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授業科目名
数理科学実験
担当教員
中本 和典
時間割番号
単位数
履修年次
期別
415842 B 4 1,2 通期
[学習目標]
生命医科学コースとして、数理科学に関する基礎的な概念・知識から、その応用までを学ぶ。数理科学をテーマとした問題に取り組むことで、数理的な問題解決能力を身につける。多変量解析というテーマを実験を通じて学び、他者への説明・表現を通じて、いろんな応用ができるようになることを目指す。
[授業計画
「面接授業」を予定している。

第1回 導入
第2回 多変量解析基礎(1)
第3回 多変量解析基礎(2)
第4回 多変量解析基礎(3)
第5回 パターン認識(1)
第6回 パターン認識(2)
第7回 パターン認識(3)
第8回 パターン認識(4)
第9回 パターン認識(5)
第10回 マシンラーニング(1)
第11回 マシンラーニング(2)
第12回 マシンラーニング(3)
第13回 マシンラーニング(4)
第14回 マシンラーニング(5)
第15回 まとめ
[到達目標]
数理的な問題解決能力を身につける。
与えられた問題について解決でき、それを他者に説明・表現できる。
これらを通じて、深い洞察力をもって研究を推進する能力を身につける。
[評価方法]
No評価項目割合評価の観点
1小テスト/レポート 50  %数理科学に関する課題についてのレポート 
2発表/表現等 50  %与えられた問題を解決することができ、それを他者に説明・表現することができるか。 
[前年度授業に対する改善要望等への対応]
前年度履修登録者がいないため該当しない。
[教科書]
  1. 永田靖, 棟近雅彦, 多変量解析法入門, サイエンス社, ISBN:4781909809
  2. 金明哲, Rによるデータサイエンス, 森北出版, ISBN:9784627096011
[参考書]
  1. 金森敬文 , 竹之内高志 , 村田昇, パターン認識, 共立出版, ISBN:9784320019256
  2. 辻谷將明, 竹澤邦夫, マシンラーニング 第2版, 共立出版, ISBN:9784320111035
  3. 下川敏雄, 杉本知之, 後藤昌司, 樹木構造接近法, 共立出版, ISBN:9784320110564
  4. 青木繁伸, Rによる統計解析, オーム社, ISBN:9784274067570