2023年度

大学院情報科学研究科
講義概要（シラバス）

科目一覧［発行日：2023/5/1］最新版のシラバスは、法政大学 Web シラバス（https://syllabus.hosei.ac.jp/）で確認してください。
凡例

その他属性

〈他〉
：他学部公開科目〈グ〉：グローバル・オープン科目〈優〉：成績優秀者の他学部科目履修制度対象科目〈実〉：実務経験のある教員による授業科目〈Ｓ〉：サーティフィケートプログラム_SDGs〈ア〉：サーティフィケートプログラム_アーバンデザイン〈ダ〉：サーティフィケートプログラム_ダイバーシティ〈未〉：サーティフィケートプログラム_未来教室——————————————————————————————————————————————————————【TZ002】インターネットアーキテクチャ［廣津【TZ006】進化システム論［佐藤登志夫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

裕二］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ007】数理モデリング特論［相島健助］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ010】データベースプログラミング言語［日高【TZ011】関数型言語と圏論［雪田【TZ013】Advanced AI ［黄宗一郎］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

修一］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

潤和］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ015】データマイニング特論［赤石美奈］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ016】科学技術シミュレーション［善甫【TZ019】音声・言語処理特論［伊藤康成］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

克亘］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ020】コンピュータグラフィックス特論［佐藤【TZ021】画像メディア情報特論［高村【TZ022】応用解析入門［伊藤周平］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

誠之］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

克亘］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ024】Global CIS Special Lecture 1［内田薫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ025】Global CIS Special Lecture 2［内田薫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ026】Global CIS Special Lecture 3［内田【TZ027】Global CIS Special Lecture 4 ［内田【TZ029】Web System Development ［小林薫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
薫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

郁夫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ031】Software Process and Quality Assurance ［小池太］秋学期授業/Fall. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ032】Software Architecture for Enterprise Systems［山本学, 水田秀行, 田中保夫, 串田高幸, 土屋敦, 田代孝仁, 根岸康, 竹田千恵, 森本祥子, 小野充志, 佐々木敦守］秋学期授業/Fall. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
【TZ033】Object Oriented Web Programming ［小林郁夫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ035】Writing and Presentation for Thesis ［内田薫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ036】日本語理解 1 ［村松葉子］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ037】日本語理解 2 ［村松葉子］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ038】情報科学特別講義１（アルゴリズムとデータ構造）［坂本【TZ042】情報科学特別講義５（音声・音楽処理特論）［北原義典］春学期授業/Spring. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ043】情報科学特別講義６（テキストマイニング特論）［横野【TZ044】インターンシップ［高村寛］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

光］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

誠之］秋学期集中/Intensive(Fall) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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【TZ045】IoT システムとサイバーセキュリティ［池田竜朗, 磯崎宏, 岡田光司, 源島朝昭, 小島健司, 斯波万恵］秋学期
授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
【TZ046】暗号とその応用［真鍋義文］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ047】ニューラルネットワークの理論と応用［斉欣］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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【TZ049】情報科学オープンセミナー 2 ［善甫康成、黄潤和、馬建華、赤石美奈、首藤裕一、藤田悟、佐々木晃、花泉弘、李亜民、細部博史、小池崇文］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

38【TZ050】CIS Global Seminar ［内田薫, 尾﨑信之, 杉山昭彦, 越仲孝文, 中山浩一, 永吉洋登, 丹羽健太, 福住伸一, 渡邊高志］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
【TZ100】情報システムプロジェクト［馬建華］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ101】メディア科学プロジェクト［花泉弘］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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【TZ513】情報科学特別研究１Ａ, １Ｂ［細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕
一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

42【TZ555】情報科学特別演習１Ａ, １Ｂ［細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕
一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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情報科学研究科【TZ569】情報科学特別研究２Ａ, ２Ｂ［細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕
一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

45【TZ579】情報科学特別演習２Ａ, ２Ｂ［細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕
一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
【TZ595】コンピュータ基礎特別演習２Ａ、２Ｂ［李亜民］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ637】コンピュータ基礎特別研究２Ａ、２Ｂ［李亜民］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ641】メディア科学特別研究２Ｂ、３ A ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ642】メディア科学特別演習２Ｂ、３ A ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ645】情報システム特別研究 1A、1B ［馬建華］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ647】情報システム特別演習 1A、1B ［馬建華］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

インターネットアーキテクチャ
廣津登志夫

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：

9【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Internet を支えるプロトコルの詳細とサーバ側仮想化技術を理解する。
【到達目標】
現在のインターネット社会を支える TCP/IP の技術詳細とその端点のサーバ仮想化について理解する。また、それらに関する最新の研究についての知見を得る。

10【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連

11【授業の進め方と方法】
この講義では Internet 上の通信を支えるプロトコル群について学ぶ。まず、Internet のプロトコル全般について概観した後、プロト
コル階層を下位レイヤから上位レイヤに向かって個別に見ていく。
特にインターネット層の IP と、トランスポート層プロトコルの中心である TCP については、その仕組みと性質について詳しく述べる。さらにサーバサイドの仮想化技術も概観する。
講義の後半には、最新の技術に関する文献から、最新のインターネッ
ト技術について学ぶ。技術文献については、候補から各自で選定し、周辺技術の調査も含めて発表を行う。それぞれの発表の後に質疑応
答とフィードバックのコメントや補足説明を行う。

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13
14

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
インターネットの概観 階層状に構成されているネット(Overview of
ワークプロトコルを理解するに当Internet)
たって、まず全体を概観しその概要を理解する。
通信プロトコル全般について概観
2
通信プロトコルする。
(Communication
Protocol)3
データリンク層プロト データリンク層のプロトコルを概観し、その役割を理解する。
コル〜その役割〜(Role of Datalink
Layer Protocols)
4
データリンク層プロト Ethernet 等の主要なデータリン
コル〜その仕組み〜
ク層プロトコル事例をベースに、(Datalink Layer
その仕組みの詳細を理解する。
Protocols in
Practice)
5
ネットワーク層プロト ネットワーク層プロトコルの役割
コルの役割について理解する。
(Role of Network
Layer Protocols)
6
IP(Internet
インターネットにおけるネット
Protocol) の概要
ワーク層プロトコルである IP の(Overview of
基本的な仕組みを理解する。
Internet Protocol)
7
IP ルーティング
インターネットを支える IP の
(IP Routing)
ルーティングについて、その仕組
みと各種ルーティングプロトコルについて学ぶ。
8
トランスポート層プロ トランスポート層のプロトコルをトコルの役割
概観し、その役割を理解する。
(Role of Transport
Layer Protocols)

トランスポート層プロトコルの概念的モデル(Conceptual modelof Transport Layer
Protocol)TCP(Transmission
Control Protocol) の概要
Overview ofTransmisson Cotrol
Protocol (TCP)
TCP 輻輳制御
(TCP Congestion
Control)

TCP/IP 最新技術
(TCP/IP Latest
Technologies)
サーバ仮想化技術
ネットワーク技術の発表(Presentation on the
Network
Technologies)

トランスポート層プロトコルが実現する高信頼性通信を例に、その概念的な通信モデルを理解する。

インターネットの通信の核をなす
TCP の概要について理解する。

インターネットの混雑がある程度に抑えられているのは TCP の制
御による部分が大きい。これを担っている TCP の輻輳制御について詳細に学ぶ。
最近の新しい TCP/IP の技術について概観する。
現在のクラウド環境を支えるサーバ仮想化技術について概観する
各自が担当して読んだ論文について技術紹介をする。

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
インターネット技術に関する論文を割り当てるので、その周辺調査と解説をする。本授業の準備・復習時間は、4 時間を標準とします。
【テキスト（教科書）】
Web から配布する【参考書】
講義中にも紹介するが、必要と思う場合は以下のものを薦める。
・J.Kurose,K.Ross,"Computer Networking –Top-Down
Approach–", Addison Wesley【成績評価の方法と基準】
レポートによる (100%)【学生の意見等からの気づき】
特になし【学生が準備すべき機器他】
CIS Moodle を用いて資料提供や発表調整を行う【その他の重要事項】
本講義の内容は担当教員の企業でのネットワーク技術に関する研究・開発の経験を元にしている。
【Outline (in English)】
Understanding the details of the Internet protocols and server
virtualization technologies.

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情報科学研究科 発行日：2023/5/1

HUI500K1

進化システム論佐藤裕二

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
教科書の輪講を行いながら、遺伝的アルゴリズムの理論的基礎、ビルディングブロックを考慮した設計手法、遺伝子座間のリンケージを考慮した学習や同定、分布推定に基づく手法、さらに進化計算の並列化手法に関して理解を深める。また、進化計算、群知能、ニュー
ラルネットワークなどの計算知能に関する輪講や実験を通して、計算知能の理論的枠組みと応用に関して学ぶことを目的とする。
【到達目標】
計算知能（の中でも特に強化学習手法）の理論的枠組みを体系的に把握し、簡単な応用問題への適用法を習得することを到達目標とする。

第9回

輪講 8

第 11 回 実験 1

【授業の進め方と方法】
計算知能の理論的枠組みを体系的に把握することを目標として、まず基本となる、遺伝的アルゴリズムの理論的基礎（選択のパラメータである乗っ取り時間や探索を制御するパラメータであるイノベー
ション時間など）、ビルディングブロックを考慮した設計手法、遺伝
子座間のリンケージを考慮した学習や同定、分布推定に基づく手法、さらに進化計算の並列化手法に関して学ぶ。Web から入手したプロ
グラムを用いた実験に基づく議論や査読付き論文の輪講を通して進化システムへの理解を深める。
You will learn the advanced theories of evolutionary computation including (1) Theory of genetic algorithms suchas takeover time and innovation time, (2) Design for thebuilding block, (3) Linkage learning and linkage identification,(4) Estimation of distribution algorithm, and (5) Parallel
evolutionary computation. You will experiment and discuss byusing a prototype program obtained from several Web pages
and/or read a paper by turns, and learn about evolutionary
systems.
【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】
あり / Yes【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 ガイダンス
授業の目標、内容、進め方、および評価方法の説明
第 2 回 輪講 1 ：遺伝的アル スキーマとビルディングブロッ
ゴリズムの基礎と改良 ク、グレイコードによる符号化、
実数値 GA、ニッチング手法、多目的最適化のための手法
第 3 回 輪講 2 ：設計理論
遺伝的アルゴリズムの設計指針、
初期集団サイズの設定、選択・交叉のパラメータ設定の理論的解析
第 4 回 輪講 3 ：ビルディン Messy GA、fast messy GA、
グブロック処理による gem GA
手法
第 5 回 輪講 4 ：リンケージ リンケージ、LLGA、リンケージ
学習・同定
同定手法
第 6 回 輪講 5 ：分布推定に PBIL, MIMIC, CGA, ECGA,
基づく手法
UMDA, BMDA, BOA
第 7 回 輪講 6 ：並列化手法 マスタースレーブ方式、島モデル
GA、超並列 GA、分布推定アル
ゴリズムの並列化

輪講 7

第 10 回 輪講 9

【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）】【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No

第8回

第 12 回 実験 2

第 13 回 実験 3

第 14 回 まとめ

進化的計算、群知能やニューラル
ネットワークなどの計算知能と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。
進化的計算、群知能やニューラル
ネットワークなどの計算知能と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。
進化的計算、群知能やニューラル
ネットワークなどの計算知能と呼ばれる分野の論文を取り上げ、輪講を行う。
インターネットなどを通して公開された進化システム関連の実験用
ソフトウェアを受講者が興味に応じて各自入手し実験および議論を行う。
インターネットなどを通して公開された進化システム関連の実験用
ソフトウェアを受講者が興味に応じて各自入手し実験および議論を行う。
インターネットなどを通して公開された進化システム関連の実験用
ソフトウェアを受講者が興味に応じて各自入手し実験および議論を行う。
実験を通して学んだ内容などを報
告し、レポートとしてまとめる。

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
1. 教科書の予習・復習を行うこと。本授業の準備・復習等の授業時
間外学習は、各週につき 4 時間を標準とします
2. 教科書で理解困難な個所は参考文献（主に英語の論文）で事前に調査すること
3. 実験のためのプログラムのデバッグや見直しを行うこと
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）】[1] 棟朝 著「遺伝的アルゴリズム」森北出版（2008） (Munetomo,“Genetic Algorithms”, Morikita-shuppan, 2000.)【参考書】[1] D.E. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search, Optimizationand Machine Learning”, Addison-Wesley, 1989.
[2] 北野 編著「遺伝的アルゴリズム 1〜4」産業図書（2000）(Kitano, “Genetic Algorithms I - IV”, Sangyo-tosho, 2000.)[3] 有田 著「人工生命」科学技術出版（2000）(Arita,“Artificial Life”, Kagaku-gijyutu-shuppan, 2000.)[4] Proc.
The ACM/SIGEVO Genetic and Evolutionary
Computation Conference, 1999 ‒ 2022.
[5] Proc. The IEEE Congress on Evolutionary Computation
Conference, 1999 ‒ 2022.
[5] 進化計算学会論文誌、シンポジウム論文集、および研究会論文集【成績評価の方法と基準】
レポート（60%）および平常点（発表準備状況や質疑応答状況など）（40%）
【学生の意見等からの気づき】
前提科目を未履修の学生が一部おり、そのような学生の理解力が不十分の傾向があるため、初回（履修登録前のガイダンス時）に前提
科目の説明をしている。

—2—

情報科学研究科 発行日：2023/5/1【学生が準備すべき機器他】
特になし【その他の重要事項】
必要に応じて関連文献（主に英語の論文）を読んで理解を進めてもらうことがあります【Outline (in English)】
While conducting lectures in textbooks, understand thetheoretical foundations of genetic algorithms, design methods
considering building blocks, learning and identification considering linkage between gene loci, methods based on distribution
estimation, and parallelization methods of evolutionary computation, it aims to learn about the theoretical framework andapplication of evolutionary computation.
The standard for external learning, such as class preparation
and review, is 4 hours a week.
Grades are judged comprehensively from the report (60%)
and the attitude of participating in the class (preparation forpresentation, question and answer status, etc.) (40%).

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情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

数理モデリング特論
相島健助

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：

第 10 回 アルゴリズムのプログ
ラミング
第 11 回 これまでの成果のまとめ
第 12 回 統計モデリングの理論【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
数理的観点から情報学的な諸問題を捉えて解くべき数理的な問題を定式化し，それを解くための技術を学びます．微分方程式の数値解法
や数値積分，統計解析は重要な基盤です．主に数値シミュレーショ
ンやデータ解析を題材とします．

統計モデリングに直結する確率論を理解します第 13 回 統計モデリングの実践 統計理論に基づき人工知能等で重要な統計モデリングの技術を理解します
第 14 回 学生による論文紹介
学生による論文紹介【到達目標】
数理的な解析技術と諸問題への応用とその重要性について理解することを目標とする．振り子のような単純なものだけでなく，カオス
現象のような複雑なシミュレーションも行えるようになる．より具体的には，感染症のシミュレーション，金融商品の価格推定，手書き
文字認識のような画像処理のように，数理モデリングからそれを解くアルゴリズム設計と性能評価におよぶ一連の流れを理解する．そのために必要な数理的な概念やプログラミング能力は実際に使えるレベルでの習得を目指す．

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
学部１年時の微積分，線形代数，確率・統計を復習しておく．数値計算を行うので，予め Python で環境を整える，或いは MATLAB
をインストールする．C 言語や Java で計算を行う技術を習得しておくのでも構わない．実際に受講する際は講義内容に関連する文献をよく読む．課題レポートをきちんと提出する．プレゼンの準備を入念に行う．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．

【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
数理モデリングとその周辺の学問体系を理解することを目指す．現
象のモデリングやシステム設計には微分方程式や非線形方程式ならびに確率過程などが現れ，数値計算と統計解析はそれらの解法の基盤である．講義の前半では数理モデリングの技術とそれに必要なア
ルゴリズムについて，いくつかの具体例を交えた説明を行い，受講者の理解を深めて行く．またそのために有用な演習も適宜行っていく．後半では受講者自身で簡単な数理モデリングを行い，プログラ
ミングによるシミュレーションを行う．また数理モデリングに関する文献を自身で精読し，輪講形式で内容を紹介するプレゼンを行う．
課題（試験やレポート等）に対するフィードバック方法として、授業の初めに、前回の授業内で行った試験や小レポート等、課題からいくつか取り上げ、全体に対して講評や解説を行う。
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 数理モデリングの概要 現象の理解やシステム設計における数理モデリングの重要性を理解します
第 2 回 在庫管理の数理モデリ 基本である在庫管理の数理モデル
ング
について学びます
第 3 回 待ち行列理論
数理モデルの基盤の一つである待ち行列理論を学びます
第 4 回 ゲーム理論
ゼロ話ゲームに焦点をあてゲーム
理論を理解します
第 5 回 常微分方程式の数値解 数値シミュレーションのために常法
微分方程式の数値解法について学びます
第 6 回 非線形方程式の数値解 数値シミュレーションのために非法
線形方程式の数値解法について学びます
第 7 回 数値解法の計算機シ
数値解法に基づくシミュレーショ
ミュレーションへの応 ン技術を身に着けます
用技術
第 8 回 数理モデルの構築
学生自身で興味のある現象の数理モデリングを行います
第 9 回 数理モデルに対するア 構築した数理モデルをシミュレー
ルゴリズム設計
ションに結び付けるためのアルゴ
リズム設計を行います

設計したアルゴリズムのプログラ
ミングを行います
結果のまとめと考察ならびに議論【テキスト（教科書）】
こちらで資料は適宜配布する．また有用な文献も適宜指示する【参考書】
Mark M. Meerschaert (著), 佐藤 一憲 (翻訳), 梶原 毅 (翻訳), 佐々木 徹 (翻訳), 竹内 康博 (翻訳), 宮崎 倫子 (翻訳), 守田 智 (翻訳): 数
理モデリング入門 ―ファイブ・ステップ法― 原著第 4 版，共立出
版 (2015)
デヴィッド・バージェス モラグ・ボリー (著), 垣田 高夫 (翻訳), 大町 比佐栄 (翻訳) : 微分方程式で数学モデルを作ろう，日本評論社(1990)
浜田 宏: その問題、数理モデルが解決します，ベレ出版 (2018)
伊理 正夫，藤野 和建: 数値計算の常識，共立出版 (1985)【成績評価の方法と基準】
レポート課題（100%）で評価する．
【学生の意見等からの気づき】
特に無し【学生が準備すべき機器他】
貸与パソコン，授業支援システム【Outline (in English)】From the mathematical point of view, a variety of scientificand engineering problems are reduced to ordinary equations,or nonlinear equations. Statistics is also useful for such application areas. This course focuses on numerical simulations
and data analysis for the mathematical modeling together withefficient algorithms for solving the important mathematicalproblems.

