2021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：2021/5/1］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。
【TZ004】インターネットアーキテクチャ［廣津登志夫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ011】データベースプログラミング言語［日高【TZ012】Advanced AI ［黄宗一郎］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ018】Advanced Networking and Computing ［馬建華］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ019】数理モデリング特論［相島健助］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ020】音声・言語処理特論［伊藤克亘］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ021】多次元信号画像処理［花泉弘］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ022】パターン認識特論［若原徹］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ024】科学技術シミュレーション［善甫康成］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ026】Global CIS Special Lecture 1［内田薫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ027】Global CIS Special Lecture 2［内田薫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ028】Global CIS Special Lecture 3［内田薫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ029】Global CIS Special Lecture 4 ［内田 薫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
【TZ031】Business

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Application System Development ［渡辺 正信］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . .
【TZ032】Web System Development ［小林 郁夫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
【TZ033】Software Requirements Analysis and Specification Techniques ［佐原 伸］秋学期授業/Fall . . . . . . .
【TZ034】Software Process and Quality Assurance ［小池 太］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
【TZ035】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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
【TZ036】Object Oriented Web Programming ［小林 郁夫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
【TZ037】Technical Writing for Software Engineers ［藤野 輝雄］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
【TZ038】Writing and Presentation for Thesis ［内田 薫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
【TZ039】日本語理解 1 ［村松 葉子］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
【TZ040】日本語理解 2 ［村松 葉子］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
【TZ041】情報科学特別講義１（アルゴリズムとデータ構造）［坂本 寛］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
【TZ045】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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
【TZ046】情報科学特別講義６（テキストマイニング特論）［横野 光］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
【TZ047】インターンシップ［秋野 喜彦］秋学期集中/Intensive(Fall) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
【TZ049】情報科学オープンセミナー 2 ［赤石美奈, 小池崇文, 佐々木晃, 善甫康成, 花泉弘, 黄潤和, 馬建華, 李亜民, 若原徹］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
【TZ050】CIS Global Seminar ［内田薫, 尾﨑信之, 杉山昭彦, 越仲孝文, 辻聡美, 中山浩一, 永吉洋登, 福住伸一, 渡邊
高志］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
【TZ051】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 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
【TZ052】ニューラルネットワークの理論と応用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
【TZ053】暗号とその応用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
【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］ 37【TZ515】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］ 38【TZ517】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］ 39【TZ519】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］ 41【TZ588】コンピュータ基礎特別研究 2B ［日高 宗一郎］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
【TZ589】コンピュータ基礎特別研究 3A ［日高 宗一郎］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
【TZ594】コンピュータ基礎特別演習 2B ［日高 宗一郎］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
【TZ595】コンピュータ基礎特別演習 3A ［日高 宗一郎］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
【TZ604】情報システムプロジェクト［細部 博史］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
【TZ605】メディア科学プロジェクト［伊藤 克亘］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
【TZ606】メディア科学特別研究１Ａ、１Ｂ［伊藤 克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
【TZ608】メディア科学特別演習１Ａ、１Ｂ［伊藤 克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

【TZ610】メディア科学特別研究２Ａ、２Ｂ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ611】メディア科学特別研究２Ａ［小池崇文］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ612】メディア科学特別研究２Ｂ［小池崇文］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ612】メディア科学特別演習２Ａ、２Ｂ［伊藤【TZ613】メディア科学特別演習２Ａ［小池克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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

【TZ614】メディア科学特別研究３Ａ、３Ｂ［伊藤【TZ614】メディア科学特別演習２Ｂ［小池克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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

【TZ616】メディア科学特別演習３Ａ、３Ｂ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ895】情報システム特別研究３Ａ［馬建華］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ895】情報システム特別研究２Ｂ［馬建華］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ898】情報システム特別演習２Ｂ［馬建華］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

【TZ898】情報システム特別演習３Ａ［馬建華］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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発行日：2021/5/1

COT500K1

インターネットアーキテクチャ
廣津登志夫

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：

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。

12

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】
回
テーマ
1
インターネットの概観(Overview ofInternet)

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8

通信プロトコル(Communication
Protocol)データリンク層プロト
コル〜その役割〜(Role of Datalink
Layer Protocols)
データリンク層プロト
コル〜その仕組み〜(Datalink Layer
Protocols in
Practice)
ネットワーク層プロト
コルの役割(Role of Network
Layer Protocols)
IP(Internet
Protocol) の概要(Overview ofInternet Protocol)
IP ルーティング(IP Routing)内容
階層状に構成されているネット
ワークプロトコルを理解するに当たって、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する。
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。

Ethernet 等の主要なデータリン
ク層プロトコル事例をベースに、その仕組みの詳細を理解する。

ネットワーク層プロトコルの役割について理解する。

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。
【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 and objectives】
Understanding the details of the Internet protocols and server
virtualization technologies.

インターネットにおけるネット
ワーク層プロトコルである IP の基本的な仕組みを理解する。

インターネットを支える IP の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。
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)—1—発行日：2021/5/1

COT500K1

データベースプログラミング言語
日高宗一郎

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：

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】
回
テーマ
1
序論

2

3

データベースプログラ
ミング言語のための数学的準備
モノイド準同型

4

データベースプログラ
ミング言語における型

5

データベースプログラ
ミング言語における型

6

木オートマトン (1)7木オートマトン (2)8木オートマトン (3)9グラフデータモデル

内容
データベースプログラミング言語の特徴と意義正規表現、オートマトン、内包表
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
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
モノイド準同型およびモノイド内
包表記などの型付けの推論規則による表現を学ぶ対象とするデータを木やグラフに広げ、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
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
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
木オートマトンによる木のパター
ンマッチング
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 and objectives】
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.

—2—

発行日：2021/5/1

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.

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発行日：2021/5/1

HUI500K1

Advanced AI
黄潤和

サブタイトル：人工知能特論
単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：

第6回

【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・solving some real world problems

第7回【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 the real world
problems with what they have learnt.

第8回
第9回

【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.

第 10 回【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 from the lectures, selected research readings,
and related video clips for further understanding. Finally
students are to conduct a term project by freely selecting anapplication such as developing a practical intelligent systemor designing a prototype smart system for a particular 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.

第 11 回
第 12 回

第 13 回

第 14 回【授業計画】
回
テーマ
第 1 回 Introduction
第2回

Problem solving

第3回

Application ofproblem solving

第4回

Reasoning

第5回

A decision-making
system

内容
Overview of AI, History of AI,
and the state of the art of AI
Searching for solutions to a
problem
Each student selects a search
problem topic to solve with aproblem solving algorithm
Knowledge representation andinference mechanisms-forward chaining-backward chaining
A rule based system-identification decision tree
-from a training data to adecision tree
-from a decision tree to refined
rules

Each student proposes andimplements a small
decision-making system withlearnt reasoning mechanisms
Mid-term
Students make presentation ofpresentation
their work on searching for asolution system or adecision-making system
Big data mining
clustering, classification,knowledge discovery
Machine learning
Supervised/unsupervised/semisupervised learning andtransfer learning
Neural Network and - Neuron Networks, Back
Deep Learning
Propragation- Introduction of DeepMind,
DeepBrain.
Other Hot Topics:
CNN, Deep Learning, LSTM,
Transformer
Applications
Knowledge discovery inhealthcare, smart home,
medicine structure discovery
KID model and associative
Human-like
cognitive computing memory and recall models andmechanisms
and associative
memory modelling
Final term project
presentation of their solution
presentation
to a real world problem【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Students should be able to search for research articles andread them. 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

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]. “Java による知能プログラミング”、新谷 虎松、コロナ社.
[3]. "Deep Learning", MIT press, Ian Goodfellow and Yoshua
Bengio and Aaron Courville, https://www.deeplearningbook.
org/
【参考書】
[1]. Rule-based Systems and Identification Trees, http://aidepot.com/Tutorial/RuleBased.html[2]. Data Mining: Practical Machine Learning Tools andTechniques, Han H. Witten, Eibe Frank, and Mark A, Hall,
Third Edition.
[3]. Neural networks and deep learning related web sites[4]. Distributed reading materials【成績評価の方法と基準】
Evaluation on students is based on assigned exercises,
Mid-term presentation and report(30%), and Final termpresentation and report(70%).
【学生の意見等からの気づき】
interactive learning is preferable.

—4—発行日：2021/5/1

COT500K1

データマイニング特論
赤石

美奈

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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【成績評価の方法と基準】
レポートに加え、授業中の参加の度合、貢献度を考慮し、総合的に判断する。
【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 Note PC を使用する場合がある。
【その他の重要事項】
特になし【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。
【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【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 and objectives】
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.

【授業計画】
回
テーマ
第 1 回 集合知とは？
第 2 回 推薦

内容
ガイダンス、及び、概論
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。

【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。

—5—

発行日：2021/5/1

COT500K1

Advanced Networking and Computing
馬建華

サブタイトル：先端網とコンピューティング
単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：

10

【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The course attempts to provide a unified overview of the broad
field of advanced networking and computing technologies.

11【到達目標】
Students are expected to understand the latest network
technologies including wireless WAN, LAN and PAN, ad
hoc and sensor networks, and the next generation of theInternet, as well as the state of the art in advanced computing
such as P2P computing, grid computing, cloud computing,fog/edge computing, ubiquitous/pervasive computing, trusted
computing, cyber-physical computing, social computing, bigdata, activity recognition, affective technology, etc.

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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.

2

3
4

5
6
7

8

9

内容
Course outline and teachingapproach
Network Past,
Network technology history,
Present and Future popular networks, wirelesssensor network, ad-hoc
network
Next Generational
IPv6 Internet protocol, andInternet Protocols
research on future internets
Network Security
History and typical security
and Cryptography
technologies in computer
networks
Advanced Internet
Grid, P2P, Web Services andand Web Computing cloud computing
Ubiquitous/Pervasive Main technologies in Ubicomp
Computingor PerComp
Smart/Intelligent
Smart objects, spaces,
Objects andenvironments and services
Environments
Big Data, WaaS and Big data problems andCPS
technologies, Wisdom as aService (WaaS), cyber-Physicalsystems
Activity and
Human activity recognition,
Attribute
animal activity recognition,
Recognition
human attribute recognition

Presentations &Discussions (II)14

Final Presentations
and Fina Reports

Cloud/fog/edge computing,internet of things, social
computing, cyber technologies,
affective computing
Specific topics incloud/fog/edge, IoT, ubicomp,social comp, cyber technologies
Specific topics incloud/fog/edge, IoT, ubicomp,social comp, cyber technologies
Subjects related to advanced
networking and computing【テキスト（教科書）】
Online teaching materials provided by this teacher【参考書】
・Papers in journals and proceedings, andInternet【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

【授業計画】
回
テーマ
1
Introduction

13

Affective computing, sentientanalysis, emotion recognition【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Read the corresponding materials before a class, browse othermaterials related to the class subject after class, write a classreport, present the investigation to a specific topic, and submit
the final report. On average, it takes four hours to finish
weekly assignments.

