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授業科目名 データサイエンス演習応用 科目名（フリガナ） データサイエンスエンシュウオウヨウ 単位数 1 単位 開講時期 後期 担当教官 IT 活用教育センター 原田 耕治 主担当者（カナ） ハラダ コウジ 授業時間 指...
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT活用教育センター 授業科目名 データサイエンス演習応用科目名（フリガナ）データサイエンスエンシュウオウヨウ単位数1 単位開講時期後期担当教官IT 活用教育センター 原田 耕治主担当者（カナ）ハラダ コウジ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期 WBL 授業目的及び達成目標 授業目標 データサイエンスはデータを元に社会の様々な課題に取り組むための重要なアプローチです。本演習授業は、本学と（株）キカガクが合同で開発したe Learning教材とその解説ビデオを用いて、データサイエンスのツールとしてのディープラーニングに関して学びます。ディープラーニングを研究やビジネスに活用できる基礎的なレベルまでを身につけることを目標とします。 達成目標 ニューラルネットワークの基礎となる数学的知識を理解することKerasを用いた実装技術を理解することデータサイエンスの実応用について理解すること 授業キーワード 機械学習、データサイエンス、深層学習 授業項目 第1 回 データサイエンス概論第2 回 AI 概論第3 回 ニューラルネットワークの数学II（順伝播）第4 回 ニューラルネットワークの数学I II（逆伝播）第5 回〜第6 回 ニューラルネットワークの実装II（分類）第7 回 ニューラルネットワークの実装II （回帰）第8 回～第9 回 画像処理とディープラーニング第10回 画像分類の実装第11回〜第12回 系列モデリングとディープラーニング第13回 系列解析第14週 自然言語処理とディープラーニング第15週 機械翻訳・チャットボットの実装 成績評価方法と評価基準 12 個あるすべての e-Learning 教材を学習したものにつき，教材内で出題された課題レポートにより評価する。S:90%以上 A:80-89% B:70-79% C:60-69%
授業科目名 英文法基礎 科目名（フリガナ） エイブンポウキソ 単位数 1.0単位 開講時期 後期 担当教官 総合教育院 Levin David Michael 主担当者（カナ） レヴィン デイヴィッド マイケル 授業時間...
Levin David Michael 豊橋技術科学大学 総合教育院 授業科目名 英文法基礎科目名（フリガナ）エイブンポウキソ単位数1.0単位開講時期後期担当教官総合教育院 Levin David Michael主担当者（カナ）レヴィン デイヴィッド マイケル授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型 授業目的及び達成目標 授業目標 中学・高校 (高専) で学んだ英文法を振り返り，英文法の基礎力をつける．扱う英文法項目は，特に習得が難しい項目である． 達成目標 中学・高校 (高専) で学んだ英文法を振り返り，基礎的な英文法を把握できる． 授業キーワード 英文法，基礎 授業項目 語順現在形と現在進行形過去形と現在完了形未来形関係代名詞受動態条件文と仮定法 成績評価方法と評価基準 S：達成目標をすべて達成しており，小テスト（100点満点に換算）が90点以上 A：達成目標をすべて達成しており，小テスト（100点満点に換算）が80点以上 B：達成目標を９つ達成しており，小テスト（100点満点に換算）が70点以上 C：達成目標を６つ達成しており，小テスト（100点満点に換算）が60点以上 教科書 指定しないが，中学・高校 (高専) で使用した英文法書を必要に応じ使ってほしい．
授業科目名 生命科学 科目名（フリガナ） セイメイカガク 単位数 1単位 開講時期 前期 担当教官 応用化学・生命工学系 浴 俊彦 主担当者（カナ） エキ トシヒコ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期WBL型（ビデ...
