学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2560003
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Ⅰ-c
科目名　【英語】
Course Title		Fundamental intelligent information science I-c
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI166003J
担当教員　【日本語】
Instructor		出口 大輔 ○ 戸田 智基 井手 一郎 藤井 慶輔 武田 一哉 駒水 孝裕
担当教員　【英語】
Instructor		DEGUCHI Daisuke ○ TODA Tomoki IDE Ichiro FUJII Keisuke TAKEDA Kazuya KOMAMIZU Takahiro
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋集中 その他 その他
Intensive(Fall) Other Other
対象学年
Year		１年
1
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


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」等に関して，基礎的な手法の知識，問題解決策の知識獲得を行ないながら，そこで用いられる基礎理論，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。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
While acquiring knowledge of the basic theories of "signal processing", "pattern recognition", "machine learning", etc., which are the foundations of Intelligent Systems, we will learn the basic theory, problem solving, mathematical approach, experimental setting, and their visualization.
到達目標　【日本語】
Objectives 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」等に関して，基礎理論の知識獲得を行ないながら，そこで用いられる基礎理論，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，結果提示方法等を習得する．
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
While acquiring knowledge of the basic theories of "signal processing", "pattern recognition", "machine learning", etc., which are the foundations of Intelligent Systems, we will learn the basic theory, problem solving, mathematical approach, experimental setting, and their visualization.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
基礎理論の知識獲得のため，当該分野の基礎的な教科書等の輪読とともに基礎的な演習問題等を用いたセミナーを行なう。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
To acquire knowledge on the basic theory, the seminar will be taught through reading basic textbooks etc. in the field. 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.
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)