【授業の進め方と方法】
The course covers new paradigms of representative networks,
communications, and related computing technologies. The
course starts from a general introduction on the current trendof networking, and then detailed discussions of a varietyof networks and communications, to the newest computing
technologies. Students will write a class report after each classin the first part. Every student is required to choose one related
topics to investigate, write a final report and finally present itin the class.

【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No

Affective Technology
and Emotion
Recognition
Discussion on
Preparation ofPresentation andReports
Presentations &Discussions (I)materials on the【成績評価の方法と基準】
Quality of class reports (40%), final course report (30%), andpresentation (30%)
【学生の意見等からの気づき】
Teach more on how to read papers and summarize their key
points【学生が準備すべき機器他】
Bring Note PC—6—発行日：2021/5/1

COT500K1

数理モデリング特論
相島健助

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：

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】
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 and objectives】
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.

—7—発行日：2021/5/1

HUI500K1

音声・言語処理特論
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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。

【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【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。

【Outline and objectives】
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】
回
テーマ
1
ガイダンス

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

内容
前提知識、スキルの確認。講義の進め方の説明。
言語の特性
自然言語の特徴
周波数領域の操作
周波数領域のフィルタ
LPC
LPC による音源信号の推定
音声認識システム
フリーツール julian の紹介
音声合成システム
フリーツール gtalk の紹介
音声インタフェース
音声対話システムの事例研究
信号処理応用 (1)アンビエンス分離プログラムの概説
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
信号処理応用 (2)アンビエンス分離プログラムの演
習
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
信号処理応用 (3)信号処理プログラム演習課題の発表
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)
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—8—

発行日：2021/5/1

HUI500K1

多次元信号画像処理
花泉

弘

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
多次元の信号・画像データを処理することによって、どのような情報を得ることができるのかを理解し、自身の研究に役立てることを目的としている。基礎的な概念とともに先人の開発したアルゴリズ
ムや応用例を理解する。

【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。講義内容に関係する論文をよく読み、課題レポートをき
ちんとまとめて提出すること。

【到達目標】
多次元の信号・画像を扱う場合、データ量が膨大になるため統計的な取り扱いが不可欠である。基本的な概念及び技術を学ぶ過程で、こうした統計的処理に精通するとともに、先人の研究の要点を理解し、そうしたデータ処理の考え方やアルゴリズムを自分の研究に活かせるようにする。
【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】
この科目では、観測データから雑音を除去・低減し必要とする信号成分を抽出する手法だけでなくそれらを処理して情報を抽出するア
ルゴリズムについても議論する。従来の処理アルゴリズムだけでなく新しい考え方に基づくアルゴリズムを理解することがこの科目のゴールである。大別して前半は講義を中心に進めるが、後半は受講学生による論文紹介とそれに対する議論を行う。受講者数が少ない
場合には、トピックとして現在行っている研究の紹介を行う場合もある。
【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】
回
テーマ
1
多次元信号および多次元画像
2
統計的手法と応用例１

3
4
5

6
7
8
9
10
11

12
13
14

内容
画像の構造や標本化定理、データの補間法などについて
多重分光画像とそれらの内積・外積演算に基づく処理
統計的手法と応用例２ 主成分分析法、清純相関分析法および重回帰分析法を用いる処理
教師付き分類法
最尤法および Binary Decision
Tree（ＢＤＴ）法
教師なし分類法
k-means 法、ISODATA 法および Binary Devision Classtering法
画像の重ね合わせ１
対応点の探索、三角形網を用いる
重ね合わせ
画像の重ね合わせ２
オプティカルフローを用いる重ね合わせ
多重時刻処理１（時間 時間変化領域抽出処理の基礎
変化領域の抽出）
多重時刻処理２（時間 時間変化領域への教師なし分類と変化の解析）
教師付き分類との応用
ステレオペア画像の処 射影変換と相互標定、絶対標定
理
医用画像処理ＣＴの原理とヘリカルＣＴ，マルチスライスＣＴによる３次元画像処理
学生による論文紹介１ 学生による論文紹介
学生による論文紹介２ 学生による論文紹介
まとめ
授業全体を振り返って応用例など
について議論する【テキスト（教科書）】
教科書は必要に応じて指示する。
【参考書】
・Ronald N. Bracewell : Fourier Analysis and Imaging, Kluwer
Academic / Plenum, 2003
・B.Girod, G.Greiner and H.Niemann (Ed.) : Principles of 3D
Image Analysis and Synthesis,
Kluwer Academic Publishers, 2002
・N.Nikolaidis and I.Pitas : 3-D Image Processing Algotirhms,
Wiley, 2001
・D.Caramella and C.Bartolozzi (Ed.) : 3D Image Processing ‒Techniques and ClinicalApplications, Springer, 2002
・O.Faugeras and Q.T.Luong : The Geometry of Multiple
Images, MIT Press, 2001
・J.R.Jensen : Introductory Digital Image Processing 3rd .
Edition ‒ A Remote Sensing Perspective,
Pearson Prentice Hall, 2005
【成績評価の方法と基準】
提出されたレポートの質、論文紹介時のプレゼンテーションの質、授業中の議論での発言の量および質の高さに応じて評価する。
【学生の意見等からの気づき】
議論が深まるような講義にしたい。
【学生が準備すべき機器他】
ノートパソコンなど【その他の重要事項】
信号処理や画像処理に関してある程度の知識を有し、信号処理や画像処理に興味のある学生の受講を望む。
【Outline and objectives】
Students learn and understand the meaning of multidimensional signal/image data processing. Students acquire
the knowledge, especially in understanding the fundamental
concepts, algorithms and their applications so that they canuse it for their own research.

—9—発行日：2021/5/1

HUI500K1

パターン認識特論
若原徹

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
統計的パターン認識のより進んだ理論的枠組みを体系的に学び，さらに認識手法の具体的な適用法および実装法を学ぶ。
【到達目標】
統計的パターン認識の生成モデルと識別モデルの代表的手法を理解して習得する。手書き数字認識を例題に代表的認識手法を実装して認識実験を行い，各手法の特長と得手不得手を学ぶことができる。
【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】
まず，ベイズの定理と最小誤り確率に基づく統計的パターン認識の原理を理解する。次に，生成モデルに基づく確率密度関数の推定法
として混合ガウスモデルと EM 解法，改良投影距離法，識別モデル
としてニューラルネットワークとサポートベクターマシンを学ぶ。
授業後半では，手書き数字認識を取り上げ，画像取得，前処理，特徴抽出，さらに授業前半で学んだ複数の認識手法の実装に取り組み，
公開データを用いた認識実験を行う。なお，授業内で行った課題の講評と解説を必ず行う。

[4] 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）】担当教員が作成した講義資料を学内 Web サイトに公開。
【参考書】[1] 石井健一郎・上田修功・前田英作・村瀬洋著：「わかりやすいパ
ターン認識」，第 2 版，オーム社，2019 年．
[2] C.M. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”,
Springer, 2006.
[3] 金谷健一著：「これなら分かる応用数学教室−最小二乗法からウェーブレットまで−」，共立出版，2003 年．
[4] 斎藤康毅著：「ゼロから作る Deep Learning」，オライリー・ジャ
パン，2016 年．
[5] F. Chollet 著，巣籠悠輔監訳：「Python と Keras によるディー
プラーニング」，マイナビ出版，2018 年．
【成績評価の方法と基準】
宿題 40 ％，最終レポート 40 ％，平常点 20 ％で総合評価する。
【学生の意見等からの気づき】
手書き数字認識系の構築が難題であるため，一人一人に丁寧に指導を行う。

【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【学生が準備すべき機器他】
電子メールや学内 Web サイトへのアクセス等ネットワークを利用。

【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No【その他の重要事項】
本講義は、担当教員の NTT 研究所での文字・画像認識に関わる研
究実用化の経験を元に、パターン認識に関する基礎から応用に渡る
幅広く深い内容を含む。

【授業計画】
回
テーマ
第 1 回 統計的パターン認識の考え方
第 2 回 生成モデルと識別モデル
第 3 回 生成モデルにおける確率密度関数の推定
第 4 回 生成モデルとしての改良投影距離法
第 5 回 識別モデルとしてのニューラルネットワー
ク
第 6 回 識別モデルとしてのサポートベクターマシン
第 7 回 手書き数字認識系の構
築 (1)
第 8 回 手書き数字認識系の構築 (2)
第 9 回 手書き数字認識系の構築 (3)第 10 回 手書き数字認識系の構築 (4)
第 11 回 手書き数字認識系の構築 (5)第 12 回 手書き数字認識系の構築 (6)
第 13 回 手書き数字認識系の構築 (7)
第 14 回 まとめ

内容
誤り確率最小化と最適な決定境界
確率密度関数の推定 vs. 識別関数の推定
混合ガウスモデルとその EM 解法
正規分布を仮定した高度な識別関数法
写像能力と誤差逆伝搬法による学
習，Deep Learning の考え方

【Outline and objectives】
This course deals with advanced pattern recognition from boththeoretical and practical viewpoints. Students learn representative techniques of statistical pattern recognition from
simple linear classifiers to sophisticated bayesian discriminantfunctions and the cutting-edge convolutional neural networks
in deep learning, and apply those techniques to handwritten
numeral recognition.

カーネルトリックと決定境界面の解法
データ取得と前処理
特徴抽出
最近傍平均分類法および k-NN
分類法の実装改良投影距離法の実装
サポートベクターマシンの実装
畳み込みニューラルネットワーク(CNN) の実装
認識実験と評価
最終レポート作成，成果発表【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】[1] 確率・統計，線形代数の復習[2] 特殊関数の微積分の復習[3] C/C++，MATLAB，Python，Java 言語プログラミングの復習— 10 —

発行日：2021/5/1

COS500K1

科学技術シミュレーション
善甫

康成

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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】
回
テーマ
1
Computing software
basics2
Numerical
integration anderrors3
Numerical
differentiation
4
Trial-and-error
searching
5
Ordinarydifferential equation(1)
6
Ordinarydifferential equation(2)
7
Application ofordinary differential
equation
8
Solvingsimultaneous
equations (1)9Solvingsimultaneous
equations (2)内容
Number representation, fixedand floating method
Integration algorithms, anduncertainties in computations

Differentiation and its error
analysis
Bisection and
Newton-Rahpson Algorithm
Simple Euler’s algorithm, andsecond order of Ordinary
Differential Equations
Runge-Kutta Algorithm (2ndorder, 4th order)

10

Monte 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】
Practical programming exercises and assignments in eachlecture, and contribution to the course【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 and objectives】
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.

