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共通専門基礎科目

★平成30(2018)年度共通専門基礎科目時間割

★授業科目のシラバスは総研大ホームページをご覧ください。
https://soken.cloud-syllabus.com/

モデリング科学概論Ⅰ / モデリング科学概論Ⅱ

モデリング科学概論Ⅰ / モデリング科学概論Ⅱ

<モデリング科学概論Ⅰ>
統計的モデリングとは、不確実性を伴う現象のモデル化に確率変数が果たす役割を重視する立場である。ここでは確率分布の単なる選択にとどまらず、分析者が直接には観測できないデータ生成機構を特定化することが問題であるが、その解決は現象を適切に記述する条件付分布の定式化の成否にかかっている。本講義では、条件付分布の構成を学ぶ最も適切な素材として時系列解析を取り上げ、その入門的な講義を行う。内容は多変量自己回帰モデルを最終到達点とし、状態空間モデルを利用する局所モデルに関しては「時空間モデリング概論」に譲る。
<モデリング科学概論Ⅱ>
ベイズ推定に基づく時系列データ解析や空間データ解析,逆問題解析などを題材に,統計科学的な考え方に基づく汎用的なモデリング方法,解析手法について議論する.

データ科学概論Ⅰ / データ科学概論Ⅱ

データ科学概論Ⅰ / データ科学概論Ⅱ

<データ科学概論Ⅰ>
広く諸科学において用いられる実践的なデータ解析の方法について講義を行う。また、統計解析ソフトウェアRあるいはSASを用いたデータ解析の実習を行う。
<データ科学概論Ⅱ>
統計モデル、尤度と最尤法、エントロピーと情報量、赤池情報量規準、モデル評価などの情報量統計学のトピックを中心に講義を行う。

推測数理概論Ⅰ / 推測数理概論Ⅱ

推測数理概論Ⅰ / 推測数理概論Ⅱ

<推測数理概論Ⅰ>
統計的推測理論の基本的な考え方についての講義を行う。具体的には、確率論、統計的推定理論、仮説検定論、漸近理論、線形モデルなどを扱う。
<推測数理概論Ⅱ>
数理統計の基本的な考え方を数学的な思考による概説を行う.前期の推測数理概論 I を受講することが望ましい.

計算推論科学概論Ⅰ / 計算推論科学概論Ⅱ

計算推論科学概論Ⅰ / 計算推論科学概論Ⅱ

<計算推論科学概論Ⅰ>
応用/数値線形代数、行列関数の微分法、大規模線形システムの数値解法、最適化の理論とアルゴリズム、動的システムの状態空間表現と正準形など計算推論の基礎について講義する。
<計算推論科学概論Ⅱ>
計算推論科学概論IIでは,グラフィカルモデル,隠れマルコフモデル,階層ベイズモデル,EMアルゴリズム,変分ベイズ法,マルコフ連鎖モンテカルロ法など,機械学習において有用な統計モデルとそのための計算推論法について講義する。

★その他、複合科学研究科他専攻(極域科学専攻、情報学専攻)担当の共通専門基礎科目があります。
詳細は以下をご覧ください。
「科学プレゼンテーション」「科学ライティング」は[情報学専攻担当分授業科目]の中にあります。
極域科学専攻担当分授業科目
情報学専攻担当分授業科目

★総合研究大学院大学では、高度の専門性、広汎な視座及び国際性を備えた若手研究者を育成することを目的に教育を行っています。この考え方は全ての研究科に共通していますが、学問の新たな進展に適確に対応するため、研究科や専攻を横断した新たな教育課程として「特別教育プログラム 」を展開しています。