—4—情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

データベースプログラミング言語
日高宗一郎

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：

10【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
データベースに対する問い合わせ処理等を記述するプログラミング
言語について、理論的背景や実装、研究動向を概観する。

11【到達目標】
データベースに対する問い合わせ処理等を記述するプログラミング
言語について、基本データやその集まりに関する代数的性質を利用した統一的な扱い等の意義、意味論などの形式的な扱いに関す理解、代数的性質を利用した最適化を含む処理系の構造の理解を目標とする。

12【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連

13
14【授業の進め方と方法】
データベースに対する問い合わせ処理等を記述するプログラミング
言語について、理論的背景や実装、研究動向を概観する。
基本データやその集まりに関する代数的性質を利用し、一見異なる
データ処理をモノイド準同型などの機構で統一的に表現し、系統的なプログラム変換を通した最適化にもつなげる。
また、木の自然な拡張としてのグラフの捉え方と構造再帰によるグラフの変換処理、その実装方法も扱う。
授業で課した課題を取り上げ、授業内で全体に対してフィードバッ
クを行う。

【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
序論
データベースプログラミング言語の特徴と意義2
データベースプログラ 正規表現、オートマトン、内包表
ミング言語のための数 記、推論規則など本講義に必要となる基本概念や記法の確認
学的準備
3
モノイド準同型
ブール値からリストまで広範囲にわたるデータとその操作を特徴付ける代数的構造を学ぶ
4
データベースプログラ モノイド準同型およびモノイド内
ミング言語における型 包表記などの型付けの推論規則による表現を学ぶ
5
データベースプログラ 対象とするデータを木やグラフにミング言語における型 広げ、それらの型としての木ス
キーマとグラフスキーマの例について学ぶ
6
木オートマトン (1)
文字列に対するオートマトンの木
への自然な拡張としての木オート
マトンの基本定義とスキーマからの生成
7
木オートマトン (2)木オートマトンが受理する言語のブール演算に対応する木オートマ
トン上の演算などの基本操作と性
質
8
木オートマトン (3)木オートマトンによる木のパター
ンマッチング
9
グラフデータモデル
木の自然な拡張としてのグラフの捉え方、グラフをボトムアップに構築する基本演算子であるデータ
コンストラクタとそれによる任意のグラフの表現の可能性

二つのグラフが同じかどうかの定義の一つである値等価性とそれを判定する決定手続き
構造再帰 (1)グラフの枝を繰り返し辿る操作としての構造再帰と、それによるグラフの変換
構造再帰 (2)異なる構造再帰関数がお互いを呼び合う相互構造再帰とそれを単一再帰への変換する組化、構造再帰
による結合 (Join) 処理の表現
構造再帰 (3)経路の正規表現によるグラフ問い
合わせとオートマトン
データベースプログラ データベースプログラミング言語
ミング言語の実装およ の実装法について、講義で取り上びまとめげたグラフ変換言語の実装例を紹介し、部分的な実装に取り組む
講義全体の総括を行う【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
参考文献等の予習、授業内に出される小課題やレポート課題に取り組む。
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。

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No

グラフデータモデル【テキスト（教科書）】
なし。
【参考書】
Leonidas Fegaras and David Maier. Optimizing object queries
using an effective calculus. ACM Transactions on Database
Systems Volume 25, Issue 4 , pp.457-516, December 2000
Peter Buneman, Mary Fernandez, Dan Suciu. UnQL: aquery language and algebra for semistructured data based on
structural recursion, The International Journal on Very Large
Data Bases, Volume 9, Number 1, pp.76–110, March 2000
Haruo Hosoya, "Foundations of XML Processing – The TreeAutomata Approach," Cambridge University Press, 2010 年 11月
五十嵐淳「プログラミング言語の基礎概念」サイエンス社 2011 年
07 月
Benjamin C. Pierce 著／住井英二郎 監訳「型システム入門 プログ
ラミング言語と型の理論」オーム社 2013 年 3 月【成績評価の方法と基準】
最終レポート (40%) および、小課題とその授業内での発表、質疑、討論による上記目標の達成度の確認 (60%) により総合的に判断する。
ただし、最終レポートの提出は必須であり、提出がない場合は E 判定とする。
【学生の意見等からの気づき】
サンプルプログラムの紹介などを通して講義で扱う概念の具体的なイメージを掴みやすくする。
理解を深めるための小課題を増やす。
【学生が準備すべき機器他】
Web 上の資料の参照や演習に用いるコンピュータ【Outline (in English)】This course overviews programming languages suitable fordata-intensive processing, such as query processing of
database systems, along with their theoretical background,implementations and research trends.

—5—情報科学研究科 発行日：2023/5/1

Algebraic properties of primitive data and their collections are
exploited to uniformly represent data processing that mightseem different using constructs such as monoid homomorphism, which also opens various optimization opportunities
through systematic program transformations.
We also deal with graphs as natural extensions to trees, alongwith transformations and their implementations by structural
recursions.

—6—

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

関数型言語と圏論
雪田修一

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：

12th【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
We study Functional Programming and Category Theory.
【到達目標】
Students will acquire working knowlege of category theory via
programming with Haskell. Basic notions such as functors,
natural transformations, adjoints, Kleiski triples, and monads
are fully explained.

13th【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）】

14th【授業の進め方と方法】
After basic materials are presented, students are asked towrite Haskell code to implement abstract concepts according
to concrete examples. You are required to present your code
approximately once in four class meetings. Feedback is directly
given in the discussion at the presentation meeting.

【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1st
Introduction
The goals of this course ispresented. Students will beable to decide whether toenroll in this class or not.
Text: Lec01-02
2nd
Programming
Programming with Haskell.
Categories
Implementing examples in
Lec01-02
3rd
Products
The concept of products are
explained.
Text: Lec03-04
4th
Programming with
Students write programs with
Products
tuples, implementing
examples in Lec03-04.
5th
Coproducts
The concept of coproducts are
explained.
Text: Lec05-06
6th
Programming with
Students write programs with
Coproducts
the Either type constructor,
implementing examples in
Lec05-06.
7th
IO in Pure
IO in Haskell is explained.
Languages
Text: Lec07
8th
MonadsMonads are explained.
Text: Lec08
9th
Abstract Data Types Trees, stacks, queues, andother standard data types are
viewed from category theory.
Text: Lec09-10
10th
Programming
Students write programs that
Abstract Data Types implement various arrows insample categories in Lec09-10.
11th
Categories of
The concepts of functor, theFunctors
category of functors, andnatural transformations are
introduced.
Text: Lec11-12

Programming
Kleisli Triples

Students write programs that
implement various functors inexamples in Lec11-12.
The concept of Kleisli triple isintroduced with various
examples.
Text: Lec13 and Lec14
Students write programs that
implement various notions
such as state, continuation,and other functors.
Text: Lec13【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Perform all the tasks that are assigned in class. Students areencouraged to do pencil-and-paper calculations in all examples.
On average, it takes four hours to finish weekly assignments.

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No

Programming with
Functors andNaturalTransformations
Kleisli Triples andMonads【テキスト（教科書）】
Materials will be available on-line.
【参考書】
Learn You a Haskell for Great Good!, Miran Lipovaca, No
Starch Press.
Haskell – the craft of functional programming – 3rd edition,
Simon Thompson, Addison Wesley.
【成績評価の方法と基準】
Contributions to the discussions in class (50%). Talks at thepresentation meetings(50%).
【学生の意見等からの気づき】
Lots of drawings are added to visual aids.
【学生が準備すべき機器他】
PC【その他の重要事項】
None【Outline (in English)】
We study Functional Programming and Category Theory.
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 thefollowing
Final presentation: 50%、Short reports : 50%.

—7—

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

HUI500K1

Advanced AI
黄潤和

サブタイトル：人工知能特論
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：

第6回

Each student proposes andimplements a small
decision-making system withlearnt reasoning mechanisms
第 7 回 Mid-term
Students make presentation ofpresentation
their work on searching for asolution system or adecision-making system
第 8 回 Big data mining
clustering, classification,knowledge discovery
第 9 回 Machine learning
Supervised/unsupervised/semisupervised learning andtransfer learning
第 10 回 Neural Network and Neuron Networks, Back
Deep Learning and Propagation, LSTM,
other hot topics
Transformer, AGI
第 11 回 Introduction of
Discovery of what functions in
OpenAI and
OpenAI and ChatGPT
ChatGPT
Discussion of how to develop
第 12 回 Selection of term
project for solving a intelligent agents based on thefunctions in OpenAI
particular problem
in our daily life
Students report their progress
第 13 回 Discussion on theof the term project and areterm projectgiven advice and suggestions
progress
第 14 回 Final term projectStudents makes presentation
presentationof their term projects【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The topics include
・explaining advanced AI techniques
・introducing the state of the art AI techniques and researches・solving some small problems in our daily life or for supporting
the weak persons【到達目標】The objectives of this course are to make students master thebasic principles of AI, learn advanced AI techniques, know thestate of the art AI researches, and able to solve a small problem
with what they have learnt.
【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
This course is conducted by reviewing the basic AI techniques,
and then students are asked to design a simple intelligent
agent system based on the PAGE design components forsolving a simple problem with a selected AI techniques andmake the mid-term presentation. Students will receive theadvice and comments during their presentation, and criticalpoints are discussed among the professor and all students.
Further students will step on learning some the state of
the art AI technologies and researches from the lectures,
selected research readings, and related video clips for further
understanding. Finally students are to conduct a term project
by freely selecting an application such as developing a practicalintelligent system or designing a prototype smart system for aparticular small problem in the real world. Students are asked
to submit a final report on their term and make a presentation.
Moreover, there will be some questions for students to thinkand discuss in-class for promoting active learning and mutual
learning among students as well.

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Students should be able to search for related research articles
and read them. They are asked to identify a small problem inour daily life to solve for the final term-project.
It takes four hours for weekly pre-study and assignments on
average.

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 Introduction
Overview of AI, History of AI,
and the state of the art of AI
第 2 回 Problem solving
Searching for solutions to a
problem
第 3 回 Application ofEach student selects a search
problem solving
problem topic to solve with aproblem solving algorithm
第 4 回 Logic Reasoning
Knowledge representation andinference mechanisms-forward chaining-backward chaining
第 5 回 A decision-making
A rule based systemsystem-identification decision tree
-from a training data to adecision tree
-from a decision tree to refinedrules

Decision-making
under uncertainty【テキスト（教科書）】[1]. “Artificial Intelligence ‒ A Modern Approach”, Stuart
Russell and Peter Norvig, Prentice Hall.
[2]. "Deep Learning", MIT press, Ian Goodfellow and Yoshua
Bengio and Aaron Courville, https://www.deeplearningbook.
org/
【参考書】
[1]. Neural networks and deep learning related web sites[2]. OpenAI and ChatGPT topic related web sites【成績評価の方法と基準】
Evaluation on students is based on the mid-term presentation and report(30%)and final term-project presentation andreport(70%).
【学生の意見等からの気づき】
Interactive learning is preferable.
Interactive discussion in classes—8—情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

データマイニング特論
赤石美奈

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
インターネットにより可能となった情報収集を利用することにより開けた新しい可能性について検討しながら、集合知とは何かについて考察していく。
【到達目標】
本講義では、Web データマイニングの分野で使われている技術やその理論について理解することを目標とする。インターネットを通じて集合知のもととなるデー タを集め、データの中に潜んでいる規則性を見つけるための各種アルゴリズムに ついて学び、データの収集・分析・解釈に関する様々な手法を身に着ける。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【学生の意見等からの気づき】
特になし【その他の重要事項】
特になし【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】
あり / Yes【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 集合知とは？
ガイダンス、及び、概論
第 2 回 推薦
協調フィルタリングの仕組みと応用について学習する。
第 3 回 グループを見つける
各種のクラスタリング手法について学習する。
第 4 回 検索とランキング (1) 検索エンジン仕組みについて学習する。
第 5 回 検索とランキング (2) ランキングの仕組みについて学習する。
第 6 回 最適化 (1)最適化とは何かを理解する。
第 7 回 最適化 (2)最適化の手法について学習する。
第 8 回 ドキュメントフィルタ ドキュメントフィルタリングとは
リング (1)
何かを理解する。
第 9 回 ドキュメントフィルタ ドキュメントフィルタリングの手
リング (2)
法について学習する。
第 10 回 決定木によるモデリン 決定木とモデリング手法についてグ学習する。
第 11 回 演習
授業で学んだ手法をデータに適用し、実際に分析を試みる。
第 12 回 演習発表
各自の演習から得られた知見を発表する。
第 13 回 高度な分類手法
カーネルメソッド、SVM について学習する。
第 14 回 特徴を発見する
特徴抽出の手法について学習する。

【成績評価の方法と基準】
レポート（50%) に加え、授業中の参加の度合・貢献度 (発表等 50%)を考慮し、総合的に判断する。

【学生が準備すべき機器他】
貸与 Note PC を使用する場合がある。

【授業の進め方と方法】
授業では、集合知に関する、身近な問題やシステムに関する具体例を取り上げ、その仕組みや動作について学習する。
授業中には、適宜、学生による発表の機会を設け、ディスカッショ
ンの中で課題へのフィードバックを行う。

【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No【参考書】
参考書・参考資料等
集合知プログラミング
Toby Segaran (著), 當山 仁健 (翻訳), 鴨澤 眞夫 (翻訳) 、オライリー
ジャパン【Outline (in English)】This course introduces collective intelligence. The topics
will include a quick overview of recommendation systems,
clustering, ranking. Optimization, classifiers, decision trees,
k-nearest neighbors, kernel methods and support vector
machines and feature extraction. Students will learn how totake advantage of collective intelligence through coursework
and an experimental project.
The standard time for out-of-class activities such as assignments is 4 hours per week. The evaluation will becomprehensively made by considering final report (50%) andin-class contribution (50%).

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
教科書の予習・復習。
課題が指示された場合は、課題レポート提出。
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）】
適宜、講義中に配布する。

—9—

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COS500K1

科学技術シミュレーション
善甫

康成

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The subject of this lecture is that basic calculation techniques
will be studied for all students who major in information
technology and science to learn recent high performancecomputing technologies.
【到達目標】
Basic computational skills will be acquired. In particular, theissues we focus on are as follows;
1.
Numerical integration, simultaneous equations, andordinary differential equations as computing software basics.
2. Program coding of numerical software
3. Program execution and visualization of the results.
【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
We will investigate the basis of recent simulation techniques inscience and engineering, where computation based researches
are extensively applied to engineering and materials developments. This course provides opportunities to learn thenecessary basic skills through solving various practical-level
exercises and programming, and hope that this nurtures
future researchers, educators and professional engineers in
information science and practical R&D.
For your understanding of the theories and simulation
techniques, a progress report will be required and submitted to
Learning Support System in each class, which sure will start
our practical discussions.
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Computing software Number representation, fixedbasicsand floating method
Integration algorithms, and2
Numerical
uncertainties in computations
integration anderrors3
Numerical
Differentiation and its error
differentiation
analysis
4
Trial-and-error
Bisection andsearching
Newton-Rahpson Algorithm
5
Ordinary
Simple Euler’s algorithm, anddifferential equation second order of Ordinary(1)
Differential Equations
6
Ordinary
Runge-Kutta Algorithm (2nddifferential equation order, 4th order)(2)
7
Application of
Non-linear oscillations
ordinary differential
equation
8
SolvingMatrix computing
simultaneous(Gauss-Jordan elimination)
equations (1)9SolvingMatrix computing (LU
simultaneous
decomposition)
equations (2)10Monte Carlotechnique

11

Generating random
numbers
Basics of molecular
dynamics
Partial deferential
equation (1)Summary12
13
14

Calculating π using Monte
Carlo, and comparison withnumerical integrals
Simulating randomness andits assessment
Description of 1 dimensionalmotion of 2 atoms
Thermal conductance andsolution of Laplace equation
Review of lectures【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Prior to each lecture, participants should lean the important
technical terms, and their meanings and definitions. The
standard for overtime study such as preparation and reviewof this class is 4 hours per week.
【テキスト（教科書）】
小柳義夫監訳、計算物理学（上・下）朝倉書店 (R. H. Landau, et.
al., Computational Physics)
小柳義夫監訳、計算物理学（Ⅰ・Ⅱ）朝倉書店（Landau et al.,Computational Physics: Problem Solving with Python, 3rd ed.）Handouts to be distributed【参考書】
R. H. Landau, M. J. Paez, C.C. Bordeianu, “A survey ofcomputational physics ‒ introductory computational science−,” Princeton University Press 2008
Some other references will be introduced together withhandouts.
【成績評価の方法と基準】
Grating criteria are based on practical programming exercises,
assignments in each lecture and contribution to the course(50%), and a final presentation on an individual assignment
given to the participants (50%).
【学生の意見等からの気づき】
Questions, comments and discussion in each class would be agood for your own development. Your active contribution sure
will make you understand this lecture deeply.
【学生が準備すべき機器他】
Computational environments and private PC for developing
some necessary programs.
【Outline (in English)】
The subject of this lecture is that basic calculation techniques
will be studied for all students who major in information
technology and science to learn recent high performancecomputing technologies.