Non-linear oscillations

Matrix computing(Gauss-Jordan elimination)
Matrix computing (LU
decomposition)— 11 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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. Project/assignment outputs will
be reviewed in the classroom.

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】
回
テーマ
1
Introduction

2
3
4

Data science 1
Data science 2Classification 1

5
6Classification 2
Classification 3

78Regression 1
Regression 2

9
10
11

Midterm project
Clustering 1
Clustering 2

12
13

Dimensionality
reduction
Deep learning

14

Final Project

内容
Introduction to data scienceand machine learning
Data acquisition
Data visualization
Basic techniques andperformance measures
Generalization and overfitting
Advanced techniques andapplications
Linear regression
Other techniques andapplications
Project presentation
Basic techniques
Other techniques andapplications
Basic techniques andapplications
Introduction to neuralnetworks and deep learning
Project presentation
Summary and discussion【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】
Andreas C. Müller, Sarah Guido, "Introduction to Machine
Learning with Python: A Guide for Data Scientists," O’Reilly
Media, 2016.

— 12 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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.
【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).
【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%).

【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.

【学生の意見等からの気づき】(None in particular.
Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)【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.
Project/assignment outputs will be reviewed in the classroom.

【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】
回
テーマ
1
Introduction

2
3
4
5
6
7
8
9

10

11
12
13
14

内容
Introduction to image
processing and recognition
Image processing 1 Image acquisition anddigitization
Image processing 2 Point and neiborhood spatial
filters
Image processing 3 Frequency domain image
processing
Image processing 4 Noise removal and restoration
Image processing 5 Segmentation andthresholding
Image processing 6 Morphology
Statistical pattern
Bayes decision and economic
recognition
gain
Image Matching 1- Semantic Graph Matching- Uninformed search for graphmatching
Image Matching 2- Heuristic search for graphmatching- Robust matching methods
3D image analysis 1 3D block world recognition
3D image analysis 2 3D shape from X
Final projectImage recognition project
presentation
Conclusion
Summary and discussion【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.

— 13 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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.
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】
回
テーマ
1
Introduction

2

Statistical Pattern
Recognition 1

3

Statistical Pattern
Recognition 2

4

Statistical Pattern
Recognition 3
Statistical Pattern
Recognition 4
Structural Pattern
Recognition 1
Structural Pattern
Recognition 2
Structural Pattern
Recognition 3
Matching by
Invariances
Machine learningfor patternrecognition 1

5
6
7
8
9
10

内容
Introduction to patternrecognition and machine
intelligence- Features and Their
Distributions- Feature Vectors and FeatureSpace- Likelihood and the Bayes’
Law- Feature Space, Principal
Component Analysis andEigenspace
Economic gain and ROC curve

11

12

13
14

Machine learningfor patternrecognition 2
Machine learningfor patternrecognition 3
Programming
workshop 1
Programming
workshop 2Classification techniques

Neural network and deeplearning approaches
Pattern recognition
programming
Practical programming project【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.

Clustering and thresholding
Pattern Recognition by Syntax
Analysis
String matching
Formal grammar and parsing- Model-Based Matching- Perspective Invariants
Machine learning toolkit— 14 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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.
The course will mainly consist of lectures including real casestudies but time will be given for students to work on research,
discussion and 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】
回
テーマ
1
Introduction

内容
Global innovation in 21st
century
Value creation and value
captureInnovation process and corecompetence management
Differentiation for user benefit
Analysis of positioning andenhancement of capabilities
Innovation case study
Diffusion of technology anddisruptive innovation
Introduction to marketingtheories
MOT marketing methodologies
Birth of personal computer

2

Innovation 1

3

Innovation 2

4

Innovation 3

5

Project workshop 1

6Marketing basics 1

7
8

Marketing basics 2
Innovation casestudy 1
Innovation case
Evolution of the internet
study 2
Project workshop 2 Market creation by technology
Product architecture Modular vs Integral
Open vs Closed
Platform leadership
Business models- Business architectures andearning models- Internet services, Web
marketing and monetization
Project workshop 3 Business innovation

9
10
11

12

13

14

Summary

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.

— 15 —

発行日：2021/5/1

COT500K1

Business
渡辺

Application

SystemDevelopment

正信

サブタイトル：ビジネスアプリケーションシステム開発
単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】・The essential way of thinking in developing Business
Application Systems by understanding their definition, aims
and exit criteria.
・The essential way of thinking in using Java for developing
Business Application Systems by understanding the effective
and excellent features of Java.
【到達目標】
・To master application skills to develop Business Application
Systems by understanding their software architecuture,system structure, development process and development
techniques.
・Especially to master application skills through actuallydeveloping batch business application programs by usinga Java code generation tool in a seminar of programming
practice.
【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.

7

8
9
10

11

12

13

3. Development
process for Business
Application Systems
4. Online systemdevelopment
5. Batch systemdevelopment
6. Batch system
programming
practice using aJava batch code
generation tool
6. Batch system
programing practiceusing a Java batch
code generation tool
6. Batch system
programing practiceusing a Java batch
code generation tool
6. Batch system
programing practiceusing a Java batch
code generation tool
7.Report Test
Problems

3.3 Implementation and Test

4.1 Online systemdevelopment using Java
5.1 Batch System Design
6.1 What is Jaime?

6.2 File-to-File Pattern
Generation

6.3 Control Break Pattern
Generation

6.4 DB-to-DB Pattern
Generation【授業の進め方と方法】
Review tests will be given after each lecture and their results
and comments will be feedbacked.
1. Introduction to Business Application Systems and Java
2. Outline and structure in Business Application Systems
3. Development process for Business Application Systems
4. Online system development
5. Batch system development
6. Batch system programing practice using a Java batch code
generation tool

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
・Object-Oriented Analysis, Design and Programming
・Java Programming in Eclipse
Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.

【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）】
Original text material for each lecture will be given.

【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No【参考書】
・Foundations of Business Systems,by P.O.Flaatten, et al 1989,
The Dryden Press.
・Software Engineering: Modern Approaches 2nd
Edition,by Eric J.Braude, Michael E. Bernsteins, 2011, John Wiley&Sons,Inc.
・The Adventures of An IT Leader, by Robert D. Austin, Richard
L. Nolan and Shannon O’Donnell【授業計画】
回テーマ
1
1. Business
Application Systems
and Java
2
1. Business
Application Systems
and Java
3
2. Outline andstructure in
Business
Application Systems
4
2. Outline andstructure in
Business
Application Systems
5
3. Development
process for Business
Application Systems
6
3. Development
process for Business
Application Systems

内容
1.1 Business Application
Systems in Business

1.2 Effective and excellent
features of Java in developing
Business Application Systems
2.1
Example of Business
Process and EnterpriseArchitecture Framework
2.2 System Foundations
supporting Business
Application Systems
3.1 Requirements definition

14

Explanation on Problems in
Reporting【成績評価の方法と基準】
・Attendance ： 10%
・Theme tests ： 30%
・Report examination on a seminar of Java batch programming
practice ： 60%【学生の意見等からの気づき】
None【学生が準備すべき機器他】
・PC with 2G main memory or over, and Internet connection.
・Eclipse and Java・Files and Database(Oracle)
・A Java Batch code generation tool ： Jaime

3.2 Design— 16 —

発行日：2021/5/1

COT500K1

Web System Development小林郁夫

サブタイトル：Web システム開発
単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：

Week 7

DOM and jQuery

Week 8Channel andConnection

Week 9Project Design - Mini
Twitter Site -【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
10

Image Handling【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.

Week
11

Design of thecontroller

Week
12

SQL and Database
Query

Week
13

Finishing Project

Week
14

Presentation andDiscussion【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The attainment target is to acquire the practical skills of web
and database system development according to the concept ofBDD (Behavior Driven Development). Design reviews and code
walk-throughs are frequently held to improve student skills ofbuilding 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
to Web-based computation.

【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】
回
テーマ
Week 1 Introduction

Week 2

Project Generation
Scaffolding andInternationalization

Week 3

MVC Model, HTMLand CSS

Week 4

Version Management
using Git

Week 5User Authentication
Screen Layout(ERB/SASS)

Week 6

Behavior Driven
Development

内容
Install Ruby on Rails
environment.Generate firstsimple project, and run theapplication.Learn rails
operation.
Learn platform structure byreading directory tree.
Then introduce
I18n(Internationalization) tomake multilingual web page.
Dissolve the project structure
into three components; Model,
View, and Controller.
Read routing file(routes.rb) totrace the request handling
logical path.
Edit templates to generateHTML response to be returnedto the client browser.
Learn Version Management
using Git. Learn Concept,
operation of Git. Git operation
exercise.
Introduce authentication gem "devise" for Ruby on Rails.
Understand customized user
definition and the authenticateduser.
Split screen by editing viewparts and CSS files.
Introduce RSpec to support
BDD. Learn to write program
specifications before writing
program code.

Introduce javascript.
Learn to arrange the screen view
dynamically on the client side.
Introduce Connection.
Use Channels to broadcast the
web data to all signed-in users.
Design the original web site.
Lecture material is the mini
twitter site.
Plan on the system screen andfunctions. Introduce user
management.
Register users ’face’ image.
Upload photos for each tweets.
Save binary (image) data to the
database.
Design data processing
Controller and Views which are
independent from model classes.
Handles "Follow/Followed"
information for the twitter
system.
Learn how to extract data fromdatabase, based on search
condition, how to toss theextracted data to the screen, andhow to check raw SQL sentences.
Finish developping My
mini-twitter web application
system.
Present your own web system tothe class, then discuss on thedesign of the system.

【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
your originality. You need to spend your time in this second phasetrial.
Standard study time outside of class for preparation andreview: 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 ’Ruby on Rails’ 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. 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
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.

— 17 —

発行日：2021/5/1

COT500K1

Software Requirements Analysis and Specification Techniques
佐原伸

サブタイトル：ソフトウェア要求仕様記述と分析の技術
単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The course aims to learn the basic principles and practicefor software requirement specification and analysis in a
combination of VDM++ and software engineering techniques.
This will significantly increase the understanding of thedifferent levels of techniques that can be used when modelinga realistic industrial system.

