学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2560020
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		システム知能情報学セミナーⅠ-d
科目名　【英語】
Course Title		System intelligent information science I-d
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI166012J
担当教員　【日本語】
Instructor		石川 佳治 ○ 武田 浩一 杉浦 健人 外山 勝彦 工藤 博章 森 健策 小田 昌宏 松本 哲也 笹野 遼平
担当教員　【英語】
Instructor		ISHIKAWA Yoshiharu ○ TAKEDA Koichi SUGIURA Kento TOYAMA Katsuhiko KUDO Hiroaki MORI Kensaku ODA Masahiro MATSUMOTO Tetsuya SASANO Ryohei
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
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
データ工学，画像処理，自然言語処理，知識処理，生体情報処理などの分野を対象として，知能システムの応用システムを構築する上で必要な，基礎的な知識と問題解決方法を学ぶことを目的とする。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
The objective of this course is to learn the basic knowledge and problem solving methods necessary for constructing intelligent systems in the fields of data engineering, image processing, natural language processing, knowledge processing, and biological information processing.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
データ工学，画像処理，自然言語処理，知識処理，生体情報処理などの分野において，知能システム学の応用システムを構築する上で必要となる基礎知識と問題解決法について深い理解を持ち，その応用ができる。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
In the fields of data engineering, image processing, natural language processing, knowledge processing, biological information processing, etc., students will have a deep understanding of the basic knowledge and problem-solving methods necessary for constructing applied systems in intelligent systems science and be able to apply them.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
知能システム学に対するシステム面での基礎知識と問題解決法をより深く理解するため，実際の論文等の手法の調査・分析，実装・実験，発表などを通した教授を行う。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，グループごとに課題に取り組ませる。授業は発表と議論を中心とし，発表のための準備は授業時間外に取り組んでもらう。

〔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
In this course, students will be taught through research, analysis, implementation, experimentation, and presentation of actual papers and other methods in order to gain a deeper understanding of the basic knowledge and problem solving methods in the systems aspect of intelligent systems. In this seminar, students are divided into six groups, and each group is assigned a problem to tackle. The class will focus on presentations and discussions, and students will be asked to prepare for their presentations outside of class time.

[Plan]
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 pre-requisite to take this seminar.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
発表の評価50%，他のグループの発表における討論50%で評価する。C評定以上を合格要件とする。
Evaluation will be based on 50% of the presentation and 50% of the discussion in the other group's presentation. A grade of "C" or better is required to pass.
教科書・参考書
Textbook/Reference book
教科書・参考書は必要に応じて授業中に指示する。また，必要に応じて資料を配布する。
Textbooks and reference books will be given in class as necessary. Materials will be distributed as needed.
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
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)
各教員から、状況に応じて具体的な追加措置の指示を行う。