授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 近年，AIをはじめとする様々な最新技術や，複雑系科学・人工生命にかかわるプログラムに関して，オープンソース形式で公開されて活用できたり，ウェブ上で手軽に試したりできる環境が整ってきている．これらを自由に活用できることは，生命や社会現象の本質を捉えたモデルを計算機上につくることで理解する構成論的アプローチに基づく複雑系科学において重要なスキルである．本講義は，主に社会現象に注目した，これらのような複雑系プログラミングに関わる資源を活用するためのスキルを，受講生自身が紹介しあうことを通して実践的に身につける． |
|
|
授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | In recent years, we have seen significant improvements in the accessibility of cutting-edge technologies, including AI and programs related to complex systems science and artificial life. These resources are increasingly available as open-source software and can be easily tested online. The ability to effectively utilize these tools is a crucial skill in complex systems science, which employs a constructive approach to understand the fundamental nature of biological and social phenomena through computational modeling. This course aims to help students develop practical skills for working with complex systems programming resources, with a focus on social phenomena, through peer-to-peer learning and hands-on experience. |
|
|
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | | オンラインで公開されている複雑系科学・人工生命に関連するプログラミングに関する資源（ソースコード，ウェブアプリ，フリーソフトウェア，国際会議のチュートリアル資料等）を，各回を担当する受講者がそれぞれの背景や興味をもとに調査・選定し，参加者が手を動かして体験するハンズオンチュートリアルの形式で紹介することで，複雑系プログラミングに関する理解とスキルを身につける． |
|
|
到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | Students will take turns researching and selecting resources related to complex systems science and artificial life programming (including source code, web applications, free software, and materials from international conference tutorials) based on their individual backgrounds and interests. By presenting these resources in hands-on tutorial sessions where all participants can gain firsthand experience, students will develop a deeper understanding of complex systems programming and enhance their technical skills. |
|
|
授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 多様な背景やスキルを持つ受講生が参加することが想定されるため，担当プログラムの複雑系的な面白さを体験できる機会を提供することをベースラインとし，受講生の興味に応じて専門的なプログラミングに関わる知識を共有したり，簡単なデータ分析などの体験ができることを想定する．
受講者数に応じて適宜グループワーク等の形式も想定する．
〔計画〕
１．イントロダクション
２．担当例の紹介
３．ハンズオンチュートリアル（例：ネットワーク科学）
４．ハンズオンチュートリアル（例：ゲーム１）
５．ハンズオンチュートリアル（例：ゲーム２）
６．ハンズオンチュートリアル（例：エージェント１）
７．ハンズオンチュートリアル（例：エージェント２）
８．総括 | |
|
|
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | | 多くの資源がPythonを用いている状況を踏まえ，Pythonに関するごく基本的な知識の習得やプログラムを実行したりした経験があることが望ましいが，複雑系に関わるモデルなどに興味があればよい． | |
|
|
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | 担当回の準備と主導（60％），授業への参加等（40%）で評価する． | |
|
|
教科書・参考書
Textbook/Reference book | | | 必要に応じてWebページ等の形式で資料を提示する． | |
|
|
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | |
|
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) | | |
|