3

VDMTools

4

Defining data andfunctionality

5

Defining data andusing expressions

6

Defining data,
value, invariant oftype definition

7

Modeling using
unorderedcollections withfunctions8

Modeling using
unorderedcollections with
operations【到達目標】The participants must, at the end of the course, be able to:- apply VDM++ for requirement specification.
- apply regression tests for validating and verifying.
- evaluate VDM++ models from the software engineering
viewpoint.
【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 contains:- The development process used for modeling using VDM++- The available tool support for validation of such models- Modeling in VDM++ using unordered collections- Modeling in VDM++ using relationships- Modeling in VDM++ using ordered collections
In this course, there will be lectures in theory from the VDM++
book and slides. From the 7th week to the 9th week, allstudents shall turn in homework answers. From the 11th week
to the 12th week, all students shall turn in the last homework
model. In the last homework, students can establish groups
that contain a max of 5 people.
Submission of assignments and feedback will be on the
Learning Management 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】
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】
回
テーマ
1
SoftwareRequirements
Process And VDM

2

VDM++
specification

内容
This lecture explains:- The Software Development
Process- Software Requirement
Specification And Analysis- What VDM IS
VDM++ specificationThis
lecture explains:- Walkthrough and play with
VDMTools on small examples- VDM process to make arequirement specificationmodel- Please bring a PC that
installed VDMTools— 18 —

This lecture explains:- VDMTools functions(1) project making(2) syntax checking(3) tool option setting(4) type checking(5) UML class diagram
generating(6) interpreter with debugger(7) project option setting(8) proof obligation generating(9) command-line interface(10) combinatorial test(11) code coverage(12) pretty-printing
This lecture explains:(1) data types: bool, number,char, and set(2) functionality: operationand function(3) object-oriented specification(4) functional specification(5) invariant, precondition,and postcondition
This lecture explains:(1) data types: sequence,
product, and composite(2) expression: set, sequence,
recordThis lecture explains:(1) data types: map, object,and function(2) invariant of type definition(3) value definition
This lecture explains:(1) function definition: implicit
and explicit(2) expression: let, def,quantified, set comprehension,
conditional, and record(3) pattern and binding(4) reserved words: RESULT(5) homework: modeling using
unordered collections withfunctionsThis lecture explains:(1) operation definition:
implicit, explicit, abstractclass, "is subclassresponsibility," and "is not yet
specified," constructor(2) statements: let, def, block,assignment, skip, and return(3) expression: new(4) homework: modeling using
unordered collections with
operations

発行日：2021/5/1

9

10

11

12

13

14

Modeling using map This lecture explains:(1) statement: conditional,
loop, exit, trap(2) expression: map
comprehension(3) exception handling(4) homework: modeling using
map
Specification forThis lecture explains:real-world(1) specification for real-world:
structured and layered
specification, specification
framework(2) user-oriented validation
Modeling using
This lecture explains:ordered collections(1) polymorphic function andwith industrial
higher-order function
technique(2) homework: modeling usingordered collections withindustrial technique
Libraries
This lecture explains:(1) regression test library:
VDMUnit(2) VDM standard library(3) VDM SSlib(4) homework: regression test
using VDMUnit for ourindustrial model
Industrial software This lecture explains:(1) Useful software
engineeringengineering techniques in thetechnique withindustry
VDM(2) Useful software
engineering tools
This lecture evaluates andExplanation of
explains the reported
industrial
homework model.
homework model

The last homework must be documented as a report thatshould be submitted by every student or group. The following
items must be included in the documents:• An introduction• A short description of the idea of the model• A description of the test set-up of the model• A pretty printed VDM++ source with code coverage andcomment, such that the teacher can analyze the produced
model.
【学生の意見等からの気づき】
There is no modification point.
【学生が準備すべき機器他】
PC which VDMTools can run.

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Students will have to read chapters of the coursebook (chapter
1 ~8 and 11) and other materials for each class, as instructed.
The standard preparation and review time for this class isabout 4 hours each.
【テキスト（教科書）】
Kyushu University: VDM++ Language Manual
Kyushu University: VDMTools User Manual
Manual < http://fmvdm.org/doc/index.html >【参考書】
John Fitzgerald, Peter Gorm Larsen, Paul Mukherjee, Nico
Plat and Marcel Verhoef:
Validated Designs for Object-oriented Systems,
Springer Verlag, 2005, ISBN 1-85233-881-4.
【成績評価の方法と基準】
There are 5 homework assignments, each with 20 points and a
total of 100 points.
In the evaluation of each homework, the following aspects will
be considered:• The completeness of testing of the VDM++ model• The ability to use sets appropriately• The ability to use sequences appropriately• The ability to use mappings appropriately• The ability to use invariants, pre-condition, and postcondition predicates appropriately• The ability to use the layered architecture of requirement
specification• The readability, reusability, and maintainability of theVDM++ sources• The overall impression of the finish of the report— 19 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Upon completing this course, students will understand thesoftware 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.

10

11
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）】
Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.

13【授業の進め方と方法】
Students attending this course are expected to study software
process as a technology to improve software production
efficiency.
Furthermore, students are expected to learn software quality
assurance based on measurement and quality prediction, withsome case studies in the industry.

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】
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】
回
テーマ
1
Introduction
2
Overview ofSoftware Process

3

Software Metrics

4

Practical Software
Measurement(1)Practical Software
Measurement(2)Practical Software
Measurement(3)Practical Software
Measurement(4)Personal Software
Process(PSP)(*)

5
6
7
8

9

Capability Maturity
Model Integration(CMMI)(*)

Software Review

Overview of software review
and efficient utilization ofsoftware inspection.
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 below.
【テキスト（教科書）】
Materials(PDF) will be provided in every lecture.
They will be uploaded to the "H’etudes" 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%)

内容
Introduction of this course.
Each phase of softwaredevelopment work, and somemethodologies.
Quantitative measures of thedegree to which a softwaresystem or process possesses
some property.
Basic concepts and framework
for measuring software.
Measurement and analysis
methods for software.
Quantitative evaluation of thesoftware.
Measurement for quality
software.
Overview of PSP, which isintended to help software
engineers improve their skills
and performance.
(*) "Personal Software Process"and "PSP" are registeredservice marks of the Carnegie
Mellon University
Overview of CMMI is theguideline for a systemdevelopment organization to
improve its softwaredevelopment process.
(*)CMMI, the CMMI logo are
registered marks of CMMI
Institute LLC.

【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 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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【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】
回
テーマ
1
Overview ofEnterprise Systems

2

3

4
5

6
7

8

9

Global Enterprise
Networking

10

Hybrid Cloud
Storage

11

Internet of Things

12

Service Science

13

New Technologies

14

Summary

The class explains about how
to build and manage a complex
global network environment inan enterprise.
The class explains platforms
storing enterprise data and an
emerging technology "hybrid
cloud storage".
The class explains new area
"Internet of Things".
The class explains a brandnew
science area, that is service
science.
The class explains newtechnologies for realizing
enterprise systems
The class summarizes thiscourse.

【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.

内容
The class explains overview ofenterprise systems. Especially,
we discuss the targets andgoals of the systems.
Relational Database The class explains the baseand the current topics ofrelational database.
Application
The class explains issues on
platform
application servers andtransaction.
Cloud Computing
The class explains the current
topics of the cloud computing.
Frond Endcurrent topics on the user
Development forinterface technologies. AJAX,Enterprisemash-up, and accessibility
Applications
issues are discussed.
Analytics
The class explains technologies
for on data analytics.
Text search,
The class explains searchanalytics andengine technologies that
discovery forspecially focus on enterpriseenterprise
information management.
HPC for Enterprise The class explains technologies
of high performancecomputing.

【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 report
describing some of enterprise system technologies explained in
the lectures.
【学生の意見等からの気づき】
Lecturers will try to make good discussion on the presented
topic.
【学生が準備すべき機器他】
Some lectures use PC and Internet access.

— 21 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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 todesign a simple application system that runs on Django framework.
【到達目標】
By understand web system design using Python/Django, when a student
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 the class.
Trouble shootings, discussion and/or comments will be held on thepresentation.
【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】
回
テーマ
Week 1 Introduction of Python/ Django Environment

Week 2

Week 3

Week 4

Week 5

Week 6

Week 7

内容
Install Python/Django
environment.
Read the first sample web system,
and run the application.
Understand Django operations andcommands.
Model, View andRead the simple django
Templates (MVC
application, and understand theArchitecture)
directory structure.
Read routing file(urls.py) tounderstand the process of handling
web request.
Python IDE and Git
Getting accustomed to IDE, andDjango admin andstart using git version
Access Control
management.
Understand what django adminuser can do, and register new users
and access controls.
Model, Filter, Form and Define database schema, andValidator
generate initial records of
database.
Use filters to extract target datafrom database, and show data in aform.
Control input fields using the form.
Django Template
Using Django template language toLanguagearrange the HTML layouts byusing repetition and if/else
branches.
Learn how to hand some variablesfrom view controller to templates,
ro render HTML responses.
HTML, DOM, CSS and Arrange HTML page layout andJavascripts
styles on the client side using DOM
Change input form contents using
DOM. Exersise with some samples.
Various Django Views
Introduce several Django View
and settings
superclasses.
Override some default core
methods to customize theoperations.

Week 8

Week 9Week 10

Week 11

Week 12

Week 13

Week 14

Design of Database
Application

Design a simple businessapplication.
Here we design Web Shopping
application as one of the simple
applications.
Development of
Based on the design, write program
Database Application
codes for the sample business DB
application.
WSGI and ASGIIntroduce ASGI technology.
Try and experience dynamical website update using ASGI.
Camera Image
Try and experience Camera Image
Distribution
Distribution application using
application
ASGI.
Design Practice of own Each student plan and design own
Web Application
Web Application.
Review the plan and discuss on theplan.
Development Practice
Each students starts writing codes,of own Web Application and explains the detailed plan ofdevelopment.
Discuss on the system elements
those are necessary 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 is to appeal youroriginality.
Now, the third step is to build what somebody wants. In order to achieve
the third step, you need to have as many knowledge as possible. You areencouraged to imagine how to create the web system each time when you
visit a website.
Standard study time outside 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 are provided
by many programmers.These practical pages are useful as learningmaterials, 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 the class. At
least two presentations and the voluntary participation in discussion
are required(20% each). Also the evaluation of the final presentation ofyour 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 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.