浴 俊彦 豊橋技術科学大学 応用化学・生命工学系 授業科目名 生命科学科目名（フリガナ）セイメイカガク単位数1単位開講時期前期担当教官応用化学・生命工学系 浴 俊彦主担当者（カナ）エキ トシヒコ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型（ビデオ講義） 授業目的及び達成目標 授業目標 地球環境は生命と地球の共進化の歴史の中で形成され、現在の生物多様性の構築と人類の繁栄に至っている。しかしながら、人間の科学技術の行使と生産活動が地球環境問題を引き起こしている現在、理工系学生の必須知識として生命史を踏まえた生命科学を学ぶ必要がある。本授業では、高専、高校で生物学および関連教科を体系的に学んでいない理工系学生に、生命と技術のインターフェースのあり方を考えさせる目的で生命科学の基本的知識を説明し、領域横断的な発想と最新の探査について講義する。また、講義を通じて、工学分野において生命を学ぶ意義を理解し、幅広い人間性と柔軟な考え方を養う。 達成目標 生命の生い立ちと進化、生命を構成する基本分子、基本的な化学反応、基本的な法則を理解し、自然と人間のインターフェースを考慮した将来の技術開発の基本となる知識を身につけること。工学分野において生命を学ぶ意義を理解すること。 授業キーワード DNA，RNA，タンパク質，水素結合，ATP，複製・転写・翻訳，誘導，受容体，遺伝子組換え，進化，生物多様性 授業項目 複数の教員が以下の内容・順序で講義を行う。１週目 イントロダクション（平石 明）２週目 生命の基本構造（梅影 創） 水が生命を生んだ／不安定なタンパク質、安定なDNA／エネルギーを作る分子たち３週目 生体エネルギーと代謝（梅影 創） 酵素は生物触媒である／生体内の化学反応は電子の授受で行われる／エネルギー分子ATP／光合成と呼吸４週目 分子からみた遺伝情報〜生物の設計図〜（浴 俊彦） DNA〜遺伝情報をコードする分子〜／複製〜遺伝情報をコピーするしくみ〜／転写〜遺伝情報を読み出すしくみ〜／翻訳〜遺伝情報を使うしくみ〜／DNA修復と突然変異〜遺伝情報の維持と変化〜５週目 分子からみた発生〜生物の体ができあがるまで〜（浴 俊彦） 細胞と組織（１）〜動物の体は細胞からできている〜／細胞と組織（２）〜細胞の増殖、分化、相互作用と死〜／生殖のしくみ〜遺伝情報は両親からやってくる〜／動物の体づくり（１）〜組織は誘導によって作られる〜／動物の体づくり（２）〜動物の体は繰り返し構造から作られる〜６週目 分子からみた情報伝達（吉田祥子） 神経細胞は｢生体電池」である／化学物質が情報を伝える／情報を受け取る分子／生き物にもDRAMとROMがある／情報伝達は「かたち」と｢時間｣で決まる７週目 生命工学（田中照通） クローニングベクター／ゲノムライブラリー／PCRの発展と応用／トランスジェニック生物と遺伝子治療／ES細胞からiPS細胞へ８週目 生物の進化（平石 明） 生命の起源／生体分子開発の歴史／生命と地球の共進化／キメラ生物の誕生／製造中止になった生物たちとヒトの誕生 成績評価方法と評価基準 評価法 出席と講義中またはWebで提出する演習課題を100％として成績評価する。 評価基準 原則的にすべての講義に出席した者につき，下記の基準により成績を評価する． S:達成目標をすべて達成しており，かつ課題の合計点（100点満点）が90点以上A:達成目標を80%達成しており，かつ課題の合計点（100点満点）が80点以上B:達成目標を65%達成しており，かつ課題の合計点（100点満点）が70点以上C:達成目標を半分以上達成しており，かつ課題の合計点（100点満点）が60点以上 教科書 タイトル：環境・生命科学編者名 ：榊佳之，平石明出版社 ：東京化学同人 教科書を使用する．
授業科目名 環境科学 科目名（フリガナ） カンキョウカガク 単位数 1単位 開講時期 前期 担当教官 建築・都市システム学 東海林 孝幸 主担当者（カナ） トウカイリン タカユキ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期...
