- 開講元
- 数理・計算科学系
- 担当教員名
- 渡邊 澄夫
- 授業形態
- 講義 (対面型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 火3-4(W8E-308(W834)) 金3-4(W8E-308(W834))
- クラス
- -
- 科目コード
- MCS.T332
- 単位数
- 2
- 開講年度
- 2023年度
- 開講クォーター
- 4Q
- シラバス更新日
- 2023年11月21日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
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講義の概要とねらい
この科目を履修するためには、確率論基礎(MCS.T212)と数理統計学（MCS.T223)を履修していることが必要です。この科目は主として３年生以上のかたのための講義です。確率論と数理統計学を基盤としてデータ解析の仕組みと応用を紹介します。
到達目標
確率論と数理統計学に基づいてデータ解析の基礎を学び理解しましょう。
キーワード
確率論と数理統計学を学んでいる必要がある、主として３年生以上のための講義である、数学の大切さを理解する
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | ✔ 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
| ✔ この分野は、現在も発展し続けていますので、社会に出てからも学び続けることをお勧めします。 | ||||
授業の進め方
データ解析の方法を紹介し、その数理的な基礎を説明し、実問題への応用法を述べます。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 統計モデルは真ではない | 統計モデルはツールに過ぎず、真の分布ではないことを理解する |
| 第2回 | 回帰分析と階層神経回路網 | 回帰分析が使えるようになる。神経回路網を理解する。 |
| 第3回 | 回帰分析と階層神経回路網 | 回帰分析が使えるようになる。神経回路網を理解する。 |
| 第4回 | クラス識別問題 | クラス識別問題が扱えるようになる。 |
| 第5回 | 主成分分析とオートエンコーダー | 主成分分析、オートエンコーダーが使えるようになる。 |
| 第6回 | 潜在変数の推定法 | 潜在変数解析が使えるようになる |
| 第7回 | 時系列の基礎 | 時系列の基礎を理解する |
| 第8回 | 時系列予測、畳み込みニューラルネットワーク | 時系列予測、畳み込みニューラルネットワークが使えるようになる。 |
| 第9回 | ベイズ法 | モデルと事前分布の現代的な意味を理解する |
| 第10回 | ベイズ法とその評価 | ベイズ法が使えるようになる。汎化損失と学習損失が理解できる。 |
| 第11回 | 情報量規準と交差検証 | 情報量規準と交差検証を理解する。 |
| 第12回 | 周辺尤度 | 周辺尤度を理解する |
| 第13回 | 統計的因果推論 | 統計的因果推論を理解する |
| 第14回 | 統計的因果推論（２） | 統計的因果推論を理解する |
授業時間外学修（予習・復習等）
学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
特になし。
参考書、講義資料等
確率論基礎(MCS.T212)と数理統計学（MCS.T223) を復習してください。確率論と数理統計学は、あなたが社会に出てから、より一層に重要になります。
成績評価の基準及び方法
レポートによる。
関連する科目
- MCS.T212 ： 確率論基礎
- MCS.T223 ： 数理統計学
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
この科目を履修するためには、「確率論基礎(MCS.T212)」と「数理統計学(MCS.T223)」を履修していることが必要です。また「ルベーグ積分論(MCS.T304)」も履修していることが望ましいです。
その他
この科目を履修するためには、確率論基礎(MCS.T212)と数理統計学（MCS.T223)を履修していることが必要です。この科目は、主に学部３年生以上のかたを想定した科目になります。