— 22 —

発行日：2021/5/1

PRI500K1

Technical Writing for Software Engineers
藤野輝雄

サブタイトル：ソフトウェア技術者の為の技術英語の書き方
単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Since an engineering field is becoming more international,
students need to learn how to write an English research paper
more plainly so that the others can understand the contents
easily and quickly.
【到達目標】
Students can learn how to write an English research paper
more plainly. They can also learn technical writing skills
for writing technical English, namely a part of technicalcommunication skills, correctly, clearly, and concisely throughclasswork.
【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】
First, students learn how to write basic elements of a research
paper, such as an abstract, methods, and results, by referring
to examples. Then, they write each basic element of theirown research. Finally, they connect each element to complete
the entire English research paper. Also, the students engage
themselves in group activities, such as a peer review of writingof the other students. After writing the entire research papers,
the students present their research papers and conduct aquestion and answer session. In the course of writing the
research paper, they can learn techniques for writing technicalEnglish correctly, clearly, and concisely. Thus, they can mastertechnical communication skills for correctly communicating
technical information orally, visually, and in writing.
【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】
回
テーマ
1
Introduction

2

Research theme

3

Need and
importance of
research themes
Abstract

4

5

Conventional
research details

6

Unresolved points
in conventional
research

内容
Analyzing examples ofresearch papers and studying
their structure, researchmemos, and help sheets
Learning how to write
research themes and thenwriting them
Learning how to write
significance of research themes
and then writing it
Learning the difference
between an informative
abstract and a descriptive
abstract and then writing theformerLearning how to write details
on related research in the pastand then writing them
Learning how to write
unresolved points in past
related research and thenwriting them

7

Purpose (Mainpoints)8

Methods (Mainpoints)9Methods (Details)

10

Results (Mainpoints, Details)

11

Comparison ofresearch resultswith past ones

12

Conclusions (Mainpoints, Details)

13

Recommendations,Acknowledgments,
references,appendixes
Presentation

14

Learning how to write
essentials of the purpose of
research and the purpose of a
research paper and thenwriting the essentials
Learning how to write
essentials of methods used forthe research and then writing
the essentials
Learning how to write detailsof methods used for the
research and then writing thedetails
Learning how to write
essentials and details of
research results and thenwriting the essentials anddetails
Learning how to write
comparison of research resultswith those in the past andthen writing the comparison
Learning how to write
essentials and details ofconclusions obtained byanalyzing results and thenwriting them
Learning how to write future
topics, acknowledgments,
references, and appendixes
and then writing themPresenting a completed
research paper【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
・Homework
・Reports
・Review of lessons
・Preparation for the next classStandard study time outside of class for preparation andreview: 4hours【テキスト（教科書）】
The teacher will provide education material.
【参考書】
藤野輝雄『理科系のためのかならず書ける英語論文』研究社，2006
年初版．（中国語版：藤野輝雄『超水準論文寫作指南』先鋒企管出版
部，2006. [http://www.pett.com.tw]）
藤野輝雄『理科系のための英語論文表現文例集』研究社，2012 年
初版．
Michael Alley, The Craft of Scientific Writing Third Edition,
Springer, 1997.
【成績評価の方法と基準】
Homework (40%), Quiz (30%), Report (20%), Presentation(10%)
【学生の意見等からの気づき】
I’ll continue to make students understand the contents easily.

— 23 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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】
回
テーマ
1
Introduction

2

Tools and structure3

Beginning to write

4

Writing paragraphs

5
6

Writing workshop
Title and abstract

7

Introduction andbody part
Body part andconclusion
Writing process

8
9
10
11
12
13
14

Introduction topresentations
Preparing viewmaterials
Delivery, Q/A
sessionPresentation
workshop
Additional tips andsummary

内容
What is scientificcommunication
Writing tools and standard
stylesPlanning, Preparing outlines,
Thesis statement
Paragraph unity andcoherence, connectors
Self and peer editing
Deciding the title and writing
the abstract
Writing the introduction,
methods and results
Writing the body part andconclusionconsistency and parallelism,
writing process
3 part structure, outline,
preparation
Self editing of writing ; slide
designBasics of speech delivery anddiscussion
Presenting academic contents
and peer review
How to improve skills
Summary— 24 —

発行日：2021/5/1

LANj500K1

日本語理解 1
村松

葉子

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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】
回
テーマ
内容①
オリエンテーション ・授業の進め方などの確認
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
参加する（１）②
新しい環境に積極的に ・情報を説明する
参加する（２）
・友人を誘う③
新しい環境に積極的に ・情報に基づいて自分の行動を決参加する（３）める④
新しい環境に積極的に ・印象的な自己紹介文の作成及び参加する（４）
発表⑤
場面に応じた気持ちの ・相手に丁寧に許可を求める
よいコミュニケーションを行う（１）⑥
場面に応じた気持ちの ・メッセージを伝える
よいコミュニケーションを行う（２）⑦
場面に応じた気持ちの ・相手の気持ちに共感する
よいコミュニケーションを行う（３）⑧
場面に応じた気持ちの ・気持ちの伝え方について、自分
よいコミュニケーショ の考えや理由を述べる
ンを行う（４）⑨
仕事に対する考え方を ・他の人の仕事に対する意見を他人と共有したり、就 聞く
職のための情報を集め ・自分の意見を伝えるる（１）⑩
仕事に対する考え方を ・パンフレットを読んで内容を理他人と共有したり、就 解し、必要な情報を得る
職のための情報を集める（２）⑪
仕事に対する考え方を ・目上の人に丁寧にメールで依頼
他人と共有したり、就 する職のための情報を集め
る（３）

⑫

⑬

⑭

仕事に対する考え方を ・電話で相手の都合を聞きながら他人と共有したり、就 アポイントメントを取る
職のための情報を集める（４）人のライフスタイルに ・情報誌を読んで、話題になってついて、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）
人のライフスタイルに ・約束をキャンセルする
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８０％
課題提出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。
【その他の重要事項】
・春学期と受講者の構成が変わらないようであれば、予定を大幅に変更することもある。
・希望があれば日本人ボランティアを募集する。
・オンライン授業の場合は授業内容を変更する場合がある。
【Outline and objectives】
to review and command well what students have learned.

— 25 —

発行日：2021/5/1

LANj500K1

日本語理解 2
村松

葉子

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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】
回
テーマ
内容①
オリエンテーション ・授業の進め方などの確認
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
参加する（１）②
新しい環境に積極的に ・情報を説明する
参加する（２）
・友人を誘う③
新しい環境に積極的に ・情報に基づいて自分の行動を決参加する（３）める④
新しい環境に積極的に ・印象的な自己紹介文の作成及び参加する（４）
発表⑤
場面に応じた気持ちの ・相手に丁寧に許可を求める
よいコミュニケーションを行う（１）⑥
場面に応じた気持ちの ・メッセージを伝える
よいコミュニケーションを行う（２）⑦
場面に応じた気持ちの ・相手の気持ちに共感する
よいコミュニケーションを行う（３）⑧
場面に応じた気持ちの ・気持ちの伝え方について、自分
よいコミュニケーショ の考えや理由を述べる
ンを行う（４）⑨
仕事に対する考え方を ・他の人の仕事に対する意見を他人と共有したり、就 聞く
職のための情報を集め ・自分の意見を伝えるる（１）⑩
仕事に対する考え方を ・パンフレットを読んで内容を理他人と共有したり、就 解し、必要な情報を得る
職のための情報を集める（２）⑪
仕事に対する考え方を ・目上の人に丁寧にメールで依頼
他人と共有したり、就 する職のための情報を集め
る（３）

⑫

⑬

⑭

仕事に対する考え方を ・電話で相手の都合を聞きながら他人と共有したり、就 アポイントメントを取る
職のための情報を集める（４）人のライフスタイルに 情報誌を読んで、話題になっていついて、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）
人のライフスタイルに 約束をキャンセルする
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８０％
課題提出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。
【その他の重要事項】
・希望があれば日本人ボランティアを募集する。
・オンライン授業の場合は授業内容を変更する場合がある。
【Outline and objectives】
to review and command well what students have learned.

— 26 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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】
回
テーマ
1
Introduction

2

3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

内容
"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。
Representation"decision making under
uncertainty"を基礎づけるための数学的表現を学ぶ。
Inference
確率的表現による推論を学ぶ。
Parameter Learning パラメータ学習の方法について学
ぶ。
Structure Learning 構造学習の手法について学ぶ。
Simple Decisions
単純な決定問題を解く。
Exact Solution
厳密な解法について学ぶ。
Methods
Approximate Value 近似的な価値関数について学ぶ。
Functions
Online Planning
オンライン計画法について学ぶ。
Policy Search
方策探索について学ぶ。
Policy Gradient
方策勾配推定について学ぶ。
Estimation
Policy Gradient
方策勾配最適化について学ぶ。
Optimization
Actor-Critic
アクター・クリティック法についMethodsて学ぶ。
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
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 and objectives】
Algorithms and data structures form the basis of computerscience.
Algorithms and data structures are applied daily in every fieldof computer science, and new algorithms are born.
In recent years, progress has also been not exceptional in thefield of remarkable machine learning.
This year we will learn about algorithms for decision making
under uncertainty.
Especially focuses on algorithms of various neural networks
when natural language processing and time series dataprocessing are performed.

【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。

— 27 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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。

10

11

12

13

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。
音声合成処理Ⅰ
音声合成技術の分類、手順について学び、言語処理の手法を習得する。
音声合成処理Ⅱ
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。
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。

【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

14【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。2021 年度については、対面授業の場合は講義室で、オンライン講義の場合は 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。

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
日頃から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。

【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】
回
テーマ
1
メディアの分類2

聴覚メディアの特性

3発声機構と聴覚機構

4

音声を見る

5

音声分析Ⅰ

6

音声分析Ⅱ

7

音声分析Ⅲ

8

音声言語Ⅰ

9

音声言語Ⅱ

内容
音声、画像、文字をはじめとするメディアの分類とメディア処理の概要について学ぶ。
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。
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。
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。
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。
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。
線形予測分析やケプストラム分析
により、スペクトルパラメータを求める手法を習得する。
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。
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。

【テキスト（教科書）】
授業支援システムにアップしたテキスト【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】
2021 年度がオンライン講義の場合は、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、資料は学習支援システムにアクセスし確認のこと。
【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 and objectives】
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.

— 28 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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。

【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）。

【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。

【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。また、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いるため、開発ツールが整った linux 環境を用意しておくことが望ましい。

【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。

【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【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 and objectives】
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】
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】
回
テーマ
1
概要と導入
2
自然言語処理3
自然言語処理4
自然言語処理5
自然言語処理6
自然言語処理7
自然言語処理8
テキストマイニング
9
テキストマイニング10
テキストマイニング11
テキストマイニング
12
テキストマイニング13
テキストマイニング14
テキストマイニング

内容
授業全体の紹介
言語処理における機械学習の基礎
形態素解析
構文解析 (句構造解析)
構文解析 (依存構造解析)
意味解析
談話解析
テキストマイニング概説
クラスタリング
リンク解析・可視化技術
テキスト解析の前処理
コーパス・アノテーション
応用事例の紹介 (1)
応用事例の紹介 (2)【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。
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。

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発行日：2021/5/1

CAR500K1

インターンシップ
秋野

喜彦

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期集中/Intensive(Fall)
実務教員：【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生かす機会を得る。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【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 PC【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、秋学期金曜５限）に行う。学習支援システムで告知する。
【Outline and objectives】
Applicability of university studies to your career life is muchwider than you might expect.
This course facilitates future career selections or studies
through your experience in finding how your expertise is utiliedthrough internship with enterprises or other professionalorganizations.