東海林 孝幸 豊橋技術科学大学 建築・都市システム学 授業科目名 環境科学科目名（フリガナ）カンキョウカガク単位数1単位開講時期前期担当教官建築・都市システム学 東海林 孝幸主担当者（カナ）トウカイリン タカユキ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型（ビデオ講義） 授業目的及び達成目標 授業目標 今、工学を学ぶ者すべてに求められていることは社会構造の変化つまり持続発展社会に対応した技術力である。そのための第１歩として、環境問題の本質を理解し、解決するための足掛かりとしての「環境科学」を理解することを目標とする。 達成目標 環境と生命の関係・歴史を理解する。環境メディアとしての大気、水、土壌やそのメディアによって輸送される化学物質を理解する。過去の公害問題から現代の環境問題への変遷を知る。環境とエネルギーの関係を理解し、その解決のための糸口を探る力を身につける。 授業項目 1回目：生物圏と生物多様性2回目：環境メディアとしての大気3回目：環境メディアとしての水4回目：環境メディアとしての土5回目：環境と化学物質6回目：環境とプラスチック7回目：社会とエネルギー・地球環境と持続社会 成績評価方法と評価基準 評価法 講義ごとの小テストで評価する． 評価基準 原則的にすべての小テストを提出したものにつき，下記のように成績を評価する． S:達成目標の90%を達成しており，かつ試験・レポートの合計点（100点満点）が90点以上A:達成目標の80%を達成しており，かつ試験・レポートの合計点（100点満点）が80点以上B:達成目標の70%を達成しており，かつ試験・レポートの合計点（100点満点）が70点以上C:達成目標の60%を達成しており，かつ試験・レポートの合計点（100点満点）が60点以上 教科書 タイトル：環境・生命科学著者名 ：榊 佳之，平石 明出版社 ：東京化学同人
授業科目名 物理学Ⅰ 科目名（フリガナ） ブツリガクイチ 単位数 3.0単位 開講時期 後期 担当教官 総合教育院 岡田 浩 主担当者（カナ） オカダ ヒロシ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期WBL型（ビデオ講義...
岡田 浩 豊橋技術科学大学 総合教育院 授業科目名 物理学Ⅰ科目名（フリガナ）ブツリガクイチ単位数3.0単位開講時期後期担当教官総合教育院 岡田 浩主担当者（カナ）オカダ ヒロシ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型（ビデオ講義） 授業目的及び達成目標 授業目標 物理学Iでは，近代物理学の出発点となった力学を学ぶ．力学は，物理学のみならず近代科学の出発点であり，且つ，現代科学の基礎であり続けている．その価値は過去300年間変わっておらず，少なくも今後200年は変わらないであろう．物理学Iでは，不変的知識としての力学を学ぶ．現代の科学技術及び近代社会の形成と力学の関係を学ぶ． 達成目標 ニュートンの運動方程式を理解する．微分、積分の概念を使って物体の位置、速度、加速度を表現できる．物体の運動を微分方程式により表現し、物理的な意味を考えながら簡単な微分方程式を解くことが出来る．運動方程式のベクトル表現が出来る．エネルギー，運動量，角運動量を運動方程式から理解する．回転体の運動の基礎を理解する． 授業キーワード 運動方程式，運動量，運動エネルギー，ポテンシャルエネルギー，角運動量 授業項目 第1週 単位と有効数字第2週 力と力学質点、ベクトルと変位第3週 質点の運動第4週 運動の３法則第5週 落下運動、放物線運動第6週 振り子の運動第7週 仕事とエネルギー（１）第8週 仕事とエネルギー（２）第9週 運動量第10週 角運動量保存則第11週 慣性系と非慣性系第12週 万有引力と惑星の運動第13週 ケプラーの法則第14週 質点系の運動 成績評価方法と評価基準 定期試験の成績で評価するS：達成目標をすべて達成しており，かつテスト（100点満点）が90点以上A：達成目標を80％達成しており，かつテスト（100点満点）が80点以上B：達成目標を70％達成しており，かつテスト（100点満点）が70点以上C：達成目標を60％達成しており，かつテスト（100点満点）が60点以上 教科書 次の教科書に沿って講義を行う． R. Shankar, “Fundamentals of Physics”, Yale University Press上記の英語の教科書に慣れていない者は、日本語で書かれた次のような教科書を参考にしても良い。小出昭一郎, 「物理学 三訂版」, 裳華房
授業科目名 基礎電磁気学 科目名（フリガナ） キソデンジキガク 単位数 2.0単位 開講時期 前期 担当教官 電気・電子情報工学系 内田 裕久 主担当者（カナ） ウチダ ヒロナガ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期...