— 10 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

HUI500K1

音声・言語処理特論
伊藤克亘

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
情報処理技術者・研究者として研究、開発の現場で活用できる音声・言語処理技術の習得。
具体的な内容は受講生の希望で変更することもある。
授業計画は 2010 年度の実施例である。
【到達目標】
各自の修士論文研究に役立つレベルの知識・スキルを得ることを目標とする。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
確率的言語モデルを中心にして、情報検索、音声認識などの音声言語処理の理論と技術を学ぶ。フリーのツールを利用した演習を交え、実用的な理論と技術の習得を目指す。
課題については、授業で発表させ、それについてコメントおよび必要な技術的追加説明を行う。

【成績評価の方法と基準】
課題およびレポートで評価する (授業計画により課題の数は変わる
が、課題を均等な割合でトータルで 100%となるように評価する)。
【学生の意見等からの気づき】
特になし。
【学生が準備すべき機器他】
貸与ノート PC、授業支援システム【Outline (in English)】Acquisition of speech and language processing technology thatcan be utilized at the practical research and development as
information technology engineer / researcher.
Contents may be changed depending on student’s request.
The schedule is an example of 2010.

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
ガイダンス
前提知識、スキルの確認。講義の進め方の説明。
2
言語の特性
自然言語の特徴3
周波数領域の操作
周波数領域のフィルタ
4
LPC
LPC による音源信号の推定
5
音声認識システム
フリーツール julian の紹介
6
音声合成システム
フリーツール gtalk の紹介
7
音声インタフェース
音声対話システムの事例研究
8
信号処理応用 (1)アンビエンス分離プログラムの概説
9
音声対話システム構築 音声対話システム演習の途中経過
演習 (1)
発表
10
信号処理応用 (2)アンビエンス分離プログラムの演習11
音声対話システム構築 音声対話システム演習の途中経過
演習 (2)
発表
12
信号処理応用 (3)信号処理プログラム演習課題の発表
13
音声対話システム構築 音声対話システム演習の発表
演習 (3)
14
まとめ
最終課題の発表【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
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。
プログラミングを主とする講義に関する課題、講義で紹介した手法に関連する論文のレビューの課題などを課す。
【テキスト（教科書）】なし【参考書】
書名: IT Text 音声認識システム
著者名：鹿野清宏、伊藤克亘他
出版社: オーム社
出版年： 2016
書名: Theory and Applications of Digital Speech Processing 著
者名: L. Rabinar 他 出版社: Prentice Hall 出版年: 2010— 11 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

コンピュータグラフィックス特論佐藤周平

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
コンピュータグラフィックス（CG）は，代表的なゲームや映画，テレビ番組などの身近なところから，建築物の設計や医療機器など幅広く必要とされるようになっている．このように様々な分野で利用されている CG 技術の中でも，本講義では特に，物理シミュレーショ
ンを用いた映像生成についての先端的かつ高度な知識の習得を目標とする．
【到達目標】CG における物理シミュレーションを利用した映像生成に関して，
CG 分野で広く使われているシミュレーション手法の基礎や，映像生成を高速かつ簡単にするための高度な技術の習得を目標とする．
また，自ら先端的な研究の論文について調査・発表することで，理解を深める．
【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）】【授業の進め方と方法】
最初の数回で CG における流体シミュレーション手法の基礎について解説する．その後は，制御などの発展的な方法や最近の研究など，
より高度な技術について解説する．中間と最後では，指定した中か
ら論文を各自選択し，その内容を簡単にまとめて紹介する発表会を行い，CG 特有の技術についてより理解を深める．
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
イントロダクション
CG の流体シミュレーション分野の概要
格子法，粒子法2
CG における流体シ
ミュレーションの基礎（１）−格子法・粒子法−
3
CG における流体シ
PIC，FLIP
ミュレーションの基礎（２）−ハイブリッド
な方法−
4
発展的なシミュレー
形状制御，動きの制御
ション（１）−制御−
5
発展的なシミュレー
主成分分析，ラプラシアン固有関ション（２）−基底関 数
数の利用−
6
中間発表（１）−前
選択した論文の内容を発表
半−
7
中間発表（２）−後選択した論文の内容を発表
半−
8
流体映像生成に応用さ シームレス画像合成，テクスチャ
れている画像処理技術 合成
9シミュレーションデー ノイズ，ガイド，深層学習
タの再利用（１）−高精細化−
10シミュレーションデー データ間の補間，カット&ペース
タの再利用（２）−編 ト，変形集−
11
その他の現象の物理シ 粘性流体，樹枝状結晶
ミュレーション
12
最新研究紹介CG の最新研究の紹介

13
14

最終発表（１）−前半−
最終発表（２）−後半−

選択した論文の内容を発表
選択した論文の内容を発表【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
授業の復習と発表準備を必要に応じて行うこと．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）】
教員が作成した資料を授業にて配布．
【参考書】
Robert Bridson. “Fluid Simulation for Computer Graphics” A
K Peters/CRC Press, 2015, ISBN:9781482232837
Doyub Kim. “Fluid Engine Development” A K Peters/CRC
Press, 2016, ISBN:9781498719926【成績評価の方法と基準】
中間発表 (40%)，最終発表 (40%)，質疑への参加など授業への貢献
度（20%）【学生の意見等からの気づき】
特になし．
【学生が準備すべき機器他】
発表時には各自の貸与ノート PC を使用する．
【Outline (in English)】【授業の概要（Course outline）】
Techniques of computer graphics (CG) are widely used invarious fields, such as, Movies, Video games, CAD, medical
devices, and so on. In this course, students will study advanced
techniques for creating animations using physically-based
simulations in CG.
【到達目標（Learning Objectives）】
Goals of this course are to acquire fundamentals of simulation
methods widely used in CG, and advanced techniques for fastand easily creating animations. Students also deepen his/her
understanding by surveying and presenting the latest papers.
【授業時間外の学習（Learning activities outside of classroom）】
Students should spend at least 4 hours reviewing this courseand preparing presentations.
【成績評価の方法と基準（Grading Criteria /Policy）】
Midterm presentation (40%)，Final presentation (40%)，Contributions to this course (20%)— 12 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

HUI500K1

画像メディア情報特論
高村誠之

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
本講義では、ディジタル画像通信の際に必要となる画像圧縮技術について、その基本原理、応用技術、さらには国際規格や実社会でのサービス動向まで広く概説する。

【その他の重要事項】
本講義は担当教員の企業での画像処理応用や画像符号化技術に関する研究開発の知見を元に実務に必要な信号処理に関する講義を行う。
オフィスアワーは金曜 2 限 (GBC) である。

【到達目標】
この授業では現在のディジタル画像通信を支える要素技術を理解する。具体的にはディジタル画像の性質と、その性質を利用した JPEGなどの圧縮技術、および圧縮技術を用いた製品やサービスについて理解することを目標とする。

【Outline (in English)】In this lecture, the basic principles, applied technologies,
international standards, and real-world service trends ofimage compression technologies necessary for digital image
communication will be extensively reviewed.
You will understand the elemental technologies that support
current digital image communications. Specifically, the goal
is to understand the properties of digital images, compression
technologies such as JPEG that utilize those properties, andproducts and services that use compression technologies.
Before/after each class meeting, students will be expected tospend four hours to understand the course content.
Your overall grade in the class will be decided based on thefollowing.
Term-end examination: 50%, short reports (including in-classdrill): 50%【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）】【授業の進め方と方法】
講義が中心であり、随時小課題および最終レポートを実施する。
【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】
なし / No【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
ガイダンス、ディジタ 画像情報の特徴とディジタル化
ル画像の基本2
画像情報の持つ性質
画像情報の統計的性質
3
フィルタ、情報量
画像のフィルタリング、情報量・エントロピー・符号量
4
符号化、人間の視覚
エントロピーと情報源符号化、人間の視覚
5
色空間、予測、変換
色空間、画面内予測、画面間予
測、変換
6
予測の詳細
画像圧縮における様々な予測
7
動画像の予測動きベクトル検出、ハフマン符
号、算術符号
8
その他の符号、量子化 ユニバーサル符号、量子化
9量子化と最適化
ベクトル量子化、符号量最適割り
当て、Golomb 符号応用例
10
画像通信の応用事例
メディア処理の応用例（映像・画像処理技術、高臨場感通信技術
11
JPEG
JPEG の中身解説
12
色彩工学
色彩工学基礎、低次視覚メカニズ
ム
13
最新の符号化国際規格 H.265/HEVC、H.266/VVC
14
まとめ
本講義の総括を行う【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき 4 時間を標準とします。
【テキスト（教科書）】
教科書は使用せず、必要に応じて講義資料を配布する。
【参考書】
参考書は指定しない。論文や Web で公開されている教材等を適宜参照のこと。
【成績評価の方法と基準】
課題 (授業内演習含む)50%、最終レポート 50%【学生の意見等からの気づき】
本年度新規科目につきアンケートを実施していません— 13 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

MAT500K1

応用解析入門伊藤克亘

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
機械学習やメディア科学、その他のコンピュータ科学では学部で学ぶ基礎的な大学数学以上の高度な数学理解が必要になることがある。本科目では、大学院でのコンピュータ科学の研究に必要となる数学の一つとして解析学を取り上げ、各自の研究を進める上で必要な数学的方法を選択できるリテラシーを身につける。

使える数理リテラシー
杉本大一郎
勁草書房
2009
【成績評価の方法と基準】
教科書の課題 20%、前半の課題 30%、最終課題 50%として評価する。
【学生の意見等からの気づき】
新規科目なのでなし。

【到達目標】
大学院の研究活動で数学的手法を用いた論文を避けずに読み書きできるようになる。
【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）】【授業の進め方と方法】
教科書を用いて数式の読み解き方を学ぶ。
また、教科書の例題をコンピュータを用いて解くことを通じて、コンピュータによる数学へのアプローチ方法を学ぶ。
また、コンピュータツールを用いて、問題を解くことで、直観的な数学の理解を補助する方法を学ぶ。
【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】
あり / Yes【学生が準備すべき機器他】
貸与ノート PC を授業に持参すること。MATLAB,Mathematica,
sympy, numpy, scipy などがインストールされていると演習に役立つ。
【Outline (in English)】This course deals with mathematical methods in analysis.
Students learn how to use mathematics in their study andresearch. They also learns how to use mathematical tools, forexample, matlab, mathematica, and python.
The standard for outside study such as preparation and reviewof this class is 4 hours per week.
Grades will be judged comprehensively from the first project(30%) + the final project (50%) + class participation attitude(20%).

【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
ガイダンス
授業の目的、進め方、解析学、変
化と関数
2
増殖の数理
変化と微分、微分方程式
3振動の数理
2 階線型微分方程式、減衰振動
4
競合の数理
連立微分方程式
5
弦のつり合いの数理
微分方程式の境界値問題
6
熱伝導と波動の数理
偏微分方程式
7
前半まとめ
課題の発表
8
フーリエ変換 (1)複素フーリエ級数、フーリエ変換、フーリエ変換の性質
9フーリエ変換 (2)フーリエ変換の微分方程式への応用
10変分法 (1)
変分法、汎関数11
変分法 (2)微分方程式への応用
12
超関数 (1)デルタ関数、超関数13
超関数 (2)超関数の極限と微分14
まとめ
最終課題の発表【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
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。予習として教科書の例題を解くこと、復習としては章末問題を解くことを課す。
また、授業で取り上げた手法に関連する論文の調査を行う。
【テキスト（教科書）】
はじめての応用解析
藤田宏他著
岩波書店
2019
【参考書】
大学数学のお作法と無作法
藤原毅夫
近代科学社
2019

— 14 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

Global CIS Special Lecture 1
内田薫

サブタイトル：グローバル CIS 特別講義 1
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Practical machine learning:This course is designed to give graduate students thefundamental knowledge and practical training of machinelearning techniques for intelligent media processing, and how
to apply them to real world problems.
【到達目標】The goal of this course is to have students familiarized withknowledge, understanding, and practices of the process andmethodology for machine learning.
【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
The course, conducted in English, will mainly consist of
lectures but time will be given for students to work on researchand programming exercises. Students will enjoy related
practical Python programming using code samples provided by
the instructor.
Project/assignment outputs will be reviewed in the classroom.

【参考書】
Andreas C. Müller, Sarah Guido, "Introduction to Machine
Learning with Python: A Guide for Data Scientists," O’Reilly
Media, 2016.
Sebastian Raschka, “Python Machine Learning: Unlock
Deeper Insights into Machine Learning With This Vital Guide
to Cutting-edge Predictive Analytics,” Packt Publishing, 2015.
Willi Richert and Luis Pedro Coelho, "Building Machine
Learning Systems With Python," Packt Publishing, 2013.
【成績評価の方法と基準】
Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), and assignment outputs (80%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.
Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)【学生が準備すべき機器他】
Students are expected to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and presentations.

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Introduction
Introduction to data scienceand machine learning
2
Data science
Data acquisition andvisualization
3
Classification 1
Basic techniques andperformance measures
4
Classification 2
Generalization and overfitting
5
Classification 3
Advanced techniques andapplications
6
Data collection
Web scraping and othertechniques
7
Regression 1
Linear regression
8
Regression 2
Other techniques andapplications
9
Midterm project
Midterm project workshop
10
Clustering 1
Basic techniques
11
Clustering 2
Other techniques andapplications
12
Dimensionality
Basic techniques andreduction
applications
13
Deep learning
Introduction to neuralnetworks and deep learning
14
Final Project
Final project workshop【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Reading, research and programming assignments.
Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】
Course materials will be provided in class.

— 15 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

Global CIS Special Lecture 2
内田薫

サブタイトル：グローバル CIS 特別講義 2
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Image processing and recognition:
This course is designed to give graduate students thefundamental knowledge and practical training of image
processing and recognition, and how to apply them to realworld problems.

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Reading, research and programming assignments.
Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.

【到達目標】The goal of this course is to have students familiarized withknowledge, understanding, and practices of the process andmethodology for image processing and recognition.

【参考書】
Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, "Digital Image
Processing (3rd Edition),” Prentice Hall, 2007.
Jan Erik Solem, "Programming Computer Vision with Python,"
Oreilly & Associates Inc, 2012.
C. M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning,"
Information Science and Statistics, Springer (October 1, 2007).

【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
The course will mainly consist of lectures but time will be given
for students to work on research and programming projects.
Students will enjoy related practical Python programming
using code samples provided by the instructor.
The course will mainly consist of lectures but time will be given
for students to work on research and programming projects.
Students are required to work on weekly programming
exercises of CIS programming, such as mathematics andmachine intelligence.
Project/assignment outputs will be
reviewed in the classroom.

【テキスト（教科書）】
Course materials will be provided in class.

【成績評価の方法と基準】
Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), and assignment outputs (80%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.
Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)【学生が準備すべき機器他】
Students are expected to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and presentations.

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Introduction
Introduction to image
processing and recognition
2
Image processing 1 Image acquisition anddigitization
3
Image processing 2 Point and neiborhood spatial
filters
4
Image processing 3 Frequency domain image
processing
5
Image processing 4 Noise removal and restoration
6
Image processing 5 Segmentation andthresholding
7
Image processing 6 Morphology
8Midterm project
Midterm project workshop
9
Image matching 1
Template matching andfeature matching
10
Feature extraction 1 Edge detection- derivative-based techniques- LOG and Zero-crossing
11
Feature extraction 2 Edge detection- Canny filter
Corner detection and matchers
12
Feature extraction 3 SIFT, HOG, and othertechniques
13
Image matching 2
Hough transformation andvote-based techniques
14
Final projectImage recognition projectworkshop— 16 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

Global CIS Special Lecture 3
内田薫

サブタイトル：グローバル CIS 特別講義 3
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Pattern recognition and machine intelligence:
This course, conducted in English, is designed to give graduate
students the fundamental knowledge of pattern recognition
and machine intelligence【到達目標】The goal of this course is to provide students with knowledge
and understanding of fundamental pattern recognition andmachine intelligence techniques and how to apply them to realworld problems.
【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
This course, conducted in English, will enable students tounderstand the basic approaches to pattern recognition andmachine intelligence problems, which students should learn as
an introduction to real world problems. Students will enjoy
related practical Python programming using code samples
provided by the instructor.
The course will mainly consist of lectures but time will be given
for students to work on research and programming projects.
Students are required to work on weekly programming
exercises of CIS programming, such as mathematics andmachine intelligence.
Project/assignment outputs will be
reviewed in the classroom.
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Introduction
Introduction to patternrecognition and machine
intelligence2
Statistical Pattern- Features and Their
Recognition 1
Distributions- Feature Vectors and FeatureSpace
3
Statistical Pattern- Likelihood and the Bayes’
Recognition 2
Law- Feature Space, Principal
Component Analysis andEigenspace
4
Statistical Pattern
Economic gain and ROC curve
Recognition 3
5
Statistical Pattern
Clustering and thresholding
Recognition 46Structural Pattern
Pattern Recognition by Syntax
Recognition 1
Analysis
7
Structural Pattern
Formal grammar and parsing
Recognition 2
8Midterm project
Midterm project workshop
9
Image features for- Corner-based techniquesmatching- Scale-invariant techniques

10

Image Matching 1

11

Image Matching 2

12Image Matching 3

13

3D image analysis

14

Final project- Semantic Graph Matching- Uninformed search for graphmatching- Heuristic search for graphmatching- Robust matching methods
Genetic algorithm and related
techniques- 3D block world recognition- 3D shape from X
Final project workshop【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Reading, research and programming assignments.
Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】
Course materials will be provided in class.
【参考書】
Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G.Stork, "Pattern
Classification, second edition,” Wiley-Interscience, 2001.
C. M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning,"
Information Science and Statistics, Springer (October 1, 2007).
Willi Richert and Luis Pedro Coelho, "Building Machine
Learning Systems With Python," Packt Publishing, 2013.
【成績評価の方法と基準】
Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), and assignment outputs (80%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.
Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)【学生が準備すべき機器他】
Students are expected to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and presentations.