【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

内容
講義の進め方などの説明/企業研
究の方法
業界研究
IT 以外の業界での情報技術についての講演
エントリシート
エントリシートの書き方
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
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)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)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)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)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)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)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)インターンシップ (8) インターンシップ先によって異なる (8)インターンシップ (9) インターンシップ先によって異な
る (9)
まとめ
報告会

【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【テキスト（教科書）】
適宜配布する。

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発行日：2021/5/1

COT500K1

情報科学オープンセミナー 2
赤石美奈, 小池崇文, 佐々木晃, 善甫康成, 花泉弘, 黄潤和, 馬建華, 李亜民, 若原徹
単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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【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。
【Outline and objectives】
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.

【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】
回
テーマ
第 1 回 善甫教授研究紹介
第 2 回 佐々木教授研究紹介
第3回

馬教授研究紹介

第4回

赤石教授研究紹介

第5回
第6回

新任教員研究紹介
若原教授研究紹介

第7回

小池教授研究紹介

第8回

黄教授研究紹介

第9回

花泉教授研究紹介

第 10 回 李教授研究紹介

第 11 回
第 12 回
第 13 回
第 14 回

国際会議発表論文紹介
国際会議発表論文紹介
国際会議発表論文紹介
国際会議発表論文紹介

内容
科学技術計算と並列化技術
構文解析手法とその応用〜解析表
現文法 (PEG) を中心に〜
From Perosnal Big Data to
Personal Life Assistance
歴史知識学〜史料からの歴史事項抽出の方法論〜
題名は未定
最適化問題として変形耐性画像
マッチング
ビデオゲームで振り返る CG 技術の歴史 -ファミコンから PS5までAssociative Memory Models
and Modeling
行動計測 ー公共の場における異常行動の検出に向けてー
Cost/Performance EfficientInterconnection Networks forSupercomputers
題名は未定
題名は未定
題名は未定
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。

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発行日：2021/5/1

COT500K1

CIS Global Seminar
内田薫, 尾﨑信之, 杉山昭彦, 越仲孝文, 辻聡美, 中山浩一, 永吉洋登, 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：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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】
回
テーマ
1
Introduction
Signal Processing

2

3

4

5

6

7

8
9
10

11

内容
Introduction to the course（Kaoru Uchida）;
Speech and Audio Signal
Processing（AkihikoSugiyama）
Hardware Security A Big Hardware Security
Problem and its
Countermeasures History（Takashi Watanabe）
Intelligent
ITS (Intelligent Transport
Transport System
System) in General（Nobuyuki
Ozaki）
Wearable Sensors
Happiness at Work with
Wearable Sensors（Satomi
Tsuji）
User Experience
User Experience and Humancentered design（Shinichi
Fukuzumi）
Globalization
Globalization of Business andEngineering Career
Development（AkihikoSugiyama）
Venture Business 1 Key success factors fortechnology startup（Koichi
Nakayama）
Venture Business 2 Online commerce in "New
Normal"（Koichi Nakayama）
Sensing
Sensing Technology（Nobuyuki
Ozaki）
Image Recognition
Image Recognition and Pattern
Recognition in Industrial
Applications（Hiroto
Nagayoshi）
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.

— 32 —

発行日：2021/5/1

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：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
ＩｏＴ（Internet of Things）やＣＰＳ（Cyber Physical System）など急速な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の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インフラにおけるＩｏ
Ｔ、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、実際の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】回
テーマ
セ キ ュ 講座概要とセキュリ
リ テ ィ ティ基礎技術
基礎（1）
セ キ ュ セキュリティアーキテ
リ テ ィ クチャ
基礎（2）
セ キ ュ ストレージ、トラス
リ テ ィ ティッドコンピューチ ェ ー ティング
ンの考
え方

CPS セ
キュリ
ティソ
リュー
ション
（1）
CPS セ
キュリ
ティソ
リュー
ション
（2）

CPS セキュリティソ
リューション基礎

CPS セキュリティのトレンド

内容
本授業の概要・目的・目標や進め方、レポートの扱いなどを説明し、基礎的なセキュリティ技術を学ぶ。
Industrial IoT/CPS におけるセキュリの考え方とティアーキテク
チャについて学ぶ。

IoT におけるエッジ側の重要なコ
ンポーネントであるストレージのセキュリティ対策技術と、その考え方であるトラステッドコン
ピューティングの概念について学ぶ。
サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合する CPS(Cyber
Physical Systems) のセキュリ
ティを解決する基礎技術群について学ぶ。
CPS(Cyber Physical Systems)
をセキュアに開発・構築するためのソリューションのトレンドにつ
いて学ぶ。

セキュ
ア開発
プロセ
ス
リスク
アセス
メント
手法

開発プロセスにおける IoT システムのライフサイクルに
セキュリティ
おけるセキュリティの課題とセキュリティを考慮した開発プロセスについて学ぶ。
リスクアセスメント技 産業インフラにおけるリスクアセ術スメントの目的やその手法について事例を交えて学ぶ。（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 リスクアセスメント演 産業インフラのＩｏＴシステムをアセス 習事例としたリスクアセスメント実
メント
践の演習を通じて学ぶ。
演習
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
リティ
ラットフォーム診断、静的コード
検査
解析、Web アプリへの攻撃などのセキュリティ検査技術について学ぶ。
侵 入 検 侵入検査技術
製品やサービスに対する攻撃の予査兆を検出したり、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。
攻撃者による侵入前提でのセキュ
セ キ ュ 企業などにおけるセリ テ ィ キュリティ監視・運用 リティ対策が重要になっている中で、セキュリティ監視・運用の重監 視・ 概要
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 用技術
ジェンスなど個別技術の概要や活監 視・用などについて学ぶ。
運用（2）
セ キ ュ 製品セキュリティ、脆 製品セキュリティを確保するため
リ テ ィ 弱性ハンドリング、セ の取り組みと、組織で必要なセ
人 材 と キュリティ人材とロー キュリティ人材の役割や専門性について学ぶ。
PSIRT ルの役割
セ キ ュ セキュリティ国際標
情報・制御システムのセキュリ
リ テ ィ 準・業界標準
ティ国際標準や業界標準と技術動
国際標
向を学ぶ。
準・業
界標準
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
国内外で起こるセキュリティ事故・事件に関するニュースや記事に関心を持って、授業に臨み、授業で得た知識に関連する情報の積極的な収集を行う。
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき 4 時間を標準とします。
【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。

— 33 —

発行日：2021/5/1【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２０％
演習到達度２０％
レポート課題６０％【学生の意見等からの気づき】
新規担当科目につき特になし。
【Outline and objectives】
With the current rapid digitalization of the Internet of Things(IoT) and Cyber Physical System (CPS), there is a needfor countermeasures, awareness-raising, and human resource
development regarding cyber security risks. In this class,we will explain the basics of cyber security countermeasuretechnologies required for business.

— 34 —

発行日：2021/5/1

COS500X3

ニューラルネットワークの理論と応用

単位数：単位 ｜ 開講時期：
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
The course is composed of the theory and implementation ofneural networks.
The target is to understand the principles of neural networks
and have the ability to solve some computer vision and signal
processing problems by using neural networks.
【到達目標】
There are three 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 lectures for the explanation and exercise, two
lectures for the presentation.
Classes could be online. Changes in the lecture plan due to thisshift will be announced on the learning support system.

11

12

13
14

Variational
Autoencoder andGenerative
Adversarial
Network
Transfer LearningThis 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）】【本授業の準備・復習時間は、各４時間を標準とします。
】Every 3-4
classes, there is a report.
【テキスト（教科書）】
教科書を使用しない【参考書】
参考書を指定しない【成績評価の方法と基準】
Report: 40%
Attendance: 10%
Final project presentation: 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【学生の意見等からの気づき】
特になし【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】
なし / No【学生が準備すべき機器他】
A notePC【授業計画】
回
テーマ
1
History of Neural
Networks【Outline and objectives】
The course is composed of the theory and implementation ofneural networks.
The target is to understand the principles of neural networks
and have the ability to solve some computer vision and signal
processing problems by using neural networks.

2

Training the
Network

3

Improve theLearning I

4

Improve theLearning II

5

Convolutional
Neural Network

6

Variants of
Convolutional
Neural Network
PopularConvolutional
Neural Network
Architectures
Reducing
Complexity ofConvolutional
Neural Network
Advanced
Convolutional
Neural Network
Recurrent Neural
Networks

7

8

9

10

内容
This course introduces the thehistory and inspiration ofneural networks.
This course explains somebasic knowledge for training
the network.
This course explains thetraining techniques such ascost function determinations.
This course explains thetraining techniques such as
regularization methods.
This course introduces the
structure and benefit ofconvolutional neural networks.
This course introduces several
kinds of convolutions such astransposed convolution.
This course introduces somerecent famous CNN
architectures such as AlexNet.

This course introduces some
simplified CNN such as 1x1
convolution.
This course introduces someadvanced CNN such as groupconvolution.
This course explains some
RNNs such as Long-ShortTerm Memory (LSTM).

— 35 —

発行日：2021/5/1

FRI500D1

暗号とその応用

単位数：単位 ｜ 開講時期：
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Nowadays, modern cryptography is widely used on the Internet
and many IT applications. Cryptocurrencies and block-chainsare one of the applications of cryptography. This course
will introduce the basic concept and techniques of modern
cryptography as well as for cryptocurrencies. It will also
provide some advanced topics of modern cryptography suchas post-quantum cryptography, homomorphic encryption, andfunctional encryption.
【到達目標】The students will get to understand the key concepts andtechniques in modern cryptography and its applications tocryptocurrencies, such as symmetric-key encryption, publickey encryption, digital signatures, Bitcoin, block-chains andsome advanced concepts of cryptography.
【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）
】

11th
class
12th
class
13th
class
14th
class

Drawbacks of
Bitcoin and othercryptocurrencies
Block-chains

Advances ofpublic-key
cryptosystems (1)Advances ofpublic-key
cryptosystems (2)Proof of Stake (POS), Smartcontract, Ethereum, DAG
Open Ledger,
Centralized/decentralized
system, Public/private systems
Fully homomorphic
encryption, Applications,
Lattice based construction
Functional encryption,
Applications, Bilinear based
construction【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）】
I will introduce some books and articles in my lectures.

【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.

【参考書】
I will introduce some books and articles in my lectures.

【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【学生の意見等からの気づき】
All students are enthusiastic and showed a sufficient level ofunderstanding.