内田 裕久 豊橋技術科学大学 電気・電子情報工学系 授業科目名 基礎電磁気学科目名（フリガナ）キソデンジキガク単位数2.0単位開講時期前期担当教官電気・電子情報工学系 内田 裕久主担当者（カナ）ウチダ ヒロナガ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型 授業目的及び達成目標 授業目標 電磁気学は，電気・電子情報工学分野の中でも最も重要な基礎科目の１つです。マクスウェルの方程式と呼ばれる電界、磁界そして電磁界を記述する方程式の基礎から応用までを学びます。講義は現象論の立場から、積分形を中心に実験事実に基づきながら展開します。静電気の説明から始め最終的には電磁波の放射まで紹介し、電気・電子情報工学の基礎的問題を考える力を養います。高専本科卒業生の電磁気レベルを想定し、３年生以降でさらに深める内容の基礎を確立することを目指します。 達成目標 静電気，静磁気，電磁界について，物理現象が説明できること．また，基礎方程式を立て，具体的な電磁気現象の解析ができること． キーワード 電気，磁気，電磁気，電磁波 授業項目 （１）静電気 ○クーロンの法則と電界 ○ガウスの定理 ○静電ポテンシャル（電位） ○導体系とコンデンサ ○誘電体と電束密度（２）定常電流 ○電流密度ベクトル ○定常電流保存則 ○コンデンサと抵抗（３）静磁気 ○磁気におけるクーロン則と磁界 ○ガウスの定理 ○ローレンツ力 ○ビオ・サバールの法則 ○アンペールの法則 ○磁性体と磁束（４）電磁誘導 ○電磁誘導の法則 ○運動電磁誘導とローレンツ力 ○インダクタンス（５）準定常電流 ○変位電流 ○電荷保存則（６）マクスウェルの方程式 ○積分系マクスウェルの方程式 ○微分系マクスウェル方程式 成績評価方法と評価基準 期末試験により，以下の基準に基づき，評価する． S:期末試験の得点が90点以上 A:期末試験の得点が80点以上 B:期末試験の得点が70点以上 C:期末試験の得点が60点以上 教科書 参考書：電磁気学－初めて学ぶ人のために（砂川重信著，培風館）＜電磁気学序論テキスト＞ 電磁気学（砂川重信著，岩波書店）＜電磁気学テキスト＞ 電磁気学（バークレー物理学コース，丸善） 電磁気学演習（後藤憲一，山崎修一郎共編，共立出版）
授業科目名 基礎画像処理 科目名（フリガナ） キソガゾウショリ 単位数 1.0単位 開講時期 後期 担当教官 情報・知能工学系 菅谷 保之 主担当者（カナ） スガヤ ヤスユキ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期WB...
菅谷 保之 豊橋技術科学大学 情報・知能工学系 授業科目名 基礎画像処理科目名（フリガナ）キソガゾウショリ単位数1.0単位開講時期後期担当教官情報・知能工学系 菅谷 保之主担当者（カナ）スガヤ ヤスユキ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型（ビデオ講義） 授業目的及び達成目標 授業目標 画像の撮像の原理から画像の構造，画像処理の基礎技術を教材で学習しながら，それらの実装方法をオープンソースの画像処理ライブラリを用いて習得させる． 簡単な色の変換や画像の拡大・縮小，回転などの基礎的な画像処理の理論と実装を行い，最終的には2枚の画像を射影変換で変換してパノラマ画像を作成する． 達成目標 画像の撮像の原理や様々な画像フォーマットを理解する．色の変換や画像の変形などの基礎的な画像処理を理解する．C言語を用いて色の変換や画像の変形などの基礎的な画像処理を実際に実装できるようにする． 授業キーワード 画像処理，コンピュータビジョン，OpenCV 授業項目 第1週：撮像の原理と画像フォーマット第2週：色空間の変換第3週：画像の2値化第4週：画像の平滑化とエッジ検出第5週：画像の拡大・縮小と回転第6週：行列を用いた画像の変換第7週：パノラマ画像の作成1第8週：パノラマ画像の作成2 成績評価方法と評価基準 レポート3回の合計で評価する． 教科書 参考図書 コンピュータ画像処理：田村 秀行編著，オーム社ディジタル画像処理：財団法人画像処理教育振興協会（CG-ARTS協会）
授業科目名 データサイエンス演習基礎 科目名（フリガナ） データサイエンスエンシュウキソ 単位数 1 単位 開講時期 前期 担当教官 IT 活用教育センター 原田 耕治 主担当者（カナ） ハラダ コウジ 授業時間 指定な...
