- 開講元
- 知能情報コース
- 担当教員名
- 村田 剛志
- 授業形態
- 講義
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 月3-4(G115,W833) 木3-4(G115,W833)
- クラス
- -
- 科目コード
- ART.T462
- 単位数
- 2
- 開講年度
- 2018年度
- 開講クォーター
- 4Q
- シラバス更新日
- 2018年3月20日
- 講義資料更新日
- 2018年1月31日
- 使用言語
- 英語
- アクセスランキング
-
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講義の概要とねらい
本講義は複雑なシステムを表すネットワーク構造を理解して分析する能力を身につける。
ネットワークの特徴量、アルゴリズム、モデル、プロセスの4つの観点から学ぶ。
本講義のねらいは、以下の三つである。
１）ネットワーク構造における基礎的な概念の学習
２）ツールによるネットワーク分析の実践
３）様々な分野における複雑ネットワークの応用例の理解
到達目標
本講義を履修することによって以下の能力を得ることを目標とする。
１）ネットワーク構造における基本的な特徴量を理解し、与えられたネットワークで計算することができる
２）ネットワーク構造を対象とした基本的なアルゴリズムを理解することができる
３）ネットワークの生成モデルを理解し、簡単な生成過程をシミュレートすることができる
４）ネットワーク上で起こる感染等のプロセスを理解することができる
キーワード
複雑ネットワーク，グラフ理論，数理モデル
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) |
授業の進め方
複雑ネットワークの概要およびその理論的な取扱いや解析方法についてスライドや講義資料を用いて講義する。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | 導入 | レポート課題（講義中に提示） |
| 第2回 | ネットワーク分析ツール | レポート課題（講義中に提示） |
| 第3回 | 基礎 (1) ネットワークの数学 | レポート課題（講義中に提示） |
| 第4回 | 基礎 (2) 特徴量 | レポート課題（講義中に提示） |
| 第5回 | 基礎 (3) 大規模ネットワークの構造 | レポート課題（講義中に提示） |
| 第6回 | ネットワークアルゴリズム (1) 表現 | レポート課題（講義中に提示） |
| 第7回 | ネットワークアルゴリズム (2) 行列アルゴリズム | レポート課題（講義中に提示） |
| 第8回 | ネットワークアルゴリズム (3) グラフ分割 | レポート課題（講義中に提示） |
| 第9回 | ネットワークモデル (1) ランダムグラフ | レポート課題（講義中に提示） |
| 第10回 | ネットワークモデル (2) ネットワーク生成 | レポート課題（講義中に提示） |
| 第11回 | ネットワークモデル (3) スモールワールドモデル | レポート課題（講義中に提示） |
| 第12回 | ネットワーク上のプロセス (1) パーコレーション | レポート課題（講義中に提示） |
| 第13回 | ネットワーク上のプロセス (2) 感染 | レポート課題（講義中に提示） |
| 第14回 | 機械学習とネットワーク (network embedding, graph neural network) | レポート課題（講義中に提示） |
| 第15回 | まとめ | レポート課題（講義中に提示） |
教科書
１． Networks: An Introduction, M. E. J. Newman, Oxford University Press
参考書、講義資料等
１． Networks: An Introduction, M. E. J. Newman, Oxford University Press
成績評価の基準及び方法
クイズ（４０％）とレポート（６０％）により評価する。
関連する科目
- ART.T455 ： 離散系のモデリング
- ART.T451 ： 離散系の数理
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
基本的な線形代数，微積分