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情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

Global CIS Special Lecture 4
内田薫

サブタイトル：グローバル CIS 特別講義 4
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Computer and Information Sciences for global innovation:
This course is designed to give graduate students thefundamental knowledge of and training for applying computerand information sciences for global innovation.
【到達目標】The goal of this course is to provide students with knowledge
and understanding of the process and methodology to apply theasset of computer and information sciences to solve real world
problems through global innovations.
【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
The course, conducted in English, will enable students tounderstand the basic knowledge necessary to apply computerand information sciences to solve real world problems throughglobal innovations. Students will experience related practical
Python programming using code samples provided by the
instructor.
The course will mainly consist of lectures including real casestudies but time will be given for students to work on research,
discussion and RPA programming projects. Project/assignment
outputs will be reviewed in the classroom.
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Introduction
Global innovation in 21st
century
2
Innovation 1- Value creation and value
capture- Innovation process and corecompetence management
3
Innovation 2- Differentiation for user
benefit- Analysis of positioning andenhancement of capabilities
4
RPA programming
Programming for RPA (Robotic
Process Automation)
5
Project workshop 1 Innovation case study
Diffusion of technology anddisruptive innovation
6
Marketing basics 1 Introduction to marketingtheories
7
Marketing basics 2 MOT marketing methodologies
8
Innovation case
Birth of personal computer
study 1
9Innovation case
Evolution of the internet
study 2
10
Project workshop 2 Market creation by technology
11
Product architecture Modular vs Integral
Open vs Closed
Platform leadership

12

Business models

13
14

Project workshop 3
Summary- Business architectures andearning models- Internet services, Web
marketing and monetization
Business innovation
Globalization of technology
and business【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Reading, research and programming assignments.
Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】
Course materials will be provided in class.
【参考書】
Clayton M. Christensen, The Innovator’s Dilemma:
When
New Technologies Cause Great Firms to Fail (Managementof Innovation and Change), Harvard Business Review Press;
Reprint edition (November 19, 2013).
W. Chan Kim and Renee Mauborgne , Blue Ocean Strategy:
How To Create Uncontested Market Space And Make The
Competition Irrelevant, Harvard Business Review Press; 1
edition (February 3, 2005).
Frederick E. Webster Jr., “Industrial Marketing Strategy,”
Wiley, 1995.
Hugo Tschirky et al, “Management of Technology andInnovation in Japan,”Springer; 2005.
【成績評価の方法と基準】
Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), and assignment outputs (80%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.
Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)【学生が準備すべき機器他】
Students are expected to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and/or presentations.

— 18 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

Web System Development小林郁夫

サブタイトル：Web システム開発
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The attainment target is to acquire the practical skills of web anddatabase system development according to the concept of BDD (Behavior Driven Development). Design reviews and code walk-throughs are
frequently held to improve student skills of building a target system.
The language is Ruby, and the platform is Rails.
【到達目標】The goal is to be able to build web applications, using Ruby on Rails
platform. As a graduate student, we discuss various topics related toWeb-based computation.
【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）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.

Week 11 Design of the controller Design data processing Controller
and Views which are independent
from model classes. Handles"Follow/Followed" information for
the twitter system.
Week 12 SQL and Database
Learn how to extract data fromQuery
database, based on search
condition, how to toss the extracted
data to the screen, and how tocheck raw SQL sentences.
Week 13 Finishing Project
Finish developing My mini-twitter
web application system.
Week 14 Presentation and
Present your own web system to
Discussion
the class, then discuss on thedesign of the system.

【授業の進め方と方法】
This course is practical training. Using Ruby on Rails platform,
experience so-called RAD (rapid application development). In thiscourse, we break up the system into independent parts, unravel
relationships between parts, trace the links, and acquire knowledge
about the structures of the web application.
Debates would be held on the student’s presentation on own system’s
design and installation, so that the student could improve the practicalskills.

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
The first step is to operate and generate the samples as instructed,
and literally create a replica. Next, the second step is to appeal youroriginality. You need to spend your time in this second phase trial.
Standard study time outside of class for preparation and review: 4hours.

【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】
あり / Yes【参考書】
A variety of web pages on ’Ruby on Rails’ programming are provided
by many programmers.These practical pages are useful as learningmaterials, also.

【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
Week 1 Introduction
Install Ruby on Rails
environment.Generate first simple
project, and run theapplication.Learn rails operation.
Week 2 Project Generation
Learn platform structure by
Scaffolding andreading directory tree. Then
Internationalization
introduce
I18n(Internationalization) to makemultilingual web page.
Week 3 MVC Model, HTML
Dissolve the project structure intoand CSS
three components; Model, View,
and Controller. Read routing
file(routes.rb) to trace the request
handling logical path.
Week 4 Version Management
Learn Version Management using
using Git
Git. Learn Concept, operation ofGit. Git operation exercise.
Week 5 User Authentication
Introduce authentication gem Screen Layout"devise" for Ruby on Rails.
(ERB/SASS)
Understand customized user
definition and the authenticateduser. Split screen by editing viewparts and CSS files.
Week 6 Behavior Driven
Introduce RSpec to support BDD.
Development
Learn to write program
specifications before writing
program code.
Week 7 DOM and jQueryIntroduce javascript.
Learn to arrange the screen view
dynamically on the client side.
Week 8 Channel andIntroduce Connection.
Connection
Use Channels to broadcast the web
data to all signed-in users.
Week 9 Project Design - Mini
Design the original web site.
Twitter Site Lecture material is the mini twittersite. Plan on the system screen andfunctions. Introduce user
management.
Week 10 Image Handling
Register users ’face’ image. Upload
photos for each tweets. Save binary(image) data to the database.

【テキスト（教科書）】
There are lecture materials on the course web site of Hosei University
course management system.

【成績評価の方法と基準】
Students are expected to make several presentations on the topics given
during the lectures. Those presentations are evaluated(30%). Also
the evaluation of the final presentation of own web application will be
added(40%). Final program codes will be evaluated(30%).
【学生の意見等からの気づき】
The reports on web application design was very easy for graduate
students. Therefore, the grade evaluation criteria of the course focuseson the discussion and presentation about computer topics and design.
【学生が準備すべき機器他】
Your own personal computer should be the main course computer
system.
【その他の重要事項】
The teacher had been running a company and experienced in embedded
systems in medical equipments, factory production control systems, weblearning system on national examination of clinical engineering andsuch for 35 years. Especially the latest web server technology and IoT(Internet of Things) related system will be emphasized in the course.

— 19 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

Software Process and Quality Assurance
小池太

サブタイトル：ソフトウェアプロセス及び品質保証
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Students will understand the software process and software
quality assurance to develop high-quality software products.
【到達目標】
To master the methods for evaluating software processes andproducts quantitatively.
【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
Students will study software processes as a technology to
improve software production efficiency.
Furthermore, students will study software quality assurance
based on the measurement and quality prediction, with somecase studies in the industry.
【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】
なし / No【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No

11
12

13

14

Case Study(1)Case study of quantitativeevaluation of the software.
Software Quality
Analyzing and verifying thePrediction(1)trend of quality based on themeasurement.
Software Quality
Models and analysis methods
Prediction and Case to predict software quality, andStudy(2)case study of software quality
prediction.
Summarization
Summarize this course.

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
Study references are below.
【テキスト（教科書）】
Materials(PDF) will be provided in every lecture.
They will be uploaded to the "Hoppii" system before eachlecture.
【参考書】
References will be shown in each lecture.
【成績評価の方法と基準】
Quality of the term paper(100%)【授業計画】授業形態：オンライン/online
回
テーマ
内容
1
Introduction
Introduction of this course.
2
Overview ofEach phase of software
Software Processdevelopment work, and somemethodologies.
3
Software Metrics
Quantitative measures of thedegree to which a softwaresystem or process possesses
some property.
4
Practical Software
Basic concepts and framework
Measurement(1)for measuring software.
5
Practical Software
Measurement and analysis
Measurement(2)methods for software.
6
Practical Software
Quantitative evaluation of the
Measurement(3)software.
7
Practical Software
Measurement for quality
Measurement(4)software.
8
Personal Software
Overview of PSP, which is
Process(PSP)(*)
intended to help software
engineers improve their skills
and performance.
(*) "Personal Software Process"and "PSP" are registeredservice marks of the Carnegie
Mellon University
9
Capability Maturity Overview of CMMI is the
Model Integraguideline for a systemtion(CMMI)(*)
development organization to
improve its softwaredevelopment process.
(*)CMMI, the CMMI logo are
registered marks of CMMI
Institute LLC.
10
Software Review
Overview of software review
and efficient utilization ofsoftware inspection.

【学生の意見等からの気づき】
Some examples will be shown in each lecture to help yourunderstanding.
In some lectures, students will do a little exercise (not a test)for understanding effectively.

— 20 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

Software Architecture for Enterprise Systems
山本学, 水田秀行, 田中保夫, 串田高幸, 土屋敦, 田代孝仁, 根岸康, 竹田千恵, 森本祥子, 小野充志, 佐々木敦守
サブタイトル：企業システム構築のためのソフトウェア基盤
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The enterprise systems are built on a combination of thetechnologies, so a single viewpoint of the technologies is notgood enough to understand the states of the art. Several issues
are discussed from multiple viewpoints by the lecturers on
business sides.
【到達目標】The goal of this course is learning the current hot technologiesof the enterprise systems. The students will be able to explain
the current information technologies from the viewpoints ofbusiness.
【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
This course is organized as omnibus lectures. Each class isorganized by a specialist who actually works in the enterprisesystem development. The lectures explain hot topics of theenterprise systems and show the actual examples of thesystems. After closing each lecture, a student has to write
questions and what the student learned. The student has
to send it to the speaker of the lecture within three days.
Comments and answers will be provided at the next lecture.
【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】
なし / No

5

Front End
Development forEnterprise
Applications

6

Analytics

7

Text search,
analytics anddiscovery forenterprise

8

HPC for Enterprise

9

Global Enterprise
Networking

10

Hybrid Cloud
Storage

11

Internet of Things

12

Service Science

13

New Technologies

14

Summary【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：オンライン/online
回
テーマ
内容
1
Overview of
The class explains overview ofEnterprise Systems enterprise systems. Especially,
we discuss the targets andgoals of the systems. In thissession, a speaker will explain
about the topic. A student can
ask any questions.
2
Relational Database The class explains the baseand the current topics ofrelational database.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
3
Application
The class explains issues on
platform
application servers andtransaction.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
4
Cloud Computing
The class explains the current
topics of the cloud computing.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.

— 21 —

current topics on the userinterface technologies. AJAX,
mash-up, and accessibility
issues are discussed.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
The class explains technologies
for on data analytics.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
The class explains searchengine technologies thatspecially focus on enterprise
information management.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
The class explains technologies
of high performancecomputing.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
The class explains about how
to build and manage a complex
global network environment inan enterprise.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
The class explains platforms
storing enterprise data and an
emerging technology "hybrid
cloud storage".
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
The class explains new area
"Internet of Things".
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
The class explains a brandnew
science area, that is service
science.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
The class explains newtechnologies for realizing
enterprise systems.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.
The class summarizes thiscourse.
In this session, a speaker will
explain about the topic. A
student can ask any questions.

情報科学研究科 発行日：2023/5/1【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
This course provides the current hot topics of enterprisesystem technologies from various lecturers. Before joining theclasses, you should learn the basic concepts and technologiesof the class titles. After the classes, you should research therelated issues, technologies and products in the Internet toconcrete your ideas. Standard study time outside of class for
preparation and review: 4 hours.
【テキスト（教科書）】
The lecturers will provide original slides.
【参考書】
Not specified.
【成績評価の方法と基準】
Participation is important. The students are required to join
the discussion in the class. The students has to submit a shortreport each time. In addition, The students has to submit a
final report describing some of enterprise system technologies
explained in the lectures.
Evaluation rates are; final report:70%, short report: 30%.
【学生の意見等からの気づき】
Lecturers will try to make good discussion on the presented
topic.

— 22 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

Object Oriented Web Programming小林郁夫

サブタイトル：オブジェクト指向 Web 設計
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】This course aims to introduce the perspective of the so-called web
application and to acquire the basic knowledge about the languages
for expressing the web system, Python, HTML, CSS, SQL, YAML,
and Javascripts. The primary intention is to read the programs andunderstand the behavior of the system. The secondary intention
is to design a simple application system that runs on Django
framework.
【到達目標】
By understand web system design using Python/Django, when astudent watches a web page, our goal is that he/she can imagine
how to create the similar web system.
【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
This subject is practical training. First experience variety of
Python / Django installation and learn the behavior of the system
by week 6.
Then after week 7, the students’ original design of the web system
will be assigned, and required to have a brief presentation in theclass. Trouble shootings, discussion and/or comments will be heldon the presentation.
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
Install Python/Django
Week 1 Introduction ofenvironment. UnderstandPython / Django
Django operations andEnvironmentcommands.
Read the simple Django
Week 2 Model, View andTemplates (MVC
application, and understand theArchitecture)
directory structure. Read routing
file(urls.py) to understand theprocess of handling web request.
Week 3 Python IDE and Git
Getting accustomed to IDE, andDjango admin andstart using git version
Access Control
management. Understand what
Django admin user can do.
Week 4 Model, Filter, FormDefine database schema, andand Validator
generate initial records of
database. Use filters to extract
target data from database.
Control input fields using theform.
Week 5 Django Template
Using Django template language
Languageto arrange the HTML layouts.
Learn how to hand somevariables from view controller totemplates.
Week 6 HTML, DOM, CSS
Arrange HTML page layout andand Javascripts
styles on the client side using
DOM.
Week 7 Various Django Views Introduce several Django View
and settings
superclasses. Override somedefault core methods tocustomize the operations.

Week 8

Week 9

Week
10
Week
11
Week
12
Week
13

Week
14

Design of Database
Application

Design a simple businessapplication. Here we design Web
Shopping application.
Development of
Based on the design, write
Database Application program codes for the sample
business DB application.
WSGI and ASGIIntroduce ASGI technology.
Try and experience dynamical
web site update using ASGI.
Camera Image
Try and experience Camera
Distribution
Image Distribution application
application
using ASGI.
Design Practice ofEach student plan and design
own Web Application own Web Application. Review
the plan and discuss on the plan.
Development Practice Each students starts writingof own Web
codes, and explains the detailed
Application
plan of development. Discuss on
the system elements those arenecessary for its plan.
Presentation
Demonstrate your web system toclass.

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
The first step is to operate and trace the sample programs as
instructed, and literally create a replica. Next, the second step isto appeal your originality.
Now, the third step is to build what somebody wants. In order toachieve the third step, you need to have as many knowledge as
possible. You are encouraged to imagine how to create the web
system each time when you visit a website.
Standard study timeoutside of class for preparation and review: 4 hours.
【テキスト（教科書）】
There are lecture materials on the course web site of Hosei
University course management system.
【参考書】
A variety of web pages on Python/Django programming areprovided by many programmers.These practical pages are usefulas learning materials, also.
【成績評価の方法と基準】
Students are expected to make several presentations on the topics
given during the lectures. Discussion on topics will be held in theclass. At least two presentations and the voluntary participation in
discussion are required(20% each). Also the evaluation of the final
presentation of your own web application will be added(60%).
【学生の意見等からの気づき】
The reports on web application design was very easy for graduate
students. Therefore, the grade evaluation criteria of the course
focuses on the discussion and presentation about computer topics
and design.
【学生が準備すべき機器他】
Your own personal computer should be the main course computer
system.

— 23 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

PRI500K1

Writing and Presentation for Thesis
内田薫

サブタイトル：論文の書き方と発表技術
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Good communication skills are necessary for anyone wanting towork in global research, engineering and business community.
This course, conducted in English, is designed to give graduate
students the skills necessary for writing a thesis, and for
preparing other professional materials for presentation or
publication.

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Reading / writing assignments, and preparation for oralpresentations.
Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.

【到達目標】The goal of this course is to have students acquire understanding and skills for writing academic research papers including
thesis and for effectively presenting acedmic contents,【参考書】
Alice Oshima and Ann Hogue, “Writing Academic English,
Fourth Edition (The Longman Academic Writing Series, Level4),” Pearson Longman, 2006.
Mike Markel, “Technical Communication, 10th edition,”
Bedford/St Martins, 2012.
William Pfeiffer, “Technical Writing: A Practical Approach (5thEdition),” Prentice Hall, 2002.
Justin Zobel, “Writing for Computer Science, 2nd edition,”
Springer, 2004.