【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】
回テーマ
1st
Introduction
class

2nd
class
3rd
class
4th
class

5th
class

6th
class
7th
class
8th
class
9th
class
10th
class

Symmetric-key
cryptosystems
Concept of
Public-key
cryptosystems
Security andconstruction of
public-key
cryptosystems
Concept andsecurity of digital
signatures and hashfunctions
Construction ofdigital signaturesand hash functions
Public-key
infrastructures(PKI)
Post-quantum
cryptography
Electronic money
Bitcoin【成績評価の方法と基準】
1. Class participation: 40%
2. Final report: 60%

内容
Background of modern
cryptography. Introduction to
the lecturer. Course overview.
Block ciphers andauthentication code
Public-key encryption, Key
exchange

CCA security, DH key
exchange, RSA encryption,
ElGamal encryption
Requirements for electronic
signatures, EU-CMA security

RSA signatures, (EC-)DSA
signatures, SHA family ofhash functions
Certificate authorities (CA),Digital signature laws
Quantum computer,
Lattice-based cryptography
Traditional electronic money
systems, Ecash systems
Proof of work (POW), Mining,
Transactions, Block-chain.

— 36 —

発行日：2021/5/1

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：
実務教員：【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】
回
テーマ
第 1 回 オリエンテーション
第 2 回 研究の実施と報告
第3回

研究の実施と報告

第4回研究の実施と報告

第5回研究の実施と報告

第6回研究の実施と報告

第7回

研究の実施と報告

第8回

研究の実施と報告

第9回研究の実施と報告

第 10 回 研究の実施と報告
第 11 回 研究の実施と報告
第 12 回 研究の実施と報告
第 13 回 研究の実施と報告
第 14 回 研究の実施と報告
第 15 回 研究の実施と報告
第 16 回 研究の実施と報告
第 17 回 研究の実施と報告
第 18 回 研究の実施と報告
第 19 回 研究の実施と報告

内容
特別研究の進め方や内容の紹介
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
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

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）】
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 and objectives】
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.

— 37 —

発行日：2021/5/1

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：
実務教員：【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】
回
テーマ
第 1 回 オリエンテーション
第 2 回 研究の実施と報告
第3回

研究の実施と報告

第4回研究の実施と報告

第5回研究の実施と報告

第6回研究の実施と報告

第7回

研究の実施と報告

第8回

研究の実施と報告

第9回研究の実施と報告

第 10 回 研究の実施と報告
第 11 回 研究の実施と報告
第 12 回 研究の実施と報告
第 13 回 研究の実施と報告
第 14 回 研究の実施と報告
第 15 回 研究の実施と報告
第 16 回 研究の実施と報告
第 17 回 研究の実施と報告
第 18 回 研究の実施と報告
第 19 回 研究の実施と報告

内容
特別研究の進め方や内容の紹介
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
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

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）】
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 and objectives】
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.

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発行日：2021/5/1

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：
実務教員：【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【授業計画】
回
テーマ
第 1 回 オリエンテーション
第 2 回 演習の実施と報告

第3回

第4回

演習の実施と報告

演習の実施と報告

第5回演習の実施と報告

第6回演習の実施と報告

第7回演習の実施と報告

第8回

演習の実施と報告

第9回演習の実施と報告

第 10 回 演習の実施と報告

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

内容
全体計画と心構えの説明
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

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）】担当教員の指示に従うこと。
【参考書】
担当教員の指示に従うこと。

— 39 —

発行日：2021/5/1【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 and objectives】
Students carry out research on their subjects. They needto periodically deliver reports and presentations to theirsupervisors and discuss research issues.

— 40 —

発行日：2021/5/1

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：
実務教員：【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【授業計画】
回
テーマ
第 1 回 オリエンテーション
第 2 回 演習の実施と報告

第3回

第4回

演習の実施と報告

演習の実施と報告

第5回演習の実施と報告

第6回演習の実施と報告

第7回演習の実施と報告

第8回

演習の実施と報告

第9回演習の実施と報告

第 10 回 演習の実施と報告

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

内容
全体計画と心構えの説明
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

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）】担当教員の指示に従うこと。
【参考書】
担当教員の指示に従うこと。

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発行日：2021/5/1【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 and objectives】
Students carry out research on their subjects. They needto periodically deliver reports and presentations to theirsupervisors and discuss research issues.

— 42 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

コンピュータ基礎特別研究 2B
日高宗一郎

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】研究者として、コンピュータ基礎分野における自らの研究課題の関連研究を深く理解するとともに研究分野を周辺領域との関連において位置付け、提案手法の独創性や貢献を明らかにし、研究活動を通して新しい分野を開拓する素養を身につける。
【到達目標】
関連研究を深く理解し、自らの研究課題を周辺領域との関連において正確に位置付けることができる。その上で、提案手法の独創性、貢献を明確にし、研究活動を通じて新しい分野を開拓する素養を身につける。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】
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】
コンピュータ基礎分野における自らの研究課題に対する先行研究、関連研究の調査に基づく研究テーマの絞り込みと精緻化を行う。並行して、手法の提案、定式化、予備的実装、精緻化、論文投稿を行う。学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けを明確にしていく。
【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】
回
テーマ
1
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
2
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
3
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
4
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
5
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
6
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
7
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価8
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価9
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価10
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
11
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価

内容
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論

12

13

14

関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価

関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
論文の購読、学会聴講を通して自らの研究課題に関連する研究動向を把握し、学内外の発表での議論、論文執筆、投稿論文に対する査読コメントの吟味を通して自らの研究を客観的に捉え、進展させる。
【テキスト（教科書）】
授業内で指示【参考書】
授業内で指示【成績評価の方法と基準】
進捗報告の内容、活動状況、研究成果など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】
本年度授業担当者変更によりフィードバックできません【Outline and objectives】
上記目的のために、先行研究の綿密な調査を通して、周辺領域を深く理解する。
この過程で提案手法を精緻化させ、予備評価を行い、学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けと貢献を明確にしていく。

— 43 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

コンピュータ基礎特別研究 3A
日高宗一郎

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】研究者として、コンピュータ基礎分野における自らの研究課題の関連研究を深く理解するとともに研究分野を周辺領域との関連において位置付け、提案手法の独創性や貢献を明らかにし、研究活動を通して新しい分野を開拓する素養を身につける。
【到達目標】
関連研究を深く理解し、自らの研究課題を周辺領域との関連において正確に位置付けることができる。その上で、提案手法の独創性、貢献を明確にし、研究活動を通じて新しい分野を開拓する素養を身につける。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】
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】
コンピュータ基礎分野における自らの研究課題に対する先行研究、関連研究の調査に基づく研究テーマの絞り込みと精緻化を行う。並行して、手法の提案、定式化、予備的実装、精緻化、論文投稿を行う。学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けを明確にしていく。
【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】
回
テーマ
1
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
2
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
3
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
4
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
5
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
6
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
7
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価8
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価9
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価10
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
11
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価

内容
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論

12

13

14

関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価

関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
論文の購読、学会聴講を通して自らの研究課題に関連する研究動向を把握し、学内外の発表での議論、論文執筆、投稿論文に対する査読コメントの吟味を通して自らの研究を客観的に捉え、進展させる。
【テキスト（教科書）】
授業内で指示【参考書】
授業内で指示【成績評価の方法と基準】
進捗報告の内容、活動状況、研究成果など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】
本年度授業担当者変更によりフィードバックできません【Outline and objectives】
上記目的のために、先行研究の綿密な調査を通して、周辺領域を深く理解する。
この過程で提案手法を精緻化させ、予備評価を行い、学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けと貢献を明確にしていく。

— 44 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

コンピュータ基礎特別演習 2B
日高宗一郎

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】研究者として、コンピュータ基礎分野における自らの研究課題の関連研究を深く理解するとともに研究分野を周辺領域との関連において位置付け、提案手法の独創性や貢献を明らかにし、研究活動を通して新しい分野を開拓する素養を身につける。
【到達目標】
関連研究を深く理解し、自らの研究課題を周辺領域との関連において正確に位置付けることができる。その上で、提案手法の独創性、貢献を明確にし、研究活動を通じて新しい分野を開拓する素養を身につける。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】
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】
コンピュータ基礎分野における自らの研究課題に対する先行研究、関連研究の調査に基づく研究テーマの絞り込みと精緻化を行う。並行して、手法の提案、定式化、予備的実装、精緻化、論文投稿を行う。学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けを明確にしていく。
【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】
回
テーマ
1
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
2
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
3
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
4
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
5
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
6
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
7
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価8
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価9
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価10
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
11
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価

内容
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論

12

13

14

関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価

関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
論文の購読、学会聴講を通して自らの研究課題に関連する研究動向を把握し、学内外の発表での議論、論文執筆、投稿論文に対する査読コメントの吟味を通して自らの研究を客観的に捉え、進展させる。
【テキスト（教科書）】
授業内で指示【参考書】
授業内で指示【成績評価の方法と基準】
進捗報告の内容、活動状況、研究成果など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】
本年度授業担当者変更によりフィードバックできません【Outline and objectives】
上記目的のために、先行研究の綿密な調査を通して、周辺領域を深く理解する。
この過程で提案手法を精緻化させ、予備評価を行い、学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けと貢献を明確にしていく。

— 45 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

コンピュータ基礎特別演習 3A
日高宗一郎

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】研究者として、コンピュータ基礎分野における自らの研究課題の関連研究を深く理解するとともに研究分野を周辺領域との関連において位置付け、提案手法の独創性や貢献を明らかにし、研究活動を通して新しい分野を開拓する素養を身につける。
【到達目標】
関連研究を深く理解し、自らの研究課題を周辺領域との関連において正確に位置付けることができる。その上で、提案手法の独創性、貢献を明確にし、研究活動を通じて新しい分野を開拓する素養を身につける。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】
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】
コンピュータ基礎分野における自らの研究課題に対する先行研究、関連研究の調査に基づく研究テーマの絞り込みと精緻化を行う。並行して、手法の提案、定式化、予備的実装、精緻化、論文投稿を行う。学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けを明確にしていく。
【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】
回
テーマ
1
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
2
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
3
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
4
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
5
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
6
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
7
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価8
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価9
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価10
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
11
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価

内容
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論

12

13

14

関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価

関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
論文の購読、学会聴講を通して自らの研究課題に関連する研究動向を把握し、学内外の発表での議論、論文執筆、投稿論文に対する査読コメントの吟味を通して自らの研究を客観的に捉え、進展させる。
【テキスト（教科書）】
授業内で指示【参考書】
授業内で指示【成績評価の方法と基準】
進捗報告の内容、活動状況、研究成果など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】
本年度授業担当者変更によりフィードバックできません【Outline and objectives】
上記目的のために、先行研究の綿密な調査を通して、周辺領域を深く理解する。
この過程で提案手法を精緻化させ、予備評価を行い、学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けと貢献を明確にしていく。

— 46 —

発行日：2021/5/1

HUI500K1

情報システムプロジェクト
細部

博史

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
情報システム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．
【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】
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．
【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

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．
【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】
講義への取り組み (50%)，研究成果 (50%) を総合的に評価する．
【学生の意見等からの気づき】
特になし．
【Outline and objectives】
This course trains students’ research abilities by imposing
research subjects on information systems and letting themsurvey previous research, set up goals, and solve problems. Its
objective is that the students will obtain research abilities thatare suitable for doctoral degrees.

