科目名 | 情報科学講究Y | ||
単位数 | 2.0 | ||
担当者 | 講師 鈴木祐介 | ||
履修時期 | 後期 | ||
履修対象 | 1、2、3年次 | ||
講義形態 | 講義 | ||
講義の目的 | 人間の知的活動を支援する知的情報システム技術分野において高度な専門的知識・技能・能力を身につける。 | ||
到達目標 |
(1) 課題を正確に理解し、論理的に説明できる。 (2) 課題の内容を適切に把握し、その課題を解決するため、従来の研究結果等を解析、活用することができる。 (3) 従来の研究結果等に基づいた論証を適切に展開でき、適切な結果が導き出せる。 |
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受講要件 | 特になし | ||
履修取消の可否 | 否 | ||
履修取消不可の理由 | |||
事前・事後学修 | 教員より適宜個別に指示する。 | ||
講義内容 | グラフは構造化データの数学的モデルとして,様々な分野で用いられるようになっており,グラフでモデル化できる構造化データ(グラフ構造化データ)からの知識発見が重要となっている.グラフ理論に基づく機械学習手法,および機械学習手法を用いたグラフ構造化データから知識発見手法とデータマイニングへの応用について講述,研究指導を行う. | ||
期末試験実施の有無 | 実施しない | ||
評価方法・基準 | 研究活動と発表により総合的に評価する。 | ||
教科書等 | 教員より適宜個別に指示する。 | ||
担当者プロフィール | 九州大学大学院システム情報科学府情報理学専攻博士後期課程修了(博士(理学)).平成16年10月に広島市立大学助手として着任.令和5年4月から同講師,現在に至る.専門分野はデータマイニング,機械学習,グラフ理論など.現在,グラフ構造化データを対象とした機械学習やデータマイニングに関する研究に従事.知能工学専攻のデータ科学講座所属. | ||
講義に関連する実務経験 | |||
課題や試験に対するフィードバック | 教員より適宜個別に指導を行う。 | ||
アクティブ・ラーニング | |||
キーワード | 機械学習,データマイニング,グラフ構造化データ | ||
備考 |