理工学部Faculty of Science and Engineering
SSS300XF(社会・安全システム科学 / Social/Safety system science 300)経営工学基礎演習Exercise of Fundamental Management Science
五島 洋行Hiroyuki GOTO
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 | 2024 |
授業コードClass code | H6772 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
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 | 担当教員に確認してください |
配当年次Grade | 3年 |
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]
This class is designed for undergraduate juniors newly assigned to Management Science Laboratory. Three major research topics relate to the lab will be focused on. These include:
1. Mathematical programming
2. Geographical information systems
3. Machine learning
Basic skill and knowledge associated with these will be acquired.
[Learning objectives]
Upon completion, students should
1. have decided a research theme to address from the next semester.
2. acquire basic skill and associated knowledge to proceed research.
3. have basic documentation skills.
[Learning activities outside of classroom]
1. Students should spend four hours for preparation and review.
2. Several topics require installation of a specific software.
[Grading criteria]
The final evaluation will be based on:
1. contribution to the class (40%)
2. final report (60%)
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
経営数理工学研究室に配属された学生を対象に,研究室の主要研究分野を三つ取り上げ,各分野の研究遂行にあたって必要な基礎的な知識や技術を身につける.
到達目標Goal
1.次学期以降に取り組む研究テーマが決まっている.
2.研究遂行に必要な基礎技術と関連知識が身についている.
3.レポートの書き方の基本的作法が身についている.
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. )
各テーマとも,基礎内容の講義+計算機を用いた演習及び実習の形式で進める.
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。
1[対面/face to face]:配属・ガイダンス
経営数理工学研究室の研究テーマと内容の紹介
2[対面/face to face]:Python実習(1)
Pythonの導入と動作確認を行い,簡単なプログラムを作成する
3[対面/face to face]:Python実習(2)
Python用の数値計算,描画ライブラリを利用したプログラムを作成する
4[対面/face to face]:数理計画(1)
PuLPを用いて各種の数理計画問題を解く
5, 6[対面/face to face]:数理計画(2)
pandasパッケージを用いて各種の数理計画問題を解く
7[対面/face to face]:地理情報システム(1)
数値標高データなどのラスタデータを用いた解析を行う
8, 9[対面/face to face]:地理情報システム(2)
道路ネットワークデータなどのベクターデータを用いた解析を行う
10[対面/face to face]:機械学習(1)
機械学習の基本的概念とよく使われる手法やモデルを学ぶ
11, 12[対面/face to face]:機械学習(2)
Jupiter Notebookを用いてデータ分析を行う
13, 14[対面/face to face]:成果発表
実習・研究内容の成果発表を行う
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・学習時間は,各4時間を標準とする.
・いくつかのテーマでは,ソフトウェアのインストールや動作確認などの事前準備がある.
テキスト(教科書)Textbooks
使用しない.
参考書References
学習・研究上必要と思われる時に適宜資料を配布する.
成績評価の方法と基準Grading criteria
主として平常点(40%)および期末レポート(60%)で評価する.
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
前年度アンケート回答者なしのため,今年度は特になし.
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
毎回貸与ノートPCを持参する.