理工学部Faculty of Science and Engineering
OTR400XF（その他 / Others 400）経営工学ゼミナール２Seminar for Industrial and Systems Engineering 2
劉 慶豊
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学部Faculty of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | H6834 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| カテゴリー＜理工学部＞Category |
経営システム工学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
(Course outline）
Conduct a research project for graduation thesis based on machine learning methods.
（Learning Objectives）
Learn machine learning and econometrics methods for graduation thesis.
（Learning activities outside of classroom）
Before/after each class meeting, students are expected to read the relevant books, understood the content, and completed the required assignments.
（Grading Criteria /Policy）
The evaluation will be based on class performance (50%) and research output (50%)
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
機械学習の手法の応用として、データサイエンス関連のテーマを見つけて、研究プロジェクトを設定し、遂行する。
到達目標Goal
データサイエンス関連のプロジェクト遂行能力を身につける。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」と「DP4」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
プロジェクトを遂行しながら研究能力を身につけてもらう。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回[対面/face to face]：ゼミの説明
個人単位のプロジェクト
第2回[対面/face to face]：プロジェクトの設定
春学期のプロジェクトを発展させるか, より高度なプロジェクトテーマを設定する。
第3回[対面/face to face]：プロジェクトの実行
指導を受けながらプロジェクトを進める。
第4回[対面/face to face]：プロジェクトの実行
指導を受けながらプロジェクトを進める。
第5回[対面/face to face]：プロジェクトの実行
指導を受けながらプロジェクトを進める。
第6回[対面/face to face]：プロジェクトの実行
指導を受けながらプロジェクトを進める。
第7回[対面/face to face]：中間報告
中間報告し、プロジェクトの調整を行う。
第8回[対面/face to face]：プロジェクトの実行
指導を受けながらプロジェクトを進める。
第9回[対面/face to face]：プロジェクトの実行
指導を受けながらプロジェクトを進める。
第10回[対面/face to face]：プロジェクトの実行
指導を受けながらプロジェクトを進める。
第11回[対面/face to face]：プロジェクトの実行
指導を受けながらプロジェクトを進める。
第12回[対面/face to face]：プロジェクトの実行
指導を受けながらプロジェクトを進める。
第13回[対面/face to face]：最終報告
研究結果のプレゼン
第14回[対面/face to face]：最終報告
研究結果のプレゼン
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】次回使用資料の予習とゼミ時間外のプロジェクト遂行。
テキスト（教科書）Textbooks
必要に応じて配布する。
参考書References
Géron Aurélien 著, 下田倫大 監訳, 長尾高弘 訳, scikit-learn, Keras, TensorFlowによる実践機械学習, 第2版, オライリー・ジャパン, 2020.
Géron, Aurélien. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. O'Reilly Media, 2019.
François Chollet 著, クイープ 訳, 巣籠悠輔 監訳, PythonとKerasによるディープラーニング, マイナビ出版, 2018.
Friedman, Jerome, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani. The elements of statistical learning. New York: Springer series in statistics, 2009.
斎藤康毅,ゼロから作るDeep Learning, オライリー・ジャパン, 2016.
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業への取り組み態度（50％）と演習の成果（50％）による。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
研究プロジェクトの進捗状況に応じて、指導の方法を調整する。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
PC
その他の重要事項Others
興味を感じないことで卒論を書かない。