Applied Mathematics 2

table:basic information

Course title 応用数学２

Schedule 2021年度 前期 木曜5限

Course credits 2.0

Course number 76PIMAT303

Course code 9976588

Descriptions

データサイエンスの基礎となる統計的機械学習の理論と実データを用いたプログラミングおよび解析について、座学と演習を併用した講義を実施する。授業の中で2回の「学修・教育到達目標の達成度の確認」をテスト形式で行う。

Objectives

統計的機械学習理論の数理的な理論と実データ分析による解釈に関する知識を身に着け、実問題に応用できるようになることを目的とする。

Outcomes

1. データサイエンスの必要性と有効性を説明できるようになる。

2. 統計的機械学習理論における各手法の数理性質や意味を説明できるようになる。

3. プログラミング(python)による実装と実データを用いた解析および解釈ができるようになる。

上記1～3の内容に関する試験において、教員が定める合格最低点以上の点を取得することをもって、到達目標の達成と判断する。

※土木工学科が定める学習・教育目標との関連

上記［到達目標］は、下記の主として関連する学習・教育目標に基づいている。

主として関連する学習・教育目標：

目標（A） 土木技術に必要な数学、物理、情報技術などの基礎知識を習得するとともに、応用できるようになる。

Course notes prerequisites

代数学、微分積分学、確率統計およびプログラミング演習の内容について十分に復習をしておくこと。

Preparation and review

準備学習：講義コンテンツを事前に視聴

復習：各回の講義内容を十分に復習・理解しプログラミングや演習問題に取り組む。

課題は授業後公開される

Evaluation

プログラミング演習課題（40%）＋中間試験(３０%) + 期末試験(３０%) により評価する。

【フィードバックの方法】

授業内試験の結果はすぐに採点し、翌週の授業において答案を返却する。プログラミング演習課題の結果について解説を行う。

Materials

各回で配布される講義PDF

Plan

イントロ

試験

試験