NBAにオンラインで賭ける ...

このページの本文へ移動 シラバス検索へ移動 日本大学 文理学部2024年シラバス 文理学部シラバスTOP > 文理学部 > 情報科学科 > 情報科学研究１ 検索したい科目／教員名／キーワードを入力し「検索開始｣ボタンをクリックしてください。 ※教員名では姓と名の間に１文字スペースを入れずに、検索してください。 文理学部 大学院博士前期課程 大学院博士後期課程 ここからメインコンテンツ 情報科学研究１ 令和２年度以降入学者 情報科学研究１ 教員名 大澤正彦 単位数    2 学年    4 開講区分 文理学部 科目群 情報科学科 学期 前期 履修区分 必修 授業形態 対面授業 Canvas LMSコースID・コース名称 Q07924A04　2024情報科学研究１（大澤正彦・前・火4） 授業概要 Human-Agent Interaction (HAI), 機械学習(ML), 汎用人工知能研究(AGI)の基礎知識を学修する。 授業のねらい・到達目標 卒業研究として，HAI,ML,AGI研究の基礎知識を学修し，システム開発・プレゼンテーションができる能力を身につける。 ・経験や学修から得られた豊かな情報科学の知識と教養に基づいて，自己の高い倫理観を倫理的な課題に適切に適用することができる（A-1-4）。 ・世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの背景を理解し，国際社会が直面している問題を情報科学を用いて解決する方法を提案することができる（A-2-4）。 ・仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報に基づく論理的・批判的な考察を通じて，課題に対し，具体的かつ論理整合的な見解を示すとともに，その限界を認識することができる（A-3-4）。 ・創造力と独自性をもって問題解決の方法と手順を立案し，独力または他者と協働して問題を解決することができる（A-4-4）。 ・責任と役割を担い，難易度が高い新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報科学の知識・情報を収集することができる（A-5-4）。 ・さまざまな人々とのコミニュケーションを通じて他者との信頼関係を確立し，ときに強い影響を与えることができる（A-6-4）。 ・集団の活動において，より良い成果を上げるために，他者と協働し，作業を行うとともに，指導者として他者の力を引き出し，その活躍を支援することができる（A-7-4）。 ・学修状況の自己分析に基づく評価を，今後の学修に活かすことができる（A-8-4）。 この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応している。 なお、新カリキュラム（令和２年度以降の入学者）では、この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP1-8及びカリキュラムポリシーCP1-8に対応している。 授業の形式 研究 授業の方法 講義の形式は、座学、演習、グループワーク、受講者によるプレゼンテーションを組み合わせて構成される。 少人数であることを活かして、できるだけインタラクティブに進め、フィードバックも行っていく。 対面授業に参加できない学生は、授業時間帯にZoomにて授業に参加する。フィードバック方法は対面参加者と同様である。 履修条件 学科内規による。 授業計画 1 ガイダンス、課題設定(1)：問題発見 【事前学習】シラバスを事前に確認し、授業全体の流れを理解する。 （0.5時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，課題設定における問題発見について理解を深める。 （7.5時間） 2 課題設定(2)：文献調査 【事前学習】前回講義資料に基づき，課題設定における問題発見について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，課題設定における文献調査について理解を深める。 （4時間） 3 課題設定(3)：仮説立案 【事前学習】前回講義資料に基づき，課題設定における文献調査について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，課題設定における仮説立案について理解を深める。 （4時間） 4 課題設定(4)：仮説修正 【事前学習】前回講義資料に基づき，課題設定における仮説立案について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，課題設定における仮説修正について理解を深める。 （4時間） 5 課題設定(5)：方針決定・中間発表 【事前学習】前回講義資料に基づき，課題設定における仮説修正について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，課題設定における方針決定について理解を深める。 （4時間） 6 エージェント設計(1)：基本設計 【事前学習】前回講義資料に基づき，課題設定における方針決定について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，基本設計について理解を深める。 （4時間） 7 エージェント設計(2)：詳細設計 【事前学習】前回講義資料に基づき，基本設計について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，詳細設計について理解を深める。 （4時間） 8 エージェント開発(1)：Pythonの復習 【事前学習】前回講義資料に基づき，詳細設計について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，Pythonの用法について理解を深める。 （4時間） 9 エージェント開発(2)：raspberry piを用いたプログラミング入門 【事前学習】前回講義資料に基づき，Pythonの用法について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，raspberry piを用いたプログラミングについて理解を深める。 （4時間） 10 エージェント開発(3)：raspberry piを用いたプログラミング発展 【事前学習】前回講義資料に基づき，raspberry piを用いたプログラミングについて確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，raspberry piを用いたプログラミングについて理解を深める。 （4時間） 11 エージェント開発(4)：入力部分の実装 【事前学習】前回講義資料に基づき，raspberry piを用いたプログラミングについて確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，入力部分の実装について理解を深める。 （4時間） 12 エージェント開発(5)：出力部分の実装 【事前学習】前回講義資料に基づき，入力部分の実装について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，出力部分の実装について理解を深める。 （4時間） 13 エージェント開発(6)：入出力部分の結合 【事前学習】前回講義資料に基づき，出力部分の実装について確認しておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義資料・演習を通じて，入出力部分の結合について理解を深める。 （4時間） 14 エージェント開発(7)：作成したシステムの発表(1) 前半に割り当てられた半数の担当者分 【事前学習】前回までの講義に基づき，作成したシステムの発表準備をしておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義における発表・フィードバックに基づき，発表内容の修正を行う。 （4時間） 15 エージェント開発(8)：作成したシステムの発表(2) 後半に割り当てられた半数の担当者分 【事前学習】前回講義における発表・フィードバックに基づき，作成したシステムの発表準備をしておく。 （4時間） 【事後学習】今回講義における発表・フィードバックに基づき，自身が行った研究・システム開発・発表について理解を深める。 （4時間） その他 教科書 大澤 正彦 『ドラえもんを本気でつくる （PHP新書）』 PHP研究所 2020年 第1版 参考書 使用しない 成績評価の方法及び基準 授業参画度:プレゼンテーションや作成物によって評価する(100%)対面で参加できない学生の成績評価：対面で参加できない受講者も同様である。 オフィスアワー 随時Slackのチャンネル内で受け付ける。 ↑このページのトップ Copyright © 2024 College of Humanities and Sciences , Nihon University All rights reserved.