【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
The first part will be on academic writing. Students will
understand the rules and learn the skills for writing research
papers.
The second part will be on oral presentation skills in English.
This class will consist of lectures as well as writing practices,
peer editing and in-class presentations. Project/assignment
outputs will be reviewed in the classroom.
【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】
あり / Yes【テキスト（教科書）】
Course materials will be provided in class.

【成績評価の方法と基準】
Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), writing assignments (40%) and presentation (40%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.
Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Introduction
What is scientificcommunication
2
Tools and structure Writing tools and standard
styles3
Beginning to write
Planning, Preparing outlines,
Thesis statement
4
Writing paragraphs Paragraph unity andcoherence, connectors
5
Writing workshop
Self and peer editing
6
Title and abstract
Deciding the title and writing
the abstract
7
Introduction andWriting the introduction,body part
methods and results
8
Body part andWriting the body part andconclusion
conclusion
9
Writing process
consistency and parallelism,
writing process
10Introduction to
3 part structure, outline,
presentation
preparation
11
Preparing view
Self editing of writing ; slidematerials
design12
Delivery, Q/A
Basics of speech delivery andsessiondiscussion
13
Presentation
Presenting academic contents
workshopand peer review
14
Additional tips and How to improve skills
summary
Summary— 24 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

LANj500K1

日本語理解 1
村松

葉子

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
これまで学習してきた日本語の復習、確認をした上で、これらを使
いこなすことを目的とする。
【到達目標】
既に習得している日本語で、自分の意見・気持ちを表現したり、相手の気持ちを汲み取ることができる。
言葉が使われている場面や、人物、状況などを考慮し、適切な対応をすることができる。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
一定の行動目標に向かい、それを達成するためにはどうしたらいいかを考え、話し合いながら、必要な語彙や文法事項を確認していく。
課題等の提出は「google classroom」を通じて行う予定。フィード
バックは主に classroom で個別に行うが、授業内でも共有すべきもの、注意すべきポイントなどを取り上げ、フィードバックしていく。
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
① オ リ オリエンテーション ・授業の進め方などの確認
エン 新しい環境に積極的に ・自己紹介
・興味のある情報を読み取る
テー 参加する（１）ション等② 初 対 新しい環境に積極的に ・情報を説明する
・友人を誘う面 の コ 参加する（２）
ミュニ
ケ
ー
ション
③ 初 対 新しい環境に積極的に ・情報に基づいて自分の行動を決める
面 の コ 参加する（３）
ミュニ
ケ
ー
ション
④ 初 対 新しい環境に積極的に ・印象的な自己紹介文の作成及び面 の コ 参加する（４）
発表
ミュニ
ケ
ー
ション
⑤ 感 じ 場面に応じた気持ちの ・相手に丁寧に許可を求めるの 良 い よいコミュニケーショ
コ ミ ュ ンを行う（１）ニケー
ション⑥ 感 じ 場面に応じた気持ちの ・メッセージを伝えるの 良 い よいコミュニケーショ
コ ミ ュ ンを行う（２）ニケーション⑦ 感 じ 場面に応じた気持ちの ・相手の気持ちに共感するの 良 い よいコミュニケーショ
コ ミ ュ ンを行う（３）ニケーション⑧ 感 じ 場面に応じた気持ちの ・気持ちの伝え方について、自分の 良 い よいコミュニケーショ の考えや理由を述べる
コ ミ ュ ンを行う（４）ニケーション⑨ 情 報 仕事に対する考え方を ・他の人の仕事に対する意見を
共 有・ 他人と共有したり、就 聞く
情 報 収 職のための情報を集め ・自分の意見を伝える集る（１）⑩ 情 報 仕事に対する考え方を ・パンフレットを読んで内容を理
共 有・ 他人と共有したり、就 解し、必要な情報を得る
情 報 収 職のための情報を集め集る（２）⑪ 情 報 仕事に対する考え方を ・目上の人に丁寧にメールで依頼
共 有・ 他人と共有したり、就 する
情 報 収 職のための情報を集め集る（３）⑫ 情 報 仕事に対する考え方を ・電話で相手の都合を聞きながら共 有・ 他人と共有したり、就 アポイントメントを取る
情 報 収 職のための情報を集める（４）集⑬ 意 見 人のライフスタイルに ・情報誌を読んで、話題になって発表
ついて、自分自身の考 いることを知る
えや経 験と比較して意見を言う（１）⑭ 意 見 人のライフスタイルに ・約束をキャンセルする
発表
ついて、自分自身の考えや経験と比較して意見を言う（２）【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
教室外での事象を拾うなど、授業に即した課題を出す予定。
理解や使い方が不十分であった文法事項や語彙の復習。
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）】
原則として、プリントを配布するが、必要があれば適宜指定する。
【参考書】
今まで日本語学習で使用した文法の教科書【成績評価の方法と基準】
出席・授業貢献度４０％
課題提出４０％
小テスト２０％【学生の意見等からの気づき】
授業に関する要望や、実際に日本語を使用していて遭遇した困難、感じた困惑など、積極的に共有してほしい。
【学生が準備すべき機器他】
パソコン【その他の重要事項】
・前学期の履修者の学習状況、学生の日本語レベルに応じて、授業内容を変更する場合がある。
・希望があれば日本人ボランティアを募集する。
・できる限り対面で行うが、感染状況に応じてオンラインで授業を行う。
【Outline (in English)】
The purpose of this course is to review and confirm theJapanese language skills that have been studied so far, andthen to master these skills.
Your required study time is at least four hours for each classmeeting.

— 25 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

Attendance and contribution to class 40%
Assignment submission 40%
Quiz: 20%

— 26 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

LANj500K1

日本語理解 2
村松

葉子

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
これまで学習してきた日本語の復習、確認をした上で、これらを使
いこなすことを目的とする。
【到達目標】
既に習得している日本語で、自分の意見を表現したり、相手の気持ちを汲み取ることができる。
言葉が使われている場面や、人物、状況などを考慮し、適切な対応をすることができる。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
一定の行動目標に向かい、それを達成するためにはどうしたらいいかを考え、話し合いながら、必要な語彙や文法事項を確認していく。
課題等の提出は「google classroom」を通じて行う予定。フィード
バックは主に classroom で個別に行うが、授業内でも共有すべきもの、注意すべきポイントなどを取り上げ、フィードバックしていく。
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
① オ リ オリエンテーション ・授業の進め方などの確認
エン 新しい環境に積極的に ・自己紹介
・興味のある情報を読み取る
テー 参加する（１）ション等② 初 対 新しい環境に積極的に ・情報を説明する
・友人を誘う面 の コ 参加する（２）
ミュニ
ケ
ー
ション
③ 初 対 新しい環境に積極的に ・情報に基づいて自分の行動を決める
面 の コ 参加する（３）
ミュニ
ケ
ー
ション
④ 初 対 新しい環境に積極的に ・印象的な自己紹介文の作成及び面 の コ 参加する（４）
発表
ミュニ
ケ
ー
ション
⑤ 感 じ 場面に応じた気持ちの ・相手に丁寧に許可を求めるの 良 い よいコミュニケーショ
コ ミ ュ ンを行う（１）ニケー
ション⑥ 感 じ 場面に応じた気持ちの ・メッセージを伝えるの 良 い よいコミュニケーショ
コ ミ ュ ンを行う（２）ニケーション⑦ 感 じ 場面に応じた気持ちの ・相手の気持ちに共感するの 良 い よいコミュニケーショ
コ ミ ュ ンを行う（３）ニケーション⑧ 感 じ 場面に応じた気持ちの ・気持ちの伝え方について、自分の 良 い よいコミュニケーショ の考えや理由を述べる
コ ミ ュ ンを行う（４）ニケーション⑨ 情 報 仕事に対する考え方を ・他の人の仕事に対する意見を
共 有・ 他人と共有したり、就 聞く
情 報 収 職のための情報を集め ・自分の意見を伝える集る（１）⑩ 情 報 仕事に対する考え方を ・パンフレットを読んで内容を理
共 有・ 他人と共有したり、就 解し、必要な情報を得る
情 報 収 職のための情報を集め集る（２）⑪ 情 報 仕事に対する考え方を ・目上の人に丁寧にメールで依頼
共 有・ 他人と共有したり、就 する
情 報 収 職のための情報を集め集る（３）⑫ 情 報 仕事に対する考え方を ・電話で相手の都合を聞きながら共 有・ 他人と共有したり、就 アポイントメントを取る
情 報 収 職のための情報を集める（４）集⑬ 意 見 人のライフスタイルに 情報誌を読んで、話題になってい発表
ついて、自分自身の考 ることを知る
えや経験と比較して意見を言う（１）⑭ 意 見 人のライフスタイルに 約束をキャンセルする
発表
ついて、自分自身の考えや経験と比較して意見を言う（２）【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
教室外での事象を拾うなど、授業に即した課題を出す予定。
それ以外の予習は不要。理解や使い方が不十分であった文法事項や語彙の復習。
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）】
原則として、プリントを配布するが、必要があれば適宜指定する。
【参考書】
今まで日本語学習で使用した文法の教科書【成績評価の方法と基準】
出席・授業貢献度４０％
課題提出４０％
小テスト２０％【学生の意見等からの気づき】
昨年度までの初心者・初級クラスを、中級クラスに変更した。
授業に関する要望や、実際に日本語を使用していて遭遇した困難、感じた困惑など、積極的に共有してほしい。
【学生が準備すべき機器他】
パソコン【その他の重要事項】
・学生の日本語レベルに応じて、授業内容を変更する場合がある。
・希望があれば日本人ボランティアを募集する。
・できる限り対面で行うが、感染状況に応じてオンラインで授業を行う。
【Outline (in English)】
The purpose of this course is to review and confirm theJapanese language skills that have been studied so far, andthen to master these skills.

— 27 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

Your required study time is at least four hours for each classmeeting.
Attendance and contribution to class 40%
Assignment submission 40%
Quiz: 20%

— 28 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

情報科学特別講義１（アルゴリズムとデータ構造）
坂本寛

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
アルゴリズムとデータ構造は情報科学の基盤をなすものである。ア
ルゴリズムとデータ構造は情報科学のあらゆる分野で日々応用されており、また新たなアルゴリズムが誕生している。
近年、進展目覚ましい機械学習の分野でもその例外ではない。今年
度は、"decision making under uncertainty" (不確定性の元での意
思決定) のアルゴリズムを基礎から学びます。
"decision making under uncertainty"は強化学習で取り上げられている諸問題を始め広範な問題に応用出来ます。
【到達目標】
1."decision making under uncertainty"のアルゴリズムの数学的定式化を基本から理解できる。
2. "decision making under uncertainty"の問題を解くアルゴリズ
ムについて理解できる。
3. "decision making under uncertainty"に関連する諸問題について理解を深めることができる。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
平易な教科書を採用するので、教師が講義するだけではなく、持ち回りで学生が教科書の内容に基づいてプレゼンテーションを担当する。
課題の提出・フィードバックは学習支援システムを通じて行う。
【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】
なし / No【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Introduction"decision making under
uncertainty"(不確定性の元での意思決定) の概要について学ぶ。
2
Representation"decision making under
uncertainty"を基礎づけるための数学的表現を学ぶ。
3
Inference
確率的表現による推論を学ぶ。
4
Parameter Learning パラメータ学習の方法について学ぶ。
5Structure Learning 構造学習の手法について学ぶ。
6
Simple Decisions
単純な決定問題を解く。
7
Exact Solution
厳密な解法について学ぶ。
Methods
8
Approximate Value 近似的な価値関数について学ぶ。
Functions9
Online Planning
オンライン計画法について学ぶ。
10
Policy Search
方策探索について学ぶ。
11
Policy Gradient
方策勾配推定について学ぶ。
Estimation
12
Policy Gradient
方策勾配最適化について学ぶ。
Optimization
13
Actor-Critic
アクター・クリティック法についMethodsて学ぶ。
14
Summary
まとめと今後の学習へのガイダンスを行う。

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）】"Algorithms for Decision Making"
Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, and Kyle H. Wray, MIT
PRESS, 2022
https://www.algorithmsbook.com/
電子版を無料でダウンロード可能。
【参考書】
参考書、参考文献は講義時に指示する。
【成績評価の方法と基準】
プレゼンテーション 50%
課題 50%【学生の意見等からの気づき】
教師側から一方的に講義を行うだけではなく、学生によるプレゼン
テーションと討論を重視して双方向の授業をめざす。
【学生が準備すべき機器他】
ノート PC 持参のこと。
【その他の重要事項】
学部でアルゴリズムとデータ構造の基本的な知識を習得していることを前提にしている。
【Outline (in English)】
Course outline: This course covers a wide variety of
topics related to decision making, introducing the underlying
mathematical problem formulations and the algorithms forsolving them.
Learning Objectives: Students are expected to understandalgorithms for decision making under uncertainty.
Learning activities outside of classroom: Your required study
time is at least four hours for each class meeting.
Grading Criteria/Policy: Quality of class presentations (50%)
and final course report (50%)

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
持ち回りで、教科書の内容のプレゼンテーションを準備する。
復習として練習問題を課外でこなして、授業支援システムで提出する。

— 29 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

HUI500K1

情報科学特別講義５（音声・音楽処理特論）
北原

義典

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
本講義は、音声・音楽等、聴覚メディアのもつ特性、および、コン
ピュータによるこれらの情報処理の手法について学習し、併せて音声コミュニケーションの重要性及びスキルも習得することを目的とする。
【到達目標】（１）音声に関する基本的性質を知る（２）音声信号処理の基礎を身につける（３）音声認識、音声合成の原理と処理手法を習得する（４）音楽認識、自動作曲の原理と処理手法を習得する（５）説得性の高いコミュニケーションの構造とスキルを習得する。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
音声を中心とした聴覚メディアについて、生理学的見地、言語学的見地、信号処理論的見地、心理学的見地から、実験も交えながら多角的に学習する。その後、音声認識、音声合成、音楽自動作曲等の具体的処理方法論について学ぶ。さらに、説得性の高いコミュニケー
ションスキルを身につける演習も行う。各回事前課題を課し、授業の初めに、課題に対する解答例を示しフィードバックを行う。また、
良い回答やコメントは授業内で紹介する。本年度については、感染防止対策を施した講義室での対面講義を基本とする。ただし大学からの通達でオンライン講義実施の指示があった場合は Zoom により講義を行う。詳細は学習支援システムにアクセスし確認のこと。

9

10

11

12

13

14

音声処理と AI

機械学習を用いた音声認識手法
や、スマートスピーカなど AI ア
シスタントの原理を学ぶ。
音声合成処理
音声合成の音響処理、音質評価の手法を習得する。また、動向や今後の方向を学ぶ。
論理的に話すビジネス・学究場面において欠かせない論理性とは何かを知り、論理的に考え話すスキルを身につける。
ヒューマンコミュニ
人間同士のコミュニケーションにケーションの構造おいて働く力学と効果的なコミュ
ニケーションのスキルについて学ぶ。
音楽情報処理・音のデ 音楽の基本要素、音楽情報処理技
ザイン
術の分類、音楽認識・自動作曲の方法について学ぶ。サウンドス
ケープの概念とそのデザインについて、また、産業場面における音
環境や効果を知る。
音声音響情報処理の課 音声の信号処理、言語処理、音声
題とまとめ
認識、音声合成の課題や、コミュ
ニケーション手法のあり方について、まとめる。併せて講義の理解度チェックも行う。

【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】
あり / Yes【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
日頃から配布テキストや参考図書を読んだり、音、人の声や言葉、しゃべり方に興味をもつよう心掛けてください。なお、本講義の準備・復習等の授業時間外学習は，各週につき 4 時間を標準とします。

【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No【テキスト（教科書）】
授業支援システムにアップロードしたテキスト【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
メディアの分類と聴覚 音声、画像、文字をはじめとするメディアの特性
メディアの分類とメディア処理の概要、さらに人間の感覚の分類やそれぞれの特性、および、聴覚メ
ディアの特性について学ぶ。
2
発声機構と聴覚機構
発声機構および聴覚機構の生理学的基礎、さらに、調音方式と位置、音韻の種類について学ぶ。
3
音声を見る
音声の観察の方法について知る。
さらに、音声のデジタル化、サン
プリング定理などについて学ぶ。
4
音声波形の性質
波形分析により、音声の韻律的性
質や韻律パラメータの抽出方法を習得する。
5
音声スペクトル
スペクトルの概念、フーリエ変換を用いた音声のスペクトル分析手法を基礎から学ぶ。また、スペク
トルの見方を知る。
6
音声言語の類型と単位 音声を言語的側面からみる。言語の分類、音声言語の言語学的単位、音声学的単位について知る。
7
音声言語の性質
共通語の特徴としての、アクセン
ト、イントネーション、母音の無声化、鼻濁音化について学ぶ。
8
音声認識処理
音声認識技術の分類、手順について学び、音響特徴量の抽出、照合方法を習得する。

【参考書】
北原「なぜ、口べたなあの人が、相手の心を動かすのか？」講談社
プラスアルファ新書
北原「イラストで学ぶヒューマンインタフェース」講談社【成績評価の方法と基準】（１）音声に関する基本的性質（２）音声信号処理の基礎（３）音声認識、音声合成の原理と処理手法（４）音楽認識、自動作曲の原理と処理手法（５）説得性の高いコミュニケーションスキル
の習得度に関する期末試験点数（80 点）と平常の講義取り組み姿勢（20 点）の合計をもって評価点とする。評価点 60 点以上を合格とする。
【学生の意見等からの気づき】
学生授業アンケートでは、知覚実験や音声合成のデモンストレーショ
ン、考えさせる問題が好評で、引き続き、さまざまな実験を行ないながら講義を進め、受講者にとって「思考する」かつ「楽しめる」授業にしていきたい。
【学生が準備すべき機器他】
本年度、基本は対面講義ですが、全学的にオンライン講義を実施する旨の通達があった場合は、Zoom を利用するため、PC もしくはス
マートフォンを準備し、開講日にアクセス、入室してください。また、連絡事項や配布テキストは学習支援システムにアクセスし確認のこと。

— 30 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1【その他の重要事項】
本講義の担当教員は、㈱日立製作所の中央研究所にて 33 年の音声研究の実務経験がある。その経験を活かし、理論だけでなく、ビジネスに向けた音声製品開発の話やデモンストレーションなどを織り込んでいく。
【Outline (in English)】
We learn characteristics of auditory media such as speech
and music, and methods of speech information processing bycomputer. In addition, we also learn the importance of speechcommunication and its skills. The goals are to learn the basics
of speech and signal processing including the technique ofthe speech recognition and synthesis, principle of processing
technique of music and human communication skills. Reada text and a reference book, and be interested in a sound, avoice and words, way of speaking usually. In addition, thisclass assumes four hours as standard home work time in eachweek. I evaluate you as the total of term-end examination score(80 points) and usual lecture approach posture (20 points). I
assume higher than 60 points of evaluation points a pass.

