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徳島文理大学 | Webシラバスシステム |
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| 徳島文理大学短期大学部 |
| 科目番号 | 10249 | 担当教員名 | 山本 由和 | 単位 | 2単位 |
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| 科目群 | 専門 | 必修・選択 | 選択 | 開講期 | 後期 | 対象年次 | 1,2,3年 |
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| 授業概要 |
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| 本講義では，機械学習の手法を使ったデータ分析について技術課題および研究動向を講義と議論を行う． |
| 到達目標 |
| (1)知識 : 分析手法を理解できる (2)態度 : データ分析の目的に適した分析手法の提案を行える (3)技能 : データに適した前処理を行い，分析のためのプログラムを実装できる (4)思考 : 計算結果をもとにした提案を行える |
| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
|---|---|---|---|
| 【1】 | Anaconda | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【2】 | Python | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【3】 | クラスとオブジェクト | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【4】 | 入出力 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【5】 | NumPy | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【6】 | SciPy | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【7】 | Matplotlilb | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【8】 | pandas | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【9】 | Keras | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【10】 | 二値分類 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【11】 | 多クラス分類 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【12】 | 回帰 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【13】 | irisデータの例 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【14】 | 過学習と学習不足 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 【15】 | 深層学習の可能性 | ・講義 ・討論 | 復習、文献調査(90分） |
| 評価方法 |
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| 課題レポート（85点）と平常点（15点）の計100点に基づき評価する |
| 教科書 |
| 授業時間中に資料配布 |
| 参考図書 |
| 適宜紹介 |
| 備考 |
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| オフィスアワー： 火曜日3講時（3801室) 実務経験なし |