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共通専門基礎科目

★2019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。
本講座では代表的な分析手法である回帰分析に焦点を合わせ、その枠組みを規定する古典的推論手法と代表的な統計モデルを扱う。(講義)
<モデリング科学概論Ⅱ>
統計モデルに関する基本事項として、尤度と最尤法、AICなどの情報量規準、推定や予測、ベイズ統計とマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)の初歩、などに関する講義を行う。

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様々なデータ取得法と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など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>
・講義
・統計的推測理論を理解するために必要な確率論の基本を学ぶ
<推測数理概論Ⅱ>
統計的推測理論の全体にわたって,それらの基本的な考え方と数理についての講義を行う.具体的には,確率論の復習,統計的推定理論,仮説検定論,決定理論,漸近理論などを扱う.

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/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。