学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2520031
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		創発システム論セミナーⅠ-g
科目名　【英語】
Course Title		Emergent Systems I-g
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI126031J
担当教員　【日本語】
Instructor		有田 隆也 ○ 北 栄輔 永峰 康一郎 鈴木 麗璽
担当教員　【英語】
Instructor		ARITA Takaya ○ KITA Eisuke NAGAMINE Koichiro SUZUKI Reiji
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		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
複雑系科学専攻
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
システムの要素間のミクロな相互作用からマクロな秩序や構造が形成され，ミクロとマクロが循環的に影響し合うことで系が進化し続けるような創発現象を示す複雑系をビッグデータを使って分析的に理解するための応用的知識を学ぶ。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
This course provides students with the applied knowledge to analytically understand complex systems, which are emergent phenomena in which macroscopic order and structure are formed from microscopic interactions between system elements, and the system continues to evolve as the microscopic and macroscopic elements interact in a cyclical manner, using big data.
到達目標　【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
本講義で学ぶ，創発システムに関わる知識，概念を理解し，説明し，応用できるようになることを到達目標とする。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
This course aims students to acquire an understanding of the practical knowledge on explanatory approaches to “big data” from complex systems.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
ビッグデータの取り扱いなどデータ収集方法に関する情報技術やデータリテラシーを修得することを目的として，
創発システムや複雑系データ解析に関するテキストや論文を輪読し，議論する。
各自の進める研究と密接に関係する概念を学ぶので，その関係の理解を時間外に行うことが重要となる。

〔計画〕
1. 複雑系のビッグデータ収集の応用に関するテキストや最新の研究論文を精読する。
2. 各受講者は，テキストや論文の精読から得た知見を整理し，プレゼンテーションを行う。
必要に応じて，ビッグデータ収集に関するプログラムを作成し，デモを行う。
3. プレゼンテーションの内容に基づき，複雑系のビッグデータ収集に関する応用理論・技術について受講者全員で議論する。
This course deals with complex systems which are characterized by emergent phenomena. In complex systems, orders and structures at macro level emerge from the interactions between system components at micro level, and the micro-macro loop dynamics make the systems continue to evolve. Especially, this course help students to acquire an understanding of the advanced knowledge for grasping complex systems using analytical approach based on “big data".
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
特になし。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
プレゼンテーション６０％，議論への取り組み４０％で評価し，合計１００点満点で６０点以上を合格とする。
プレゼンテーションでは、本講義で学んだ創発システムに関わる概念の基本的理解を合格の基準とする。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
必要に応じて資料を配布する。
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
文献調査，プレゼンテーションの準備
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)