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共通専門基礎科目

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時空間モデリング基礎

統計的モデリングと情報量規準によるモデル選択の考え方を軸に、時系列解析、点過程、空間/時空間モデリングの基礎に関する講義を行う。

多変量解析基礎

本授業では、多変量データを解析する手法(回帰分析、判別分析、主成分分析、因子分析、共分散構造分析等)を幅広く取り扱う。

確率と確率過程基礎

確率論と確率過程の基本的な考え方についての講義を行う。具体的には、確率空間と確率変数、確率変数の特性値、確率変数の収束、母関数と特性関数、ポアソン過程、マルコフ連鎖などを扱う。

数理統計基礎

数理統計の基礎的な理論を学ぶ。特に統計的推測に関する話題を中心とし、具体的には、統計量と標本分布、点推定、区間推定、検定、回帰モデルなどを学習する。また、理論の応用例を通して実問題への意識を高める。

計算数理基礎

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、線形計画法、整数計画法、動的計画法、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。

統計的機械学習基礎

サポートベクターマシン、深層学習、ガウス過程、アンサンブル学習、転移学習、強化学習、統計的学習理論といった、統計的機械学習の方法と理論に関して講義を行う。

計算推論基礎

ブートストラップ法、マルコフ連鎖モンテカルロ法、粒子フィルタ、グラフィカル・モデリングと確率伝搬法、EMアルゴリズム、変分ベイズ法などの計算統計の手法について、それらの統計学/機械学習における背景とともに学ぶ。

★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。