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年度 2022年度 開講部局 情報科学部
講義コード KA222001 科目区分 専門教育科目
授業科目名 生物統計
授業科目名
(フリガナ)
セイブツトウケイ
英文授業科目名 Biostatistics
担当教員名 向谷 博明,福井 敬祐,檜垣 徹,今井 勝喜,伊藤 靖朗
担当教員名
(フリガナ)
ムカイダニ ヒロアキ,フクイ ケイスケ,ヒガキ トオル,イマイ カツノブ,イトウ ヤスアキ
開講キャンパス 東広島 開設期 3年次生   前期   1ターム
曜日・時限・講義室 (1T) 火1-4:工107
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
講義中心 
単位 2.0 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 3 : 中級レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 02 : 情報科学
対象学生 3年次生
授業のキーワード 情報科学(計算機科学、データ科学、知能科学)の先端技術とその動向 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
 
到達度評価
の評価項目
情報科学プログラム
(総合的な力)
・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰し,データに基づいた定量的かつ論理的な思考と多角的視野と高度な情報分析能力で課題を解決する能力 
授業の目標・概要等 本講義「情報科学の最前線」は「生物統計」の読替科目です。

本講義では、わが国を代表する著名な研究者をお招きし、計算機科学、データ科学、知能科学の各分野で行われている最先端の理論や技術を紹介して頂きます。8名の講師によるオムニバス形式の講義であり、情報科学の最前線で行われている研究動向について学びます。 
授業計画 第1回 4月12日(火):履修ガイダンス
第2回 4月12日(火):喜連川優 所長(国立情報学研究所)
講義タイトル:ビッグデータとAI
第3・4 回 4月19日(火):椿広計 所長(統計数理研究所)
講義タイトル:ソリューション形成プロセスの科学としてのデータサイエンス 
第5・6 回 4月26日(火):渡辺治 副学長(東京工業大学)
講義タイトル:計算から観たランダムネス
第7・8 回 5月10日(火):守口剛 教授(早稲田大学)
講義形式:オンライン講義講義タイトル: マーケティングにおけるデータ活用の実際
講義概要:近年のマーケティングでは、消費者の購買履歴やインターネットの
第9・10 回 5月17日(火):後藤真孝 主席研究員(産業技術総合研究所)
講義タイトル:音楽情報処理が切り拓く音楽体験の未来
第11・12 回 5月24日(火):緒方広明 教授(京都大学)
講義タイトル: ラーニングアナリティクス研究の最前線
第13・14 回 5月31日(火):今泉允聡 准教授 (東京大学)
講義タイトル:深層学習の理論
第15・16 回 6月7日(火):永原正章 教授 (北九州市立大学)
講義タイトル: スパースモデリング入門


各講義の後にレポートを提出して貰います。 
教科書・参考書等 教科書は使用しません。配布資料については、公開できるものに限り配布します。 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】  
授業で取り入れる
学習手法
 
予習・復習への
アドバイス
予習の必要はありませんが、各回の後でレポートの提出がありますので、復習が必要となります。講師の先生によっては機微情報を含む配布資料を用意できない場合がありますので、講義内容を各自でノートに整理することをお勧めします。 
履修上の注意
受講条件等
対面講義の場合とオンライン講義の場合がありますので、各回の講義スタイルについて注意をしておいて下さい。 
成績評価の基準等 レポートによって評価します。 
実務経験 有り  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
大学で行われている理論研究だけでなく、国立研究機関などで実際に行われている最先端の研究成果について学びます。多くの講義内容が実社会の問題や実データに基づいた研究成果であるので、アカデミズムの観点から実務問題を眺める貴重な機会になると考えられます。 
メッセージ  
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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