授業科目名 確率的手法特論
英語授業科目名 Advanced Lecture on Stochastic Methods
科目ナンバリング
講義番号 D30500 担当教員[ローマ字表記] 大久保 潤 [Ohkubo, Jun]
科目区分 理工学研究科博士後期課程理工学 開講学部 理工学研究科博士後期課程
単位数 2 必修・指定選択・選択の別
開講学期(期別) 第3・4 曜日時限 木2
教室 理工研-各研究室 対象年次
初年次教育科目

クラス指定

博士後期課程

他との関連(関連項目)

確率的情報処理特論(大学院理工学研究科博士前期課程)

履修条件(授業に必要な既修得科目または前提知識)

なし

テーマ・副題

授業科目の到達目標

確率的な手法を用いた情報処理手法に習熟し,課題を解決するための手法を身につける.

授業キーワード

確率的情報処理,統計的機械学習,情報統計力学

授業の内容

確率的手法の先端的話題に関する発表と議論

授業の方法・事前準備学修・事後展開学修

出席者による発表と発表内容に関する議論を行う.発表に関する準備を事前準備学修,議論の結果を踏まえた内容の整理を事後展開学修とする.

授業展開(スケジュール)

第1回〜15回,出席者による発表と発表内容に関する議論
(第1回目の講義時に詳細を示す)

成績評価方法

発表や質疑・討論を通じて達成度を評価する.

成績評価基準

(2017年以降の入学者)
上記の成績評価方法から総合的に判断し,GPを算出する.算出したGPが1以上を合格,1未満を不合格とする.
出席時数が基準の3分の2に満たない場合は単位を与えないこととする.

(2016年以前の入学者)
上記の成績評価方法から総合的に判断し,得点をつける.その得点をもとに,80点以上を優,70点以上を良,60点以上を可,60点未満を不可とし,可以上を合格とする.
出席時数が基準の3分の2に満たない場合は単位を与えないこととする.

テキスト

適宜配布する.

参考図書

理解度に応じて,適時に適切な参考書,参考論文を紹介する.

学生へのメッセージ

受講生の研究活動をサポートできるような授業を行う予定です.

その他・備考