— 31 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

情報科学特別講義６（テキストマイニング特論）
横野光

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
大量データからの情報分析技術は情報が爆発的に増大している近年において需要が大きい。特にテキストは人間の複雑な行動を反映した重要なデータとして注目されているが、構造化されたデータとは異なりテキストでは同じ内容が様々な言語表現として表れるため、必要な情報を抽出するということが必要になる。本講義ではテキス
トの解析に必要な自然言語処理を中心としたテキストマイニングで用いられる技術と、実際の応用的な場面においてそれらをどのように用いるかについての理解を目指す。
【到達目標】
テキストマイニングは応用を指向した分野であり、必ずしも教科書的な手法があるわけではない。そのため、課題に応じて適切な解決法をみつけるための基礎と考え方を身につけ、産業・学術問わず即座に応用できる実践的な能力を養うことが目標である。実データを用いたレポート課題等を通して言語処理およびテキストマイニングの基礎的な技術を習得するとともに、そのようなテキストデータを対象にした処理において実応用の際に留意すべき点を理解することを目標とする。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
産業界での具体的な課題事例や研究テーマから最新のものをいくつか紹介し、それぞれの課題の解決法を考えることを通じて、テキス
トマイニングに必要な自然言語処理や機械学習などの基礎的な技術・理論とその応用について解説する。また、そうした既存技術を自ら選択して利用できるようにするため、ツールやライブラリを用いた演習をレポート課題として出題する。課題のフィードバックとして提出後の講義において実例を示しながら解説を行う。
なお、内容や進度については受講者の興味や理解度に応じて柔軟に対応する。
基本的には対面での実施を予定しているが、状況によっては Zoom
による非対面での講義を行う。

紹介したツールなどを実際に使用し、どのような出力が得られるかを確認する。特に使用するツールがよく誤る入力にはどのようなものがあるかを理解する。
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）】使用しない（講義資料は Web サイト等から受講者に公開する）。
【参考書】
関連文献やウェブサイトは授業中に紹介する。
【成績評価の方法と基準】
平常点 65%，レポート課題 35%として評価する。
【学生の意見等からの気づき】
特になし【学生が準備すべき機器他】
インターネットに接続できる PC を用意すること。講義資料配布・課題提出には授業支援システムを利用する。講義内で紹介するツールの多くは linux 環境での実行が想定されており、それらを用いる演習においては Google Colaboratory を利用するため、ある程度イ
ンターネット回線環境が整っていることが望ましい。
【その他の重要事項】
実用的でありながら基礎と考え方を身につけられるような楽しい授
業にしていきたいと考えている。講義時間中に多くのことを学べる
よう、受講者には授業への積極的な参加を求める。
【Outline (in English)】
It is much in demand to get findings from huge data.
Text data reflects human’s behavior or opinion and it has
attracted attention as important sources. However, there aremany expressions for one meaning and it is important to
extract necessary information. Objectives of this class are tounderstand text analysis techniques using for text mining andto learn how to use natural language tools.

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
概要と導入
授業全体の紹介2
自然言語処理形態素解析
3
自然言語処理構文解析 (句構造解析)
4
自然言語処理構文解析 (依存構造解析)
5
自然言語処理意味解析
6
テキストマイニング
テキストマイニングの基礎
7
テキストマイニング
機械学習による言語処理
8
テキストマイニング
機械学習のためのデータ構築
9
テキストマイニング
クラスタリング
10
テキストマイニング
可視化技術
11
テキストマイニング
テキストデータの前処理
12
テキストマイニングソーシャルメディアを対象としたテキストマイニング13
テキストマイニング
経済テキストを対象としたテキス
トマイニング
14
テキストマイニング
まとめと振り返り【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
授業中に紹介したトピックから、興味のあるものを自分から掘り下げて学習する。

— 32 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

CAR500K1

インターンシップ
高村誠之

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期集中/Intensive(Fall)
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
社会で大学の学びが役立つ範囲は、想像するより広いものである。
企業などの現場で専門知識がどのような形で役立つかを知ることで、進路の選択や、今後の学修に活かす。
【到達目標】
社会人として必要な実践的スキルや技術を学び、大学でこれまで学んだ専門知識をベースにそれを生かすために今後の専門知識の修得や研究に対する目的意識を確立する。更に、将来の職業について考え就職に活かす機会を得る。また社会人として必要なマナーや業務の進め方について体得することを目標とする。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
公募情報などから、夏休み期間中に実施されるインターンシップ先を各自選定し、応募する。
インターンシップ実施後、報告会にて発表する。
インターンシップに参加の準備・実施・報告の各段階で、進捗状況にあわせて、授業内で全体に対して、または個別にフィードバックを行う。
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
あり / Yes【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
ガイダンス
講義の進め方などの説明/企業研
究の方法
2
業界研究
IT 以外の業界での情報技術についての講演
3
エントリシート
エントリシートの書き方
4
インターンシップ前の 社会人としての姿勢などについて
準備
の心構え
5
インターンシップ (1) インターンシップ先によって異なる (1)6インターンシップ (2) インターンシップ先によって異なる (2)7インターンシップ (3) インターンシップ先によって異なる (3)8インターンシップ (4) インターンシップ先によって異なる (4)9インターンシップ (5) インターンシップ先によって異なる (5)10インターンシップ (6) インターンシップ先によって異なる (6)11
インターンシップ (7) インターンシップ先によって異なる (7)12
報告会 (1)
インターンシップに関する報告会13
報告会 (2)
インターンシップに関する報告会(続き)
14
報告会 (3)
インターンシップに関する報告会
(続き)

【参考書】
適宜指示する。
【成績評価の方法と基準】
インターンシップ先業務の完全遂行、事前・事後講義参加、報告会
での発表、レポート提出が単位取得の条件となる。
レポート内容（30%）
、報告会（30%）、インターンシップ先企業の評価（40%）を総合して評価する。
【学生の意見等からの気づき】
特になし。
【学生が準備すべき機器他】
貸与ノート PC を使用する。
【その他の重要事項】
授業は不定期に FD の時間（原則として春学期火曜 1 限・金曜 4 限、秋学期火曜 5 限・金曜 5 限）に行う。学習支援システムで告知する。
【Outline (in English)】Applicability of university studies to your career life is muchwider than you might expect. This course facilitates future
career selections and studies through your experience infinding how your expertise is utilized through internship withenterprises or other professional organizations. The goals of
this course especially include acquiring practical skill necessary for becoming working members of society, establishing
future objectives, acquiring opportunities for thinking of futureoccupations, and experiencing social manners and ways of
doing tasks. The students are expected to spend typically 4hours for preparation, review, and assignments for each classmeeting. Grading will be decided based on reports (30%),
presentation (30%), actual internship evaluation (40%).

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
インターンシップ先の選定活動、企業研究、レポート作成等を行う。
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）】
適宜配布する。

— 33 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

IoT システムとサイバーセキュリティ
池田竜朗, 磯崎宏, 岡田光司, 源島朝昭, 小島健司, 斯波万恵
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
ＩｏＴ（Internet of Things）やＣＰＳ（Cyber Physical Systems）など急速な社会インフラシステムのデジタル化が進む現在、サイバー
セキュリティリスクに関する対策や啓発、人材育成が求められている。本授業では、実社会で必要となるサイバーセキュリティ対策技術の基礎について解説する。
【到達目標】
高度化するデジタル社会において、経済活動や実社会の組織で求められるサイバーセキュリティの基礎的知識の習得と対策方法の理解を目標とする。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
まず、デジタル化社会に生きる社会人として必要な情報セキュリティに関する基礎的な知識、社会を構成する産業・社会インフラにおけるＩｏＴ、ＣＰＳのサイバーセキュリティの対策技術の基礎について講義で、説明する。次に、社会インフラを担う製造業における企業活動の中で実践している製品開発プロセス、システム運用において重要となるリスクアセスメント、セキュリティ検査について解説する。リスクアセスメントについては、手法を説明した後に演習を行う。最後に、社会で求められるセキュリティ人材および業界動向について説明する。本授業では、指定された課題に対する評価とともに、事例に基づいた解説や考え方のアドバイスを含めてフィード
バックを行う。
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：オンライン/online
回
テーマ
内容
本授業の概要・目的・目標や進め
セ キ ュ 講座概要とセキュリ方、レポートの扱いなどを説明
リ テ ィ ティ基礎技術
基
礎
し、基礎的なセキュリティ技術を（1）学ぶ。
セ キ ュ セキュリティアーキテ Industrial IoT/CPS におけるセリ テ ィ クチャ
キュリティアーキテクチャについ
基
礎
て学ぶ。
（2）
セ キ ュ ストレージ、トラス
IoT におけるエッジ側の重要なコ
リ テ ィ ティッドコンピューンポーネントであるストレージのチ ェ ー ティング
セキュリティ対策技術と、その考ンの考え方であるトラスティッドコン
え方
ピューティングの概念について学ぶ。
CPS セ CPS セキュリティ基 サイバー空間とフィジカル空間をキ ュ リ 礎技術
高度に融合する CPS(Cyber
ティソ
Physical Systems) のセキュリ
リューティを解決する基礎技術群につい
ション
て学ぶ。
（1）
CPS セ CPS セキュリティの CPS(Cyber Physical Systems)
キ ュ リ トレンドをセキュアに開発・構築するため
ティソのソリューションのトレンドにつ
リュー
いて学ぶ。
ション
（2）

セ キ ュ 開発プロセスにおける 社会インフラシステムのライフサ
ア 開 発 セキュリティの考え方 イクルにおけるセキュリティの課
プロセ
題とセキュリティを考慮した製ス
品・システムの開発プロセスについて学ぶ。
リ ス ク セキュリティリスク分 社会インフラシステムにおけるリ
ア セ ス 析技術スクアセスメントの目的やその手メント法について事例を交えて学ぶ。
手法（リスクアセスメントの目的/対象
範囲の特定/資産と所有者の特定/リスク分析手法/リスク判定基準/
リスクの特定/リスク分析/リスク
評価/リスク対応）
リ ス ク リスク分析演習
社会インフラのＩｏＴシステムをアセス事例としたリスクアセスメントにメント
ついて、実践的な演習を通じて学演習
ぶ。
セ キ ュ セキュリティ標準規格 情報システムのセキュリティ国際
リ テ ィ に基づくセキュリティ 標準 (ISO/IEC15408) に基づく、セキュリティ設計の考え方を学
設 計 の 設計の考え方
び、演習課題の解説を行う。
考え方
セ キ ュ セキュリティ検査技術 製品やサービス出荷前に行うプ
ラットフォーム診断、静的コード
リティ
解析、Web アプリへの攻撃など
検査のセキュリティ検査技術について学ぶ。
侵 入 検 侵入検知技術
製品やサービスに対する攻撃の予知
兆を検出したり、セキュリティ事故の兆候を検出したりする侵入検知技術について学ぶ。
セ キ ュ セキュリティ監視・運 攻撃者による侵入前提でのセキュリティ対策が重要になっている中
リ テ ィ 用技術の概要
で、セキュリティ監視・運用の重監 視・要性が高まっている。ここでは企運
用業等におけるセキュリティ監視・（1）
運用の概要について学ぶ。
セ キ ュ セキュリティ監視・運 セキュリティ監視・運用の中で重要な役割を果たす脅威インテリ
リ テ ィ 用の実例
ジェンスなど個別技術の概要や活監 視・
運用
用などについて学ぶ。
（2）
セ キ ュ セキュリティ人材と組 セキュリティを確保するための組
リ テ ィ 織、セキュリティ国際 織内・組織間の取り組みと、組織
人 材 と 標準規格で必要なセキュリティ体制、およ組 織 、び人材の役割や専門性について学
国際標ぶ。合わせて、主要なセキュリ
準化
ティの国際標準規格について学ぶ。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき 4 時間を標準とします。
国内外で起こるセキュリティ事故・事件に関する報道に関心を持って授業に臨んでいただきたい。また、課外レポートを作成し提出していただく。
【テキスト（教科書）】
講義中のスライドと配布資料による（各回の講義前にネット経由配布）【参考書】
・東芝デジタルソリューションズ著「IoT システムとセキュリティ」
科学情報出版社
・その他、必要に応じて講義中に紹介する。

— 34 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1【成績評価の方法と基準】
授業への貢献度の度合およびレポート，試験の結果を総合的に評価する。
平常点 ４０％
課題レポート ６０％【学生の意見等からの気づき】「業務体験に近い内容で、実際に社会に出てから必要な知識を学べたと思う。セキュリティといっても、攻撃から情報を守る技術だけでなく、あらゆる場面でそれに適した対応が必要なのだと分かった。」という意見から、実学的な内容を教授する本授業の目的は理解いただけたと思う。一方で、「リスクアセスメントや国際標準化といった技術的は難しかった。
」との意見もあり、難易度の高い内容は、事例を交えて、より分かりやすい授業となるよう工夫していきたい。また、「プログラミングなどの自分で実際に動きを確認できるような課題があるとより理解が深まる。
」という意見もいただいたので、今後の演習の参考にしていく。
【Outline (in English)】With the rapid digitization of social infrastructure systems
such as IoT (Internet of Things) and CPS (Cyber Physical
Systems), there is a demand for cyber security risk countermeasures, enlightenment, and human resource development.
In this class, we will explain the basics of cyber security
countermeasure technology required in the real world.
The goal is to acquire the basic knowledge of cyber security andunderstand countermeasures required for economic activities
and organizations in the real world in an increasingly
sophisticated digital society.
Learning activities outside of classroom: Your required study
time is at least four hours for each class meeting.
Comprehensive evaluation of degree of contribution to class,report, and test results.
Normal score 40%
Assignment report 60%— 35 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

FRI500D1

暗号とその応用真鍋

義文

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Modern cryptography is widely used on the Internet andin many IT applications. Cryptocurrencies and blockchainsare one of the applications of cryptography. This course
will introduce the basic concepts and techniques of modern
cryptography and cryptocurrencies. It will also provide someadvanced topics of modern cryptography such as post-quantum
cryptography and homomorphic encryption.
【到達目標】The students will understand the key concepts and techniquesin modern cryptography such as symmetric-key encryption,
public-key encryption, digital signatures, Bitcoin, blockchains,and some advanced cryptography concepts.
【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）】【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】【Preparatory study and review time for this class are 4 hours
each.】
Before the first lecture, please check:
https://en.wikipedia.org/wiki/Cryptograph【テキスト（教科書）】
None
【参考書】
Jonathan Katz and Yehuda Lindell: "Introduction to Modern
Cryptography: Third Edition", Chapman and Hall/CRC.
【成績評価の方法と基準】
1. Reports in every class: 100%
【学生の意見等からの気づき】
None【学生が準備すべき機器他】
The students need to bring a laptop computer for some reports.