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT 活用教育センター 授業科目名 データサイエンス演習基礎科目名（フリガナ）データサイエンスエンシュウキソ単位数1 単位開講時期前期担当教官IT 活用教育センター 原田 耕治主担当者（カナ）ハラダ コウジ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期 WBL 授業目的及び達成目標 授業目標 本演習授業は、本学と（株）キカガクが合同で開発したe-learning教材とその解説ビデオを利用して、機械学習の基礎的な内容を学びます。機械学習を学ぶ上で必要となる、基礎的な機械学習の考え方・数学・Python・機械学習によく用いられるライブラリなどについて学び、機械学習アルゴリズムを実装できることを目標とします。 達成目標 基礎的な機械学習の考え方を理解することPython の基礎を理解すること機械学習によく用いられるライブラリなどについて学び、機械学習アルゴリズムを実装できること 授業キーワード 機械学習、データサイエンス、Python 授業項目 第 1 回 イントロダクション第 2 回 機械学習の数学1（微分）第 3 回 機械学習の数学2（線形代数）第 4 回 機械学習の数学3（統計）第 5 回 機械学習の数学4（単回帰分析）第 6 回 機械学習の数学5（重回帰分析）第 7 回 Python の基礎1（データ構造と制御文）第 8 回 Python の基礎2（関数）第 9 回 Python の基礎3（クラス）第 10 回 数値計算第 11 回 データ処理と可視化第 12 回 機械学習の実装 教師あり学習（回帰）第 13 回 機械学習の実装 教師あり学習（分類）第 14 回 機械学習の実装 ハイパーパラメータ調整第 15 回 機械学習の実装 教師なし学習 成績評価方法と評価基準 15 個あるすべての e-Learning 教材を学習したものにつき，教材内で出題された課題レポートにより評価する。S:90%以上 A:80-89% B:70-79% C:60-69% 教科書
分野系列 コンピュータサイエンス 授業科目名 ソフトウェア設計論 科目名（フリガナ） ソフトウェアセッケイロン 単位数 2.0単位 開講時期 後期 担当教官 情報・知能工学系 河合 和久 主担当者（カナ） カワイ カズヒ...
河合 和久 豊橋技術科学大学 情報・知能工学系 分野系列 コンピュータサイエンス授業科目名ソフトウェア設計論科目名（フリガナ）ソフトウェアセッケイロン単位数2.0単位開講時期後期担当教官情報・知能工学系 河合 和久主担当者（カナ）カワイ カズヒサ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型（ビデオ講義） 授業目的及び達成目標 授業目標 ソフトウェア開発の上流工程である要求分析・設計について、その基礎的な概念を理解し、基本的な方法論を習得することを目的とする。 達成目標 具体的な目標は、以下のとおり。(1) ソフトウェアのライフサイクルに基づいて、各開発フェーズの目的を、そこで作成される成果物とともに理解する。(2) オブジェクト指向分析・設計、構造化分析・設計、互いの違いを理解する。(3) 設計の原理に基づいて、複数のソフトウェア設計の品質を評価する項目について理解する。(4) 与えられた要求仕様について、一般的なプログラム設計方式および設計表記法を用いた設計を行ない、設計仕様書として記述できる（小規模プログラム）。 授業キーワード ソフトウェア工学、プロジェクト管理、要求獲得、要求分析、要求仕様、設計、レビュー、オブジェクト指向、構造化分析。 授業項目 本講義で取り扱う項目は、おおむね週ごとに、以下のとおりである。 ソフトウェア開発概論開発プロセスプロジェクト管理要求獲得と要求分析（3週）モデル化技法（3週）仕様書（2週）構造化分析設計（3週）期末試験 成績評価方法と評価基準 受講状況（課題レポート）【５０％】、期末試験【５０％】をもとに、本講義の目標を、どの程度達成したかを判定し、成績をつける。 S:90点以上 A:80点以上 B:70点以上 C:60点以上 教科書 神長裕明ほか，「ソフトウェア工学の基礎」，共立出版，ISBN978-4-320-12313-7この他、ＷＷＷにて、適宜、資料等を配布する。本講義のＷＷＷ情報（ウェルカムページ）のＵＲＬは以下のとおり。 http://www.ita.cs.tut.ac.jp/~kawai/el-sd/public/
授業科目名 データ構造とアルゴリズム 科目名（フリガナ） データコウゾウトアルゴリズム 単位数 2.0単位 開講時期 前期 担当教官 情報・知能工学系 藤戸 敏弘 主担当者（カナ） フジト トシヒロ 授業時間 指定なし ...
