情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences
OTR100KA-CS-191（その他 / Others 100）プロジェクト（春）Project
小西 克巳Katsumi KONISHI
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | J0614 |
| 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 | 金3/Fri.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 / Koganei |
| 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 | 2～3 |
| 単位数Credit(s) | 1 |
| 備考（履修条件等）Notes | 初回授業後の投票・抽選により、受講者が決定（※詳細は履修ガイドと初回授業参照） |
| 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 | |
| 選択・必修Optional/Compulsory | |
| カテゴリー（2022年度以降入学者）Category (2022~) |
専門教育科目 専門科目 学科専門科目 |
| カテゴリー（2021年度以前入学者）Category (~2021) |
専門教育科目 専門科目 学科専門科目 |
| カテゴリーCategory |
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Outline (in English)
This course deals with the fundamentals of academic research. It also enhances the development of students' skill in making oral presentation and self-regulated learning.
The goals of this course are to help students acquire an understanding of data science. Students will be expected to have completed the required assignments after each class meeting. Your study time will be more than four hours for a class. Your overall grade in the class will be decided based on the following
Reports : 100%
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
データ科学分野や信号処理分野、機械学習分野について、データのモデル化、スパースモデリング、スパースセンシング、画像処理、画像修復、信号修復などをプログラムの実装を通して学ぶ
到達目標Goal
データ科学分野や信号処理分野、機械学習分野の基礎を理し，それらを実装し応用する能力を身につける。
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?
情報科学部ディプロマポリシーのうち「DP3-1」と「DP4-3」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. ）
基礎となる理論について講義し、それらについてのプログラミングを行う。
対象とするデータは、実際の医療データ、天文データ、カメラ映像、海流データ等とし、必要な場合はインターネットで広く公開されているオープンデータを利用する。
最終レポート課題は、Hoppii上で講評し、フィードバックする。
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]：テーマ説明
実施するプロジェクトのテーマについて説明する
2[対面/face to face]：基礎理論の理解(1)
本講義で必要な基礎について学び、発表する。
3[対面/face to face]：基礎理論の理解(2)
本講義で必要な基礎について学び、発表する。
4[対面/face to face]：基礎理論の理解(3)
本講義で必要な基礎について学び、発表する。
5[対面/face to face]：基礎技術の実装(1)
これまで学んだ技術をプログラムで実装する
6[対面/face to face]：基礎技術の実装(2)
これまで学んだ技術をプログラムで実装する
7[対面/face to face]：基礎技術の実装(3)
これまで学んだ技術をプログラムで実装する
8[対面/face to face]：応用技術の理解(1)
本講義で必要な応用技術について学び、発表する。
9[対面/face to face]：応用技術の理解(2)
本講義で必要な応用技術について学び、発表する。
10[対面/face to face]：応用技術の理解(3)
本講義で必要な応用技術について学び、発表する。
11[対面/face to face]：応用技術の実装(2)
これまで学んだ技術をプログラムで実装する
12[対面/face to face]：応用技術の実装(4)
これまで学んだ技術をプログラムで実装する
13[対面/face to face]：応用技術の実装(5)
これまで学んだ技術をプログラムで実装する
14[対面/face to face]：成果報告会
講義期間中の成果を全員の前で報告する
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.)
各自のテーマについて、予習・復習を行う。発表資料、スライドの作成を行う。時間内に実装が完了しない学生は、期日に間に合うように実装する。
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき4時間を標準とする。
テキスト（教科書）Textbooks
必要に応じて指定する。
参考書References
必要に応じて指定する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
最終レポートを１００％として評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
プログラミングを行うため，貸与パソコンを持参すること．