【授業の進め方と方法】
Following the lectures, the students will learn the concepts
and understand the basis of modern cryptography and cryptocurrencies. This course provides opportunities for students
to learn the basic knowledge, methods, and techniques.
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：オンライン/online
回
テーマ
内容
1st
Introduction
Background of modern
class
cryptography. Course overview.
2nd
Symmetric-key
One-time pad cipher and blockclass
cryptosystems (1)ciphers
3rd
Symmetric-key
DES, AES, and block cipher
class
cryptosystems (2)modes of operation
4th
Public-key
Concepts of public-key
class
cryptosystems(1)cryptography, RSA encryption
5th
Public-key
ElGamal encryption andclass
cryptosystems(2)security requirements ofpublic-key cryptosystems
6th
Hash functions
Hash function and its security
class
requirements
7thDigital signatures
RSA signature, DSA, andclass
security requirements
8th
Password
Password authentication andclass
authentication
password attacks
9th
Message
Message authentication code
classauthentication
10th
Key generation
Random number generator
class
and key generation
11th
Public key
Certificate authorities
class
infrastructure (PKI) (CA)12thInternet protocols
TLS, VPN, and Wi-Fi security
class
13th
Bitcoin
Cryptocurrencies, blockchains,
classand smart contracts
14th
Post-quantum
Lattice-based cryptography
class
cryptography andand fully homomorphic
advancedencryption
cryptography— 36 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COS500X3

ニューラルネットワークの理論と応用
斉

欣

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The course covers both theoretical and practical aspects ofneural networks, including their implementation.
By the end of the course, students will gain a solid
understanding of neural network principles and will be able
to apply them to solve some computer vision and signal
processing problems.
In addition to classroom instruction, students are expected to
devote about an hour to learning activities per class.
Grading will primarily be based on the quality of the projectand presentation.
【到達目標】
There are 3 major goals.
1) Understand the basic principles of neural networks.
2) Command at least one training framework such as
Tensorflow.
3) Can solve one computer vision or signal processing research
problems by using neural networks.
【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）】【授業の進め方と方法】
There are 12 classes for lectures and exercises, 2 classes for thepresentation.
Classes are provided via face-to-face by default and could be
online. Changes in the lecture plan due to this shift will beannounced on the learning support system.
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
History of NeuralThis course introduces the the
Networks
history and inspiration ofneural networks.
2
Training theThis course explains some
Networkbasic knowledge for training
the network.
3
Improve theThis course explains the
Learning I
training techniques such ascost function determinations.
4
Improve theThis course explains the
Learning II
training techniques such as
regularization methods.
5
Convolutional
This course introduces the
Neural Network
structure and benefit ofconvolutional neural networks.
6
Variants ofThis course introduces several
Convolutionalkinds of convolutions such as
Neural Networktransposed convolution.
7
PopularThis course introduces someConvolutional
recent famous CNN
Neural Networkarchitectures such as AlexNet.
Architectures
8
Reducing
This course introduces someComplexity ofsimplified CNN such as 1x1
Convolutional
convolution.
Neural Network

9

10

11

12

13
14

Advanced
Convolutional
Neural Network
Recurrent Neural
Networks
Variational
Autoencoder andGenerative
Adversarial
Network
Transfer LearningThis course introduces someadvanced CNN such as groupconvolution.
This course explains some
RNNs such as Long-ShortTerm Memory (LSTM).
This course explains theprinciples of VAE and GAN
and their usage in image
generation.

This course shows how to use
transfer learning in different
networks.
Final Presentation I Students give presentation.
Final Presentation
Students give presentation.
II【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
For each class, students should prepare for 2 hours and review
for 2 hours, a total of 4 hours.
For every 3-4 classes, there is an exercise.
【テキスト（教科書）】No textbook will be used.
【参考書】
No references will be used.
【成績評価の方法と基準】
Exercise or Report: 40%
Class participation & Attendance: 10%
Final project presentation: 50%【学生の意見等からの気づき】
Not applicable.
【学生が準備すべき機器他】
A laptop for in-class use.
【Outline (in English)】
The course covers both theoretical and practical aspects ofneural networks, including their implementation.
By the end of the course, students will gain a solid
understanding of neural network principles and will be able
to apply them to solve some computer vision and signal
processing problems.
In addition to classroom instruction, students are expected to
devote about an hour to learning activities per class.
Grading will primarily be based on the quality of the projectand presentation.

— 37 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

情報科学オープンセミナー 2
善甫康成、黄潤和、馬建華、赤石美奈、首藤裕一、藤田悟、佐々木晃、花泉弘、李亜民、細部博史、小池崇文
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
大学院の学生に、情報科学研究科で遂行されている研究内容を広く理解してもらい、各自の研究に役立てることを目的としたセミナーである。研究科内の教員が隔年ごとに、毎年半数ずつ、自身あるいは研究室の最新の研究内容について説明する。また、国際会議で発表する院生もその発表の前にこのセミナーで論文の紹介を行う。
【到達目標】
各教員が行なっている研究は情報科学・技術の広範な分野に及ぶので、学生はそれぞれの研究を全て理解することは容易ではないが、研究の全体像を捉えることで、各教員の研究の手法を理解し、自身の研究に応用できる能力を身に付けることを到達目標としている。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
原則隔週で金曜日の 4 〜 5 限に 2 回分をまとめて行う。前半の 100
分で 2 件の講演を行い、後半の 100 分で課題に取り組む。
オフィスアワーで、課題 (レポート等) に対して講評する。
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 善甫康成教授 研究紹 Spectrum analysis using介
time-series data in electronic
structure calculations
第 2 回 黄潤和教授 研究紹介 タイトル
Spectrum analysis using
time-series data in electronic
structure calculations
Regarding intelligent sensing
and recognition problems
第 3 回 馬建華教授 研究紹介 From Personal Big Data to
Personalized Intelligence
第 4 回 赤石美奈教授 研究紹 語彙空間の設計と構築
介
第 5 回 首藤裕一准教授 研究 モバイルエージェントとビザンチ
紹介
ン故障
第 6 回 藤田悟教授 研究紹介 ニューラルネットワークの重みについて考える
第 7 回 佐々木晃教授 研究紹 プログラム意味論とインタプリタ介
第 8 回 花泉弘教授 研究紹介 Model Predictive
Measurement とその歩行計測への応用
第 9 回 李亜民教授 研究紹介 Cost/Performance EfficientInterconnection Networks forSupercomputers
第 10 回 細部博史教授 研究紹 ソフト制約のモデル化・解決とそ介の応用
第 11 回 小池崇文教授 研究紹 文化財におけるデジタルツインの介
生成
第 12 回 国際会議発表論文紹介 題名は未定
第 13 回 国際会議発表論文紹介 題名は未定
第 14 回 国際会議発表論文紹介 題名は未定【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
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。
毎回の課題をレポートとしてまとめて、期限内に提出する。
【テキスト（教科書）】
特になし
【参考書】
必要に応じて、担当教員が指示を行う。
【成績評価の方法と基準】
レポート (70%) と質疑応答など授業への貢献度 (30%) による。
【学生の意見等からの気づき】
国際会議に参加する学生の発表は、他の学生への良い刺激となっている【その他の重要事項】
各自の研究を広げるきっかけになると期待している。積極的に貢献
し、レポートを確実に提出すること。隔週で実施する。スケジュー
ル詳細は別途告知する。
【Outline (in English)】Professors of CIS provide omnibus lectures. Students learn
the current research activities of the professors. Students who
have opportunities to present their papers at international
conferences also present their research.
After each lecture, students will be expected to spend fourhours writing reports.
The final grade will be calculated according to the following
process reports (70%) and in-class contribution (30%).

— 38 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT500K1

CIS Global Seminar
内田薫, 尾﨑信之, 杉山昭彦, 越仲孝文, 中山浩一, 永吉洋登, 丹羽健太, 福住伸一, 渡邊高志
サブタイトル：CIS グローバルセミナー
単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The course is designed to have graduate students familiarize
with the real world problems and challenges by computerscientists and engineers in the business field.
【到達目標】The goal of this course is to have students acquire knowledge
and understanding necessary for solving computer andinformation science problems in the real world.
【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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】
The course, conducted in English, is basically a series ofomnibus lectures provided by visiting instructors who work as
computer scientists or corporate engineers with wide and deep
experiences in the business field. Project/assignment outputs
will be reviewed in the classroom.
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Introduction
Introduction to the course
Signal Processing（Kaoru Uchida）;
Speech and Audio Signal
Processing（AkihikoSugiyama）
2
Hardware Security A Big Hardware Security
Problem and its
Countermeasures History（Takashi Watanabe）
3Intelligent
ITS (Intelligent Transport
Transport System
System) in General（Nobuyuki
Ozaki）
4
Machine Learning
Distributed Machine Learning
and Its Latent Applications（Kenta Niwa）
5
User Experience
User Experience and Humancentered design（Shinichi
Fukuzumi）
6
Globalization
Globalization of Business andEngineering Career
Development（AkihikoSugiyama）
7
Venture Business 1 Key success factors fortechnology startup（Koichi
Nakayama）
8
Venture Business 2 Online commerce in "New
Normal"（Koichi Nakayama）
9
Sensing
Sensing Technology（Nobuyuki
Ozaki）
10
Image Recognition
Image Recognition and Pattern
Recognition in Industrial
Applications（Hiroto
Nagayoshi）
11
Speech Information Speech Information Processing
Processing（Takafumi Koshinaka）

12

Intellectual
Properties

13

Usability

14

Summary

Innovation and Intellectual
Properties（AkihikoSugiyama）
Quality of system and software(usability)（Shinichi
Fukuzumi）
Summary and discussion（Kaoru Uchida）【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Completion of assignments and weekly review of the lectures
Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】No required textbook【参考書】
Course materials may be provided by each instructor【成績評価の方法と基準】
Students will be evaluated on the basis of contribution in class(30%), and output of assignments (70%).
【学生の意見等からの気づき】
None in particular.
Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.
【学生が準備すべき機器他】
Students are advised to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and/or presentations in somesessions.

— 39 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

HUI500K1

情報システムプロジェクト
馬建華

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】This course is for students to learn the design andimplementation of a concrete information system coveringsystem architecture, data collection and storage, and systeminterfaces.
【到達目標】
Students will learn how to design an information system, set
up necessary system environment, build the whole system,
and finally test the developed system. System hardware andsoftware as well as their collaboration will be core in building
such an information system.
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連【成績評価の方法と基準】
Overall evaluation (100%) will be based on the assigned
information system research and development.
【学生の意見等からの気づき】
Design methodology of a practical information system.
【Outline (in English)】
The information system organization and important modules
will be first introduced. The design of a concrete system willthen be conducted. Next, data collection and processing will
be implemented. Finally, the whole system will be tested
and further improved. At least four hours must be spenteach week according to university criterion policy. Overall
evaluation (100%) will be based on the assigned information
system research and development.

【授業の進め方と方法】
The information system organization and important modules
will be first introduced. The design of a concrete system willthen be taught. Next, the implementation of data collection
and processing will be supervised. Finally, the whole system
will be tested and further improved.
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Information
Information system
Systemsorganization and key modules
2
System Design
System functions andspecifications
3
System Design
System hardware and software
4
Data Collection
Data collections from multiple
devices5
Data Collection
Data collections from multiple
devices
6
Data Storage
Unified data format and data
files
7
Data Storage
Data records kept in a local
disc8
Data Storage
Data sharing in a remote cloud9
Data Retrieval
Data access from a local andcloud database10
Data Retrieval
Data encryption anddecryption
11
Data Analytic tools Data analytic tool development
12
Data Visualization
Data vsualization tool
Tools
development
13
System Evaluation Test the developed system
14
Review
Report and demonstrate thesystem developed【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
At least four hours must be spent on system research anddevelopment each week according to university criterion policy.
【テキスト（教科書）】
No.
【参考書】
Provided by this instructor.

— 40 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

HUI500K1

メディア科学プロジェクト
花泉

弘

単位数：2 単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
メディア科学の諸問題に関してテーマを設定し，テーマに関する既存研究のサーベイ，課題設定，問題解決を通して博士の学位に必要な研究推進能力を育成する．
【到達目標】
博士の学位を得るのに相応しい研究推進能力を獲得する．

14

研究テーマ 2 に関する研究内容のまとめ実施した研究をまとめて報告を行う．

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
教員とのディスカッションを円滑に行えるよう，報告資料をまとめてくること．資料作成のための調査やデータ処理には 1 週当たり４時間以上を見込んでいる。

【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連【テキスト（教科書）】
特になし．必要な資料は適宜指定する．

【授業の進め方と方法】
教員とのディスカッションを通して，研究テーマの設定，サーベイ，
課題設定，問題解決を行っていく．課題へのフィードバックは，主に教員とのディスカッションの中で行う．
なお，早期修了の適格者として判定された社会人学生の場合は，社会人として過去に行った研究以外の業績に基づき，レポートを作成
し発表することをもって，上記にかえるものとする．

【成績評価の方法と基準】
講義への取り組み (50%)，研究成果 (50%) を総合的に評価する．

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
研究テーマ 1 につい 教員とのディスカッションを通してのディスカッション て，取り組むべきテーマを決定する．
2
研究テーマ 1 に関連 設定したテーマに関する論文調査する既存研究について 結果を報告する．
のサーベイ
3
研究テーマ 1 に関す 既存研究の調査を通して，研究のる課題の設定課題を設定する．
4
研究テーマ 1 の研究 設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
内容に関するディス
カッション (1)5
研究テーマ 1 の研究 設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
内容に関するディス
カッション (2)6
研究テーマ 1 の研究 設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
内容に関するディス
カッション (3)7
研究テーマ 1 に関す 実施した研究をまとめて報告を行る研究内容のまとめう．
8
研究テーマ 2 につい 教員とのディスカッションを通してのディスカッション て，取り組むべきテーマを決定する．
9
研究テーマ 2 に関連 設定したテーマに関する論文調査する既存研究について 結果を報告する．
のサーベイ
10
研究テーマ 2 に関す 既存研究の調査を通して，研究のる課題の設定課題を設定する．
11
研究テーマ 2 の研究 設定した課題を解決する研究の進内容に関するディス捗状況を報告する．
カッション (1)12
研究テーマ 2 の研究 設定した課題を解決する研究の進内容に関するディス捗状況を報告する．
カッション (2)13
研究テーマ 2 の研究 設定した課題を解決する研究の進内容に関するディス捗状況を報告する．
カッション (3)【参考書】
特になし．必要な資料は適宜指定する．

【学生の意見等からの気づき】
特になし．
【Outline (in English)】This course trains students’ research abilities by imposing
research subjects on media scienceand letting them survey
previous research, set up goals, and solve problems. Its
objective is that the students will obtain research abilities thatare suitable for doctoral degrees.
Students will be expected to spend more than four hours to
study your theme.
Grading will be decided based on the result (50%) and in-classcontribution (50%).

— 41 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

INF600K1

情報科学特別研究１Ａ, １Ｂ
細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤
和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助
単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
学生は、各指導教員のもとで，専攻分野に関する研究や学術論文などの調査を行なう。学術論文の読解力を養うとともに，論文の作成，発表の訓練を行う。技術者、研究者としての素養を身に付け、情報科学の分野で活躍できる基礎力を養うことを目的としている。
【到達目標】
学生は、情報科学研究科のそれぞれの領域における最先端技術と基礎となる理論を理解し、さらなる発展を可能とすための基礎力を身につけることを目標とする。

第 20 回 研究の実施と報告
第 21 回 研究の実施と報告
第 22 回 研究の実施と報告
第 23 回 研究の実施と報告
第 24 回 研究の実施と報告【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連

第 25 回 研究の実施と報告【授業の進め方と方法】
指導教員のもと、各自の研究テーマに関する調査、研究、学習を、セ
ミナー形式もしくは個別に行う。

第 27 回 研究の実施と報告【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
あり / Yes【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 オリエンテーション
特別研究の進め方や内容の紹介
第 2 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 3 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 4 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 5 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 6 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 7 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 8 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 9 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 10 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 11 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 12 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 13 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 14 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 15 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 16 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 17 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 18 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 19 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論

第 26 回 研究の実施と報告

第 28 回 研究の実施と報告

調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
修士論文執筆のための授業であるため、ゼミ時間外に、日々の十分な研究時間を確保する必要がある。専門分野の学会、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、興味のあるものには積極的に参加・発表すること。
【テキスト（教科書）】
各教員の指示に従うこと。
【参考書】
各教員の指示に従うこと。
【成績評価の方法と基準】
毎週の報告内容 (25%)、活動状況 (25%)、研究成果等 (50%) を勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】
アンケート対象外科目であるが、教員と密にコンタクトを取り、積極的に討論することが必要である。
【Outline (in English)】Students conduct research on their subjects and write technicalpapers. To develop basic knowledge and skills of CIS, they needto practice research work in the CIS domain.
Students will be expected to spend more than four hours to
study your theme.
Grading will be decided based on weekly reports (25%), thestatus of activities (25%), and research results (50%).

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情報科学研究科 発行日：2023/5/1

INF600K1

情報科学特別演習１Ａ, １Ｂ
細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤
和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助
単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
学生は、各自の専攻分野で研究テーマを定め、指導教員のもとで研究を行なう。実証のために実験を進める上では、指導教員と密に接触し、実験の経過報告、討論を行なう。研究テーマの選択、研究企
画および遂行、成果報告の各ステップにおいて、社会で通用する一定水準を超える力を身に着けることを目的とする。
【到達目標】
学生は、研究企画では、社会の要請、研究の志、技術の訴求点を明確に主張できるレベルに達することを到達目標とする。また、研究
線表に基づく計画的な研究遂行を行うことができ、研究成果のまとめと発表においては、対外発表に耐えうる実力を身につけることをも併せて到達目標とする。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
以下に列挙したそれぞれのステップにおいて、指導教員と密にコミュ
ニケーションをとり、進捗報告と討論によって進めていく。
1. 研究テーマの設定
2. 関連研究の調査
3. 開発環境の整備
4. 実験データの入手（収集）5. 提案手法 (モデル) の実装
6. 提案手法（モデル）の評価【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
あり / Yes

第 11 回 演習の実施と報告

第 12 回 演習の実施と報告

第 13 回 演習の実施と報告

第 14 回 演習の実施と報告

第 15 回 演習の実施と報告

第 16 回 演習の実施と報告

第 17 回 演習の実施と報告

第 18 回 演習の実施と報告

第 19 回 演習の実施と報告

第 20 回 演習の実施と報告

第 21 回 演習の実施と報告【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 オリエンテーション
全体計画と心構えの説明
第 2 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 3 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 4 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 5 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 6 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 7 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 8 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 9 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 10 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション

第 22 回 演習の実施と報告

第 23 回 演習の実施と報告

第 24 回 演習の実施と報告

第 25 回 演習の実施と報告

第 26 回 演習の実施と報告

第 27 回 演習の実施と報告

第 28 回 演習の実施と報告

調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
修士論文執筆のための授業であるため、ゼミ時間外に、日々の十分な研究時間を確保する必要がある。専門分野の学会、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、興味のあるものには積極的に参加・発表すること。
【テキスト（教科書）】担当教員の指示に従うこと。

— 43 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1【参考書】
担当教員の指示に従うこと。
【成績評価の方法と基準】
報告内容 (20%)、質疑応答 (10%)、活動状況 (20%)、研究成果等 (50%)
を総合的に勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】
授業アンケート対象外科目であるが、苦しみながらも自分で問題解決を図る姿勢を身に付けさせたい。
【Outline (in English)】Students carry out research on their subjects. They needto periodically deliver reports and presentations to theirsupervisors and discuss research issues.
Students will be expected to spend more than four hours to
study your theme.
Grading will be decided based on the graduate thesis (70%) andin-class contribution (30%).