藤戸 敏弘 豊橋技術科学大学 情報・知能工学系 授業科目名データ構造とアルゴリズム科目名（フリガナ）データコウゾウトアルゴリズム単位数2.0単位開講時期前期担当教官情報・知能工学系 藤戸 敏弘主担当者（カナ）フジト トシヒロ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型 授業目的及び達成目標 授業目標 計算機を用いて問題を効率的に解くために必要となる基本的なアルゴリズムと，さらにその基本となるデータ構造について学ぶ．本講義では単に方法を習得するだけではなく，その理論的裏付けを理解することを重視する． 達成目標 Ａ．アルゴリズムと計算量 問題と問題例の区別，アルゴリズムの計算量をオーダーで表記することができる．データ構造を理解するために必要な程度のグラフ理論の用語が使える． Ｂ．基本的な基本データ構造 リスト/スタック/キューのデータ構造の特徴と実現方法を示すことができる． Ｃ．集合の取り扱い 辞書のサポートする基本演算が理解でき，ハッシュ表を用いて辞書を実現することができる．集合族の併合処理をサポートするデータ構造として，配列による実現，ポインタによる実現，木による実現が行える． Ｄ．順序つき集合の処理 優先度つき待ち行列を連結リストやヒープを使って実現できる．2分探索木のサポートする基本演算が理解でき，これを実現することができる．平衡木の原理が理解でき，これを実現することができる． Ｅ．整列アルゴリズム バブルソート/バケットソート/ヒープソート/クイックソートのアルゴリズムのメカニズムが理解でき，これらの計算時間の評価，適当なデータ構造を用いた実現が行える．計算の下界値の議論が理解できる． Ｆ．アルゴリズムの設計手法と実現例： アルゴリズムの代表的な設計手法である，縮小法，分割統治法，動的計画法，貪欲算法，最大最小性の基本原理が理解できている．上記手法によりアルゴリズムが設計されている第q要素選択，マージソート，SUBSET-SUM問題，最短路問題，最小木問題に対して，実装のために適切なデータ構造を選択することができる． 授業項目 アルゴリズムとその計算量（問題と問題例/計算量の評価/オーダー表記）基本的なデータ構造（リスト，スタック，キュー）グラフと木，木の用語，木のデータ構造，動的木，木の高さの解析探索のためのデータ構造（順序つき集合）：2分探索，2分探索木，平衡探索木，ハッシング（辞書）整列（ソーティング）：バケットソート（基数ソート)，ヒープソート，分割統治法(クイックソート，マージソート)，クイックソートの平均計算量，計算量の下界その他，発展的話題：順序統計量，Union-Find問題，最小全域木問題など 成績評価方法と評価基準 達成目標全体の達成度を総合的に評価する定期試験により評価する．定期試験では，データ構造やアルゴリズムの仕組み（メカニズム）を理解しているかどうかに重点を置く． S:90点以上 A:80点以上 B:70点以上 C:60点以上 教科書 平田富夫，「アルゴリズムとデータ構造―改訂C言語版」森北出版，2002 参考書 茨木俊秀，「Cによるアルゴリズムとデータ構造」昭晃堂，2000
（オンデマンド）第１週 イントロダクション（オンデマンド）第２～6週 機械学習の数学（オンデマンド）第7～9週 Pythonの基礎（オンデマンド）第10週 数値計算（オンデマンド）第１1週 データ処理と可視化（オンデマン...
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT活用教育センター （オンデマンド）第１週 イントロダクション（オンデマンド）第２～6週 機械学習の数学（オンデマンド）第7～9週 Pythonの基礎（オンデマンド）第10週 数値計算（オンデマンド）第１1週 データ処理と可視化（オンデマンド）第１2～１5週 機械学習の実装本学の新型コロナウィルス感染拡大防止のための活動基準の変更に伴い、授業内容および成績の評価法に変更が生じる場合があります。授業実施形態が変更になる場合は、GoogleClassroomや教務情報システムより通知する。
データサイエンスはデータを元に社会の様々な課題に取り組むための重要なアプローチである。本演習授業は、e-Learning教材を用いて、データサイエンスのツールとしてのディープラーニングに関して学ぶ。ディープラーニングを研...
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT活用教育センター データサイエンスはデータを元に社会の様々な課題に取り組むための重要なアプローチである。本演習授業は、e-Learning教材を用いて、データサイエンスのツールとしてのディープラーニングに関して学ぶ。ディープラーニングを研究やビジネスに活用できる基礎的なレベルまでを身につけることを目標とする。
機械学習の基礎的な内容を学ぶ。機械学習を学ぶ上で必要となる、基礎的な機械学習の考え方・数学・Python・機械学習によく用いられるライブラリなどについて学び、機械学習アルゴリズムを実装できること。
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT活用教育センター 機械学習の基礎的な内容を学ぶ。機械学習を学ぶ上で必要となる、基礎的な機械学習の考え方・数学・Python・機械学習によく用いられるライブラリなどについて学び、機械学習アルゴリズムを実装できること。
