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共通専門基礎科目

★平成29(2017)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>
実社会から得られるデータは多様で複雑であり、時間とともに特性が推移し、データ量も巨大化する。このようなデータに対しては博物学的に対処するのではなく、情報源の基本的特性を明らかにし、モデル化に基づく有効な解析法を構築することが求められている。本講座ではまず、統計科学の基礎である確率過程と確率分布、ベイズ理論を学び、次に時系列データの解析の一分野である非定常時系列解析法を学ぶ。さらに生体、特に神経系における信号生成、制御について考察し、生物のしくみに学ぶ新しいデータ処理について最近の研究成果を紹介する。
<モデリング科学概論Ⅱ>
時系列解析をはじめとした、時間、空間および時空間現象の各種のダイナミックな統計モデルの目的に応じた構成とデータに基づく評価を組織的に用いて統計的推論およびそれに基づく予測・制御・管理の理論と応用、ならびに必要な計算プログラム作成のための最適化アルゴリズムについて教育する。

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

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。

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>
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。
「英語によるプレゼンテーションⅠ」「英語によるプレゼンテーションⅡ」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。