— 44 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

INF600K1

情報科学特別研究２Ａ, ２Ｂ
細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤
和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助
単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
学生は、各指導教員のもとで，専攻分野に関する研究や学術論文などの調査を行なう。学術論文の読解力を養うとともに，論文の作成，発表の訓練を行う。技術者、研究者としての素養を身に付け、情報科学の分野で活躍できる基礎力を養うことを目的としている。
【到達目標】
学生は、情報科学研究科のそれぞれの領域における最先端技術と基礎となる理論を理解し、さらなる発展を可能とすための基礎力を身につけることを目標とする。

第 20 回 研究の実施と報告
第 21 回 研究の実施と報告
第 22 回 研究の実施と報告
第 23 回 研究の実施と報告
第 24 回 研究の実施と報告【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連

第 25 回 研究の実施と報告【授業の進め方と方法】
指導教員のもと、各自の研究テーマに関する調査、研究、学習を、セ
ミナー形式もしくは個別に行う。

第 27 回 研究の実施と報告【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
あり / Yes【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 オリエンテーション
特別研究の進め方や内容の紹介
第 2 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 3 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 4 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 5 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 6 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 7 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 8 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 9 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 10 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 11 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 12 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 13 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 14 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 15 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 16 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 17 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 18 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 19 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論

第 26 回 研究の実施と報告

第 28 回 研究の実施と報告

調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
修士論文執筆のための授業であるため、ゼミ時間外に、日々の十分な研究時間を確保する必要がある。専門分野の学会、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、興味のあるものには積極的に参加・発表すること。
【テキスト（教科書）】
各教員の指示に従うこと。
【参考書】
各教員の指示に従うこと。
【成績評価の方法と基準】
毎週の報告内容 (25%)、活動状況 (25%)、研究成果等 (50%) を勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】
アンケート対象外科目であるが、教員と密にコンタクトを取り、積極的に討論することが必要である。
【Outline (in English)】Students conduct research on their subjects and write technicalpapers. To develop basic knowledge and skills of CIS, they needto practice research work in the CIS domain.
Students will be expected to spend more than four hours to
study your theme.
Grading will be decided based on weekly reports (25%), thestatus of activities (25%), and research results (50%).

— 45 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

INF600K1

情報科学特別演習２Ａ, ２Ｂ
細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤
和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助
単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
学生は、各自の専攻分野で研究テーマを定め、指導教員のもとで研究を行なう。実証のために実験を進める上では、指導教員と密に接触し、実験の経過報告、討論を行なう。研究テーマの選択、研究企
画および遂行、成果報告の各ステップにおいて、社会で通用する一定水準を超える力を身に着けることを目的とする。
【到達目標】
学生は、研究企画では、社会の要請、研究の志、技術の訴求点を明確に主張できるレベルに達することを到達目標とする。また、研究
線表に基づく計画的な研究遂行を行うことができ、研究成果のまとめと発表においては、対外発表に耐えうる実力を身につけることをも併せて到達目標とする。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連【授業の進め方と方法】
以下に列挙したそれぞれのステップにおいて、指導教員と密にコミュ
ニケーションをとり、進捗報告と討論によって進めていく。
1. 研究テーマの設定
2. 関連研究の調査
3. 開発環境の整備
4. 実験データの入手（収集）5. 提案手法 (モデル) の実装
6. 提案手法（モデル）の評価【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
あり / Yes

第 11 回 演習の実施と報告

第 12 回 演習の実施と報告

第 13 回 演習の実施と報告

第 14 回 演習の実施と報告

第 15 回 演習の実施と報告

第 16 回 演習の実施と報告

第 17 回 演習の実施と報告

第 18 回 演習の実施と報告

第 19 回 演習の実施と報告

第 20 回 演習の実施と報告

第 21 回 演習の実施と報告【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 オリエンテーション
全体計画と心構えの説明
第 2 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 3 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 4 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 5 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 6 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 7 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 8 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 9 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 10 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション

第 22 回 演習の実施と報告

第 23 回 演習の実施と報告

第 24 回 演習の実施と報告

第 25 回 演習の実施と報告

第 26 回 演習の実施と報告

第 27 回 演習の実施と報告

第 28 回 演習の実施と報告

調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
修士論文執筆のための授業であるため、ゼミ時間外に、日々の十分な研究時間を確保する必要がある。専門分野の学会、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、興味のあるものには積極的に参加・発表すること。
【テキスト（教科書）】担当教員の指示に従うこと。

— 46 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1【参考書】
担当教員の指示に従うこと。
【成績評価の方法と基準】
報告内容 (20%)、質疑応答 (10%)、活動状況 (20%)、研究成果等 (50%)
を総合的に勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】
授業アンケート対象外科目であるが、苦しみながらも自分で問題解決を図る姿勢を身に付けさせたい。
【Outline (in English)】Students carry out research on their subjects. They needto periodically deliver reports and presentations to theirsupervisors and discuss research issues.
Students will be expected to spend more than four hours to
study your theme.
Grading will be decided based on the graduate thesis (70%) andin-class contribution (30%).

— 47 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT700K1

コンピュータ基礎特別演習２Ａ、２Ｂ
李亜民

単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
学生は、各自の専攻分野で研究テーマを定め、指導教員のもとで研究を行なう。実証のために実験を進める上では、指導教員と密に接触し、実験の経過報告、討論を行なう。研究テーマの選択、研究企
画および遂行、成果報告の各ステップにおいて、社会で通用する一定水準を超える力を身に着けることを目的とする。
【到達目標】
学生は、研究企画では、社会の要請、研究の志、技術の訴求点を明確に主張できるレベルに達することを到達目標とする。また、研究
線表に基づく計画的な研究遂行を行うことができ、研究成果のまとめと発表においては、対外発表に耐えうる実力を身につけることをも併せて到達目標とする。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連【授業の進め方と方法】
以下に列挙したそれぞれのステップにおいて、指導教員と密にコミュ
ニケーションをとり、進捗報告と討論によって進めていく。
1. 研究テーマの設定
2. 関連研究の調査
3. 開発環境の整備
4. 実験データの入手（収集）5. 提案手法 (モデル) の実装
6. 提案手法（モデル）の評価【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
あり / Yes

第 11 回 演習の実施と報告

第 12 回 演習の実施と報告

第 13 回 演習の実施と報告

第 14 回 演習の実施と報告

第 15 回 演習の実施と報告

第 16 回 演習の実施と報告

第 17 回 演習の実施と報告

第 18 回 演習の実施と報告

第 19 回 演習の実施と報告

第 20 回 演習の実施と報告

第 21 回 演習の実施と報告【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 オリエンテーション
全体計画と心構えの説明
第 2 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 3 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 4 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 5 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 6 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 7 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 8 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 9 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 10 回 演習の実施と報告
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション

第 22 回 演習の実施と報告

第 23 回 演習の実施と報告

第 24 回 演習の実施と報告

第 25 回 演習の実施と報告

第 26 回 演習の実施と報告

第 27 回 演習の実施と報告

第 28 回 演習の実施と報告

調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
専門領域について文献や論文調査するとともに、学会参加や発表を積極的に行うこと。
【テキスト（教科書）】
特になし．必要な資料は適宜指定する。
【参考書】
特になし．必要な資料は適宜指定する。

— 48 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1【成績評価の方法と基準】
報告内容 (20%)、質疑応答 (10%)、活動状況 (20%)、研究成果等 (50%)
を総合的に勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】
授業アンケート対象外科目であるが、苦しみながらも自分で問題解決を図る姿勢を身に付けさせたい。
【Outline (in English)】Students carry out research on their subjects. They needto periodically deliver reports and presentations to theirsupervisors and discuss research issues.
Students will be expected to spend more than four hours to
study each theme.
Grading will be decided based on the graduate thesis (70%) andin-class contribution (30%).

— 49 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

COT700K1

コンピュータ基礎特別研究２Ａ、２Ｂ
李亜民

単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
学生は、専攻分野に関する研究や学術論文などの調査を行なう。学
術論文の読解力を養うとともに，論文の作成，発表の訓練を行う。技
術者、研究者としての素養を身に付け、情報科学の分野で活躍できる基礎力を養うことを目的としている。
【到達目標】
学生は、情報科学研究科のそれぞれの領域における最先端技術と基礎となる理論を理解し、さらなる発展を可能とすための基礎力を身につけることを目標とする。

第 20 回 研究の実施と報告
第 21 回 研究の実施と報告
第 22 回 研究の実施と報告
第 23 回 研究の実施と報告
第 24 回 研究の実施と報告【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連

第 25 回 研究の実施と報告【授業の進め方と方法】
指導教員のもと、各自の研究テーマに関する調査、研究、学習を、セ
ミナー形式もしくは個別に行う。

第 27 回 研究の実施と報告【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
あり / Yes【授業計画】授業形態：対面/face to face回
テーマ
内容
第 1 回 オリエンテーション
特別研究の進め方や内容の紹介
第 2 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 3 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 4 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 5 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 6 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 7 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 8 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 9 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 10 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 11 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 12 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 13 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 14 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 15 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 16 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 17 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 18 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
第 19 回 研究の実施と報告
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論

第 26 回 研究の実施と報告

第 28 回 研究の実施と報告

調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論
調査、研究、学習およびその進捗
状況の発表と討論【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
専門分野の学会、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、興味のあるものには積極的に参加・発表すること。
【テキスト（教科書）】
特になし．必要な資料は適宜指定する．
【参考書】
特になし．必要な資料は適宜指定する．
【成績評価の方法と基準】
毎週の報告内容 (25%)、活動状況 (25%)、研究成果等 (50%) を勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】
アンケート対象外科目であるが、教員と密にコンタクトを取り、積極的に討論することが必要である。
【Outline (in English)】Students conduct research on their subjects and write technicalpapers. To develop basic knowledge and skills of CIS, they needto practice research work in the CIS domain.
Students will be expected to spend more than four hours to
study each theme.
Grading will be decided based on the graduate thesis (70%) andin-class contribution (30%).

— 50 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

INF800K1

メディア科学特別研究２Ｂ、３ A
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
博士論文の執筆を通して、研究の方法論を学びます。
【到達目標】
課題の発見、研究テーマ設定、関連研究の調査、研究実施、実装、修士論文の執筆を通して、研究の基礎を学びます。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連【授業の進め方と方法】
情報科学特講と並行して行います。"実世界指向メディア"をキーワードに研究を実施します。

【学生が準備すべき機器他】
研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline (in English)】Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.
Students will be expected to spend more than four hours to
study your theme.
Grading will be decided based on the doctoral dissertation(70%) and in-class contribution (30%).

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
ガイダンス
今後の進め方について説明します。
2
研究分野テーマ設定
議論を通して、研究テーマの設定(1)を行います。
3
研究分野テーマ設定
議論を通して、研究テーマの設定(2)を行います。
4
研究分野サーベイ (1) 研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
5
研究分野サーベイ (2) 研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
6
研究分野サーベイ (3) 研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
7
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(1)について議論します。
8
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(2)について議論します。
9
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(3)について議論します。
10
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(4)について議論します。
11
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(5)について議論します。
12
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(6)について議論します。
13
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(7)について議論します。
14
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(8)について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】
特にありません。
【参考書】
必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】
ミーティングへの参加状況 (30%)、研究実施状況 (70%) にもとづき評価します。
【学生の意見等からの気づき】
なし。

— 51 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

INF800K1

メディア科学特別演習２Ｂ、３ A
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
博士論文執筆に必要となる研究遂行能力の獲得します。
【到達目標】
博士論文執筆に必要な、研究テーマ設定、関連研究の調査方法、研究実施方法、実装方法の習得を目標とします。
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連【授業の進め方と方法】"実世界指向メディア/Computational Reality"をキーワードにした研究実施に必要な、様々な要素技術の知識を習得します。

【学生が準備すべき機器他】
研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline (in English)】Students will acquire the research execution skills necessary
for writing a doctoral thesis.
Students will be expected to spend more than four hours to
study your theme.
Grading will be decided based on the doctoral dissertation(70%) and in-class contribution (30%).

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
ガイダンス
今後の進め方について説明します。
2
研究分野テーマ設定
議論を通して、研究テーマの設定(1)を行います。
3
研究分野テーマ設定
議論を通して、研究テーマの設定(2)を行います。
4
研究分野サーベイ (1) 研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
5
研究分野サーベイ (2) 研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
6
研究分野サーベイ (3) 研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
7
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(1)について議論します。
8
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(2)について議論します。
9
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(3)について議論します。
10
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(4)について議論します。
11
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(5)について議論します。
12
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(6)について議論します。
13
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(7)について議論します。
14
進捗報告と研究討論
研究進捗状況の報告と、研究内容(8)について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】
特にありません。
【参考書】
必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】
研究実施状況にもとづき総合的に評価 (100%) します。
【学生の意見等からの気づき】
なし。

— 52 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

HUI500K1

情報システム特別研究 1A、1B
馬建華

単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Teach students fundamental and key technologies in doing
research, and let them equip sufficient abilities in researchmaterial searching, research problem identification, andresearch approach.
The content will cover ubiquitous
computing, sensing, networking, and processing.
【到達目標】
Students are able to acquire wide scope of information
technology, master research methods and conduct deep
research in a specific area.
【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連【授業の進め方と方法】
Students will be first assigned some papers to read to know the
research fundamental and progress in a specific topic, and thenfurther requested to search related papers to study more about
this topic and make presentations. Moreover, students willbe trained to identify the basic problems and key technologies
around this topic. Finally, students are instructed to focus onsome specific issues to do deep research.

【テキスト（教科書）】
No【参考書】
Provided by this instructor.
【成績評価の方法と基準】
Research effort (20%), performance (30%) and output (50%).
【学生の意見等からの気づき】
Teach skills in reading papers and writing reports.
【Outline (in English)】This course is for students to learn new technologies in information systems, especially ubiquitous computing, including
ubiquitous sensing, device networking, data processing and soon. At least four hours must be spent each week according touniversity criterion policy. Overall evaluation will be based on
research effort (20%), performance (30%) and output (50%).

【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Research overview
General review about research
2
Ubiquitous
Ubiquitous computing concept,
Computinghistory and applications
3
Ubiquitous Sensing Reading paper, presentationand dicusssion
4
Ubiquitous Sensing Reading paper, presentationand discussion
5
Ubiquitous Sensing Reading paper, presentationand discussion
6
Ubiquitous Sensing Reading paper, presentationand discussion
7
Ubiquitous
Reading paper, presentation
Networking
and discussion
8
Ubiquitous
Reading paper, presentation
Networking
and discussion
9
Ubiquitous
Reading paper, presentation
Networking
and discussion
10
Ubiquitous
Reading paper, presentation
Networking
and discussion
11
Ubiquitous
Reading paper, presentation
Processing
and discussion
12
Ubiquitous
Reading paper, presentation
Processing
and discussion
13
Ubiquitous
Reading paper, presentation
Processing
and discussion
14
Ubiquitous
Reading paper, presentation
Processing
and discussion【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Search for and read papers, and prepare reports. At least
four hours must be spent each week according to university
criterion policy.

— 53 —

情報科学研究科 発行日：2023/5/1

HUI500K1

情報システム特別演習 1A、1B
馬建華

単位数：単位 ｜ 開講時期：
その他属性：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】This course is for students to study various technologies fordata collection and data processing for practical scenarios.

【学生の意見等からの気づき】
Supervision on research methodology in practical data processing and analysis.

【到達目標】
Students are expected to master basic approaches andprogramming skill in processing data from various sensors andapply these techniques in practical applications.

【Outline (in English)】
The course is for students to study data data processing, andmake corresponding programs for experimental data including
experiment design, data collection, processing and analysis.
At least four hours must be spent each week according touniversity criterion policy. Overall evaluation will be based on
research effort (20%), performance (30%) and output (50%).

【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）】
ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連【授業の進め方と方法】
Main computing technologies will be first introduced, thendetailed experiment design, device preparation, and various
data processing techniques will be applied and implemented.
【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】
あり / Yes【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No
【授業計画】授業形態：対面/face to face
回
テーマ
内容
1
Introduction
General review about research
2
Experiment Design Design of experiments for datacollection
3
Experiment Devices Preparation of devices used inexperiment
4
Experiment Devices Preparation of devices used inexperiment
5
Experiment
Preparation of experimental
Environments
environment
6
Experiment
Preparation of experimental
Environments
environment
7
Data Preprocessing Soring data collected fromexperiments
8
Data Preprocessing Cleansing data collected fromexperiments
9
Data Preprocessing Data normalization,
segmentation and partition
10
Data Analyses
Data correlation analyses
11
Data Processsing
Machine learning based dataprocessing
12
Data Processing
Machine learning based dataprocessing
13
Data Processing
Machine learning based dataprocessing
14
Review
Final report, presentation anddiscuss【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Design and conduct experiments for data acquisition fromsensors, analyze these data, and prepare reports. At least
four hours must be spent each week according to university
criterion policy.
【テキスト（教科書）】
No【参考書】
Provided by this instructor.
【成績評価の方法と基準】
Research effort (20%), performance (30%) and output (50%).

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