【授業計画】
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)— 47 —

発行日：2021/5/1

HUI500K1

メディア科学プロジェクト
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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．
【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】
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．
【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

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．
【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】
講義への取り組み (50%)，研究成果 (50%) を総合的に評価する．
【学生の意見等からの気づき】
特になし．
【Outline and objectives】
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.

【授業計画】
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)— 48 —

発行日：2021/5/1

INF800K1

メディア科学特別研究１Ａ、１Ｂ
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.

【授業の進め方と方法】
メディア科学特別演習と並行して行います。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論(7)
進捗報告と研究討論
(8)

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容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】
研究の進捗状況で評価します (100%)。
【学生の意見等からの気づき】
なし。

— 49 —

発行日：2021/5/1

INF800K1

メディア科学特別演習１Ａ、１Ｂ
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will acquire the research execution skills necessary
for writing a doctoral thesis.

【授業の進め方と方法】
研究実施に必要な、様々な要素技術の知識を習得します。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論(7)
進捗報告と研究討論
(8)

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容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。

— 50 —

発行日：2021/5/1

INF800K1

メディア科学特別研究２Ａ、２Ｂ
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.

【授業の進め方と方法】
メディア科学特別演習と並行して行います。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論(7)
進捗報告と研究討論
(8)

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容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】
研究の進捗状況で評価します (100%)。
【学生の意見等からの気づき】
なし。

— 51 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

メディア科学特別研究２Ａ
小池崇文

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.

【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。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論(7)
進捗報告と研究討論
(8)

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容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。

— 52 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

メディア科学特別研究２Ｂ
小池崇文

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.

【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。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論
(7)
まとめ

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
ここまで実施した研究をまとめます。

【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。

— 53 —

発行日：2021/5/1

INF800K1

メディア科学特別演習２Ａ、２Ｂ
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will acquire the research execution skills necessary
for writing a doctoral thesis.

【授業の進め方と方法】
研究実施に必要な、様々な要素技術の知識を習得します。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論(7)
進捗報告と研究討論
(8)

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容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。

— 54 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

メディア科学特別演習２Ａ
小池崇文

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will acquire the research execution skills necessary
for writing a doctoral thesis.

【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。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論(7)
進捗報告と研究討論
(8)

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容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。

— 55 —

発行日：2021/5/1

INF800K1

メディア科学特別研究３Ａ、３Ｂ
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.

【授業の進め方と方法】
メディア科学特別演習と並行して行います。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論(7)
進捗報告と研究討論
(8)

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容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】
研究の進捗状況で評価します (100%)。
【学生の意見等からの気づき】
なし。

— 56 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

メディア科学特別演習２Ｂ
小池崇文

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will acquire the research execution skills necessary
for writing a doctoral thesis.

【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。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論
(7)
まとめ

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
ここまで実施した研究内容をまとめます。

【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。

— 57 —

発行日：2021/5/1

INF800K1

メディア科学特別演習３Ａ、３Ｂ
伊藤克亘

単位数：単位 ｜ 開講時期：
実務教員：【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【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 and objectives】
Students will acquire the research execution skills necessary
for writing a doctoral thesis.

【授業の進め方と方法】
研究実施に必要な、様々な要素技術の知識を習得します。
【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】
回
テーマ
1
ガイダンス

4

研究分野テーマ設定(1)
研究分野テーマ設定(2)
研究分野サーベイ (1)5

研究分野サーベイ (2)6

研究分野サーベイ (3)7進捗報告と研究討論(1)
進捗報告と研究討論(2)
進捗報告と研究討論(3)
進捗報告と研究討論(4)
進捗報告と研究討論(5)
進捗報告と研究討論(6)
進捗報告と研究討論(7)
進捗報告と研究討論
(8)

2
3

8
9
10
11
12
13
14

内容
今後の進め方について説明します。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
議論を通して、研究テーマの設定を行います。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
研究進捗状況の報告と、研究内容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。

— 58 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

情報システム特別研究３Ａ
馬建華

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
Teach students fundamental and key technologies in novel
technologies, and improve their abilities in research material
searching, research problem identification, and research
approach.
【到達目標】
Students are able to acquire wide scope of information
technology, master research methods and conduct deep
research in new computing areas.
【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】
This course covers four new computing areas four parts,
activity recognition, sentiment analysis, affective computing
and personality computing. In each of the parts, a general
introduction will be first given, then various technologies will
be focused, and finally an active discussion will be conducted.

【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Search and read papers【テキスト（教科書）】
No【参考書】
Papers assigned by this instructor.
【成績評価の方法と基準】
Research effort, performance and output.
Presentation (30%), report (30%), research achievement (40%).
【学生の意見等からの気づき】
Manage the research plan and schedule【Outline and objectives】
This course covers new computing technologies including
activity recognition, sentiment analysis, affective computing
and personality computing, which will be applied to their study.

【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】
回
テーマ
1
Emerging Research

2
3
4

5
6
7
8
9
10
11

12

13
14

内容
General review about newcomputing research areas
Activity Recognition Human activity recognition inIubiquitous computing concept
Activity Recognition Data collection for activity
IIrecognition
Activity Recognition Data processing techniquesIIIand machine leaningalgorithms
Sentiment Analysis Emotional computing andIapplications
Sentiment Analysis Sentiment analysis techniquesII
Sentiment Analysis Latest emotion recognition
IIItechnologies
Affective Computing Introduction of affectiveI
computingAffective Computing Experiment setting and dataII
collection
Affective Computing Data processing in affective
III
computing
Personality
Personality theories in
Computing I
psychology and personality
computing
Personality
Experiments and data
Computing II
collections for personality
computing
Personality
Trait calculation and fusion
Computing III
using sensed data
Review
Review of human activity
recognition, sentiment
analysis, affective computing,and personality computing— 59 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

情報システム特別研究２Ｂ
馬建華

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
学生は、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読むを行なう。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。
【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】
毎週の報告内容、活動状況、研究成果等を勘案し担当教員が個別に評価する。
発表 (30%), レポート (30%), 研究成果 (40%).
【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 and objectives】
Students research their special theme and write technicalpapers.
They need to practice research work in CIS domain, and learn
the basic
knowledge and skills of CIS.

【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。
【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】
回
テーマ
第 1 回 オリエンテーション
第 2 回 研究の実施と報告
第3回

研究の実施と報告

第4回研究の実施と報告

第5回研究の実施と報告

第6回研究の実施と報告

第7回

研究の実施と報告

第8回

研究の実施と報告

第9回研究の実施と報告

第 10 回 研究の実施と報告
第 11 回 研究の実施と報告
第 12 回 研究の実施と報告
第 13 回 研究の実施と報告
第 14 回 研究の実施と報告

内容
特別研究の進め方や内容の紹介
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
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）】
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。

— 60 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

情報システム特別演習２Ｂ
馬建華

単位数：単位 ｜ 開講時期：春学期授業/Spring
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】This course is for students to study various technologies
for data collection, processing and utilization in practicalapplications.
【到達目標】
Students are expected to master basic approaches andprogramming skill in processing data from smartphones,
browsers, wearables and social media, and apply thesetechniques in practical applications.

【学生の意見等からの気づき】
Supervision on research methodology in practical data processing and analysis.
【Outline and objectives】
The course is for students to study data processing technologies
and make corresponding programs for experimental data
including experiment design, data collection, processing andanalysis.

【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, thenimportant research areas will be studied in detail, and finally aconcrete system/application will be designed, implemented andevaluated.
【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】
回
テーマ
1
Introduction

2
3
4

5

Experiment andData I
Experiment andData II
Experiment andData III

8

Experiment andData IV
Experiment andData V
Experiment andData VI
ML Techniques I

9
10
11
12
13
14

ML Techniques II
ML Techniques III
ML Techniques IV
ML Techniques V
ML Techniques VI
Review

6
7

内容
System design, development
and evaluation
Design of experiments for datacollection
Experimental datapre-processing techniques
Data cleansing andsynchronization of multi data
streams
Feature extraction fromexperimental data
Data and feature fusion
techniques
Nature language processing
techniques
Introduction of machinelearning techniques
Regressive ML techniques
Classification ML techniques
Deep learning techniques
Ensemble learning techniques
Fusion techniques
Data collection and processing【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
Read papers, make programming, prepare presentation andwrite report.
Presentation (30%), report (30%), research output (40%).
【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】
Presentations, programs and reports.

— 61 —

発行日：2021/5/1

HUI700K1

情報システム特別演習３Ａ
馬建華

単位数：単位 ｜ 開講時期：秋学期授業/Fall
実務教員：【授業の概要と目的（何を学ぶか）】
博士後期課程の学生は、それぞれの専攻分野について研究者として自立して研究活動を行い、またはその他の高度に専門的な業務に従事するために必要な研究能力およびその基礎となる豊かな学識を養うことを目的とする。
【到達目標】
博士後期課程の学生は、上記目的を具体的に実現するために、指導教員による日常的な研究指導に従い、それぞれの専門分野に応じて、新規性・有用性に優れた研究テーマを探索し、妥当な解決法を見出して、実際に研究・開発を推進する能力を養うことを目的とする。また、担当教員の関係する共同研究等における意見交換も行い、実用性を考慮した視点から適切な評価を行い、研究開発の方向性を調整する能力も併せて養う。研究開発における基本的アイデアが関連学
会の学術論文や査読付き国際会議で採択されるレベルに達することが求められる。
【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】
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。また、研究開発における基本的アイ
デアを基に評価実験と考察を行い、関連学会の学術論文や査読付き国際会議に投稿を行う。例えば、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】
なし / No
【授業計画】
回
テーマ
1
オリエンテーション
2
演習の実行と報告

3

演習の実行と報告

4

演習の実行と報告

5

演習の実行と報告

6

演習の実行と報告

7

演習の実行と報告

8

演習の実行と報告

内容
特別演習の進め方と内容の説明
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論

9

演習の実行と報告

10

演習の実行と報告

11

演習の実行と報告

12

演習の実行と報告

13

演習の実行と報告

14

演習の実行と報告

関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論
関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状
況の報告と討論【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】
1. 専門分野の国際会議、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、積極的に参加・発表すること。
2. 研究を円滑に遂行するために、各自の能力に応じて、準備・復習
等の授業時間外学習を実施すること。
【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、活動状況、研究成果などを勘定し担当教員が個別に評価する。
発表 (30%), レポート (30%), 研究成果 (40%).
【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、研究の進捗状況に関わらず、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 and objectives】
The purpose of this course is to enable students in the
doctoral program to perform research activities independently
as researchers in their respective fields of study, researchabilities necessary for engaging in other highly specialized
work, and it is to cultivate the rich academic knowledge.

— 62 —