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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 | 20007 | 担当教員名 | 小林 郁典 | 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年 |
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| 授業概要 |
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| 本講義は、システムの代表的なモデリング手法（特に、機械学習）について学習する。特に、Pythonというプログラミング言語を利用した演習を通して、具体的な適用方法についての理解を深める。受講に際しては、パーソナルコンピュータの基本的操作方法と、何らかのプログラミング言語を習得していることが望ましい。 |
| 到達目標 |
| 【知識】 ・機械学習に関する代表的なキーワードについて説明することができる 【態度】 ・与えられた（演習）課題をすべて提出する 【技能】 ・Pythonを使った簡単なプログラムを作成できる ・Pythonを使って簡単な機械学習ができる 【思考・判断】 ・学習した内容を踏まえ、新しい問題が与えられたときに、解決する方法を示唆することができる |
| 授業計画 | 授業形態 | 授業時間外学習 | |
|---|---|---|---|
| 【1】 | ガイダンス（モデリングとは何か） 演習環境の準備 | 講義 | 各研究室において、演習ができる環境を整備する |
| 【2】 | Pythonというプログラミング言語について学習する（前半） ・環境整備と簡単なプログラミング | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【3】 | Pythonというプログラミング言語について学習する（後半） ・環境整備と簡単なプログラミング | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【4】 | 分類法 ・データを何らかの基準に沿って分類する方法 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【5】 | クラスタリング（前半） ・データをいくつかのグループにわける方法 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【6】 | クラスタリング（後半） ・データをいくつかのグループにわける方法 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【7】 | トピックモデル ・インターネット上で注目されているキーワードは何？ | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【8】 | クラス分類（前半） ・悪い回答を判別する | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【9】 | クラス分類（後半） ・悪い回答を判別する | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【10】 | 感情分析（前半） ・ツイートデータの分析 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【11】 | 感情分析（後半） ・ツイートデータの分析 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【12】 | 回帰分析（前半） ・線型モデルの当てはめ | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【13】 | 回帰分析（後半） ・Excelでの演習 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【14】 | パターン認識（前半） ・画像処理入門 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行い、次回の講義に関する予習をする |
| 【15】 | パターン認識（後半） ・画像処理入門 | 講義と演習 | 時間内でできなかった演習を行う |
| 評価方法 |
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| 演習の結果、レポート内容、平常点を総合的に評価する |
| 教科書 |
| 教科書なし（教員が用意する資料を利用） |
| 参考図書 |
| 実践機械学習システム、Willi Richert他、オライリー・ジャパン、3,200円＋税 |
| 備考 |
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| オフィスアワー：月曜日５時間目 |