e
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI167005J
担当教員 【日本語】
Instructor
戸田 智基 ○ 井手 一郎 CARBALLO SEGURA Alexander 藤井 慶輔 武田 一哉 出口 大輔
担当教員 【英語】
Instructor
TODA Tomoki ○ IDE Ichiro CARBALLO SEGURA Alexander FUJII Keisuke TAKEDA Kazuya DEGUCHI Daisuke
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
セミナ-
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
選択


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
知能システム学の基盤となる「信号処理,パターン認識,機械学習」等に関する最先端手法の知識,問題解決策の知識獲得を目的とする。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
The aim of this seminar is to acquire the knowledge of state-of-the-art methods and solutions on "signal processing, pattern recognition, machine learning" etc., which is the basis of Intelligent Systems Science.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
当該分野の最先端手法についての論文等を輪読し,そこで用いられる理論,問題解決法,数学的アプローチ,実験及び評価の組み立て方,結果提示方法等を理解することを目標とする。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
The goal of this seminar is to understand the applied theories, problem solutions, mathematical approaches, experimental and evaluation methods, and presentation methods of the results by surveying recent literature on state-of-the-art methods in the field on Intelligent Systems Science.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
受講者を6グループに分け,それぞれのグループに担当課題を割り当て,グループごとに調査・発表を行う。

〔計画〕
1. ガイダンス
2. 発表(グループA)
3. 発表(グループB)
4. 発表(グループC)
5. 発表(グループD)
6. 発表(グループE)
7. 発表(グループF)
8. 総括
Students are divided into six groups, where each group will be assigned tasks, and will conduct surveys and presentations.

[Schedule]
1. Guidance
2. Presentation (Group A)
3. Presentation (Group B)
4. Presentation (Group C)
5. Presentation (Group D)
6. Presentation (Group E)
7. Presentation (Group F)
8. Summary
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
履修条件は課さない。
There is no prerequisite for taking this seminar.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
発表の評価50%,他のグループに対する討論50%,合計100点満点で60点以上を合格とする。
Evaluation of the presentation 50%, discussion with other groups 50%. A total of 60/100 points will pass.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
資料は時流に応じて適切に指示する。
また,必要に応じて印刷配布する。
Materials will be indicated according to the current trend.
They will be distribute as printed matters when necessary.
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
各グループに授業内容に即した課題を与える。
Each group will be assigned a task according to the contents of the seminar.
授業開講形態等
Lecture format, etc.
セミナー
Seminar
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)
オンライン会議システムなどを利用する。
Online conference systems will be used.