○システム数理セミナーＩ（k）[S022]

＜学位授与の方針＞

○	1. 基礎知識の習得
○	2. 専門分野知識の習得
◎	3. 汎用的問題解決技能
○	4. 道徳的態度と社会性

＜授業のねらい＞

システム数理学科の教員が指導するセミナー分かれて，データ科学，ＩＴインフラ，経営情報に関する専門的知識やこれからの課題などについて，文献調査，データ分析，課題解決等を通じて理解する．それらは，学生による発表授業の形式またはそれに準ずる形式で行われ，プレゼンテーション，ディスカッション能力の向上も目的とする．

＜受講にあたっての前提条件＞

セミナーでは課題解決の実践的教育を実施するために前提となる科目知識は既に理解していることを前提に進める．したがって，２年次までの必修科目をできるかぎり履修済みとしておくこと．

＜具体的な到達目標＞

専門知識ならびにその活用方法の理解，プレゼンテーション能力など，講師ごとに到達目標を設定する．

＜授業計画及び準備学習＞

このセミナーは初回から講師に分かれて実施されるので，内容等については，それぞれの教員からの最初のガイダンスで説明を受ける．以下の＜成績評価方法及び水準＞についても同様である．また、関連するセミナーのための学年全体のガイダンスの時間とすることもあるので各講師からの指示を漏れなく確認すること。
なお、このセミナーは前期を半分に分け、２名の講師のセミナーを実施する。

ここでは，代表：三木良雄のセミナーを例に説明する．

システムエンジニア、コンサルタント、企業ＩＴ部門ではＩＴシステムの構築だけでなく、ＩＣＴを活用していかに社会や企業の課題を解決するか、その方法を構築する能力が求められる。
そのために、統計、多変量解析、モデル推定などの手法をインターネットやビジネス雑誌の情報とデータをもとにして、課題解決方法に関する考察とプレゼンテーションを実施する。

第１回　ガイダンス
このセミナーについて進め方を個別に説明する。
主成分分析の方法の説明を講義または資料配布にて説明する
準備学習：各講師の専門を調べ，興味がある分野をみつけておくこと．

前半セミナー

第２回　ポジショニング（教師無し機械学習）主成分分析
各自調査した主成分分析が適用できそうな課題についてデータ分析を実施し発表する。その結果や分析手法および解決課題に対するディスカッションを実施する。
次回のクラスタリングの技法説明担当者はクラスタリング手法の内容について説明のプレゼンを行う。
準備学習：主成分分析の適用事例とその分析結果を準備する

第３回　ポジショニング（教師無し機械学習）クラスタリング
各自調査したクラスタリングが適用できそうな課題についてデータ分析を実施し発表する。その結果や分析手法および解決課題に対するディスカッションを実施する。
次回の重回帰解析の技法説明担当者はクラスタリング手法の内容について説明のプレゼンを行う。
準備学習：クラスタリングの適用事例とその分析結果を準備する

第４回　予測モデル（教師あり機械学習）重回帰解析
各自調査した重回帰解析が適用できそうな課題についてデータ分析を実施し発表する。その結果や分析手法および解決課題に対するディスカッションを実施する。
次回のサポートベクタマシンの技法説明担当者はクラスタリング手法の内容について説明のプレゼンを行う。
準備学習：重回帰解析の適用事例とその分析結果を準備する

第５回　予測モデル（教師あり機械学習）サポートベクタマシン
各自調査したサポートベクタマシンが適用できそうな課題についてデータ分析を実施し発表する。その結果や分析手法および解決課題に対するディスカッションを実施する。
次回のDeep Learningの技法説明担当者はクラスタリング手法の内容について説明のプレゼンを行う。
準備学習：サポートベクタマシンの適用事例とその分析結果を準備する

第６回　予測モデル（教師あり機械学習）Deep Learning
各自調査したDeep Learningが適用できそうな課題についてデータ分析を実施し発表する。その結果や分析手法および解決課題に対するディスカッションを実施する。
次回の実社会課題解決に関する状況説明と課題について解説する。
準備学習：Deep Learningの適用事例とその分析結果を準備する

第７回　実社会課題解決
各自検討課題解決方法やデータ分析について発表する。その結果や分析手法および解決方法に対するディスカッションを実施する。
準備学習：課題に対する今までの研究や社会での取り組みについて調査・分析すること。

後半セミナー
第８回〜第14回
前半セミナーの内容に沿って、異なるメンバーに対して課題抽出と分析結果の発表と討論を実施する

＜成績評価方法＞

それぞれの講師がセミナーのなかで提示するので，その指示に従うこと．
具体的には，調査，分析，発表，発表資料，プログラム，ゼミにおけるディスカッションおよびレポートなどにより，二つのセミナーを総合的判断にする．
到達目標に照らして，6段階のGrade(A+,A,B,C,D,F)で評価し，D以上の者に単位を認める．

＜教科書＞

それぞれの講師がセミナーのなかで提示するので，その指示に従うこと．

＜参考書＞

それぞれの講師がセミナーのなかで提示するので，その指示に従うこと．

＜オフィスアワー＞

それぞれの講師がセミナーのなかで提示するので，その指示に従うこと．
代表教員の三木良雄のオフィスアワーは，火曜日３限，三木良雄居室（A2367)で行う．
あるいは、mikiyo@cc.kogakuin.ac.jpに連絡し，日程を調整すること

＜学生へのメッセージ＞

４年次の卒業研究，後期のセミナーを事前に体験することができます．積極的な姿勢での受講を求めます．