2021年度大学院情報科学研究科講義概要（シラバス）
科目一覧［発行日：2021/5/1］最新版のシラバスは、法政大学 Web シラバス（https://syllabus.hosei.ac.jp/）で確認してください。
【TZ004】インターネットアーキテクチャ［廣津登志夫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1
【TZ011】データベースプログラミング言語［日高宗一郎］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2
【TZ012】Advanced AI ［黄潤和］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4
【TZ015】データマイニング特論［赤石美奈］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5
【TZ018】Advanced Networking and Computing ［馬建華］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6
【TZ019】数理モデリング特論［相島健助］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7
【TZ020】音声・言語処理特論［伊藤克亘］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .8
【TZ021】多次元信号画像処理［花泉弘］春学期授業/Spring. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .9
【TZ022】パターン認識特論［若原徹］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10
【TZ024】科学技術シミュレーション［善甫康成］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11
【TZ026】Global CIS Special Lecture 1 ［内田薫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12
【TZ027】Global CIS Special Lecture 2 ［内田薫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
【TZ028】Global CIS Special Lecture 3 ［内田薫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14
【TZ029】Global CIS Special Lecture 4 ［内田薫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15
【TZ031】Business  Application  System  Development ［渡辺正信］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . .16
【TZ032】Web System Development ［小林郁夫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17
【TZ033】Software Requirements Analysis and Speciﬁcation Techniques ［佐原伸］秋学期授業/Fall . . . . . . .18
【TZ034】Software Process and Quality Assurance ［小池太］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .20
【TZ035】Software Architecture for Enterprise Systems ［山本学, 水田秀行, 田中保夫, 串田高幸, 土屋敦, 田代
孝仁, 根岸康, 竹田千恵, 森本祥子, 小野充志, 佐々木敦守］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21
【TZ036】Object Oriented Web Programming ［小林郁夫］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .22
【TZ037】Technical Writing for Software Engineers ［藤野輝雄］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .23
【TZ038】Writing and Presentation for Thesis ［内田薫］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24
【TZ039】日本語理解 1 ［村松葉子］秋学期授業/Fall. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .25
【TZ040】日本語理解 2 ［村松葉子］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .26
【TZ041】情報科学特別講義１（アルゴリズムとデータ構造）［坂本寛］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . .27
【TZ045】情報科学特別講義５（音声・音楽処理特論）［北原義典］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .28
【TZ046】情報科学特別講義６（テキストマイニング特論）［横野光］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .29
【TZ047】インターンシップ［秋野喜彦］秋学期集中/Intensive(Fall) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30
【TZ049】情報科学オープンセミナー 2 ［赤石美奈, 小池崇文, 佐々木晃, 善甫康成, 花泉弘, 黄潤和, 馬建華, 李亜民, 若
原徹］春学期授業/Spring. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .31
【TZ050】CIS Global Seminar ［内田薫, 尾﨑信之, 杉山昭彦, 越仲孝文, 辻聡美, 中山浩一, 永吉洋登, 福住伸一, 渡邊
高志］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .32
【TZ051】IoT システムとサイバーセキュリティ［池田竜朗, 磯崎宏, 岡田光司, 源島朝昭, 小島健司, 斯波万恵］秋学期
授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .33
【TZ052】ニューラルネットワークの理論と応用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .35
【TZ053】暗号とその応用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .36
【TZ513】情報科学特別研究１Ａ, １Ｂ［細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一,
善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助］ 37
【TZ515】情報科学特別研究２Ａ, ２Ｂ［細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一,
善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助］ 38
【TZ517】情報科学特別演習１Ａ, １Ｂ［細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一,
善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助］ 39
【TZ519】情報科学特別演習２Ａ, ２Ｂ［細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一,
善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助］ 41
【TZ588】コンピュータ基礎特別研究 2B ［日高宗一郎］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43
【TZ589】コンピュータ基礎特別研究 3A ［日高宗一郎］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .44
【TZ594】コンピュータ基礎特別演習 2B ［日高宗一郎］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .45
【TZ595】コンピュータ基礎特別演習 3A ［日高宗一郎］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .46
【TZ604】情報システムプロジェクト［細部博史］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .47
【TZ605】メディア科学プロジェクト［伊藤克亘］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .48
【TZ606】メディア科学特別研究１Ａ、１Ｂ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .49
【TZ608】メディア科学特別演習１Ａ、１Ｂ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .50
【TZ610】メディア科学特別研究２Ａ、２Ｂ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .51
【TZ611】メディア科学特別研究２Ａ［小池崇文］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .52
【TZ612】メディア科学特別研究２Ｂ［小池崇文］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .53
【TZ612】メディア科学特別演習２Ａ、２Ｂ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .54
【TZ613】メディア科学特別演習２Ａ［小池崇文］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .55
【TZ614】メディア科学特別研究３Ａ、３Ｂ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .56
【TZ614】メディア科学特別演習２Ｂ［小池崇文］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .57
【TZ616】メディア科学特別演習３Ａ、３Ｂ［伊藤克亘］ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .58
【TZ895】情報システム特別研究３Ａ［馬建華］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .59
【TZ895】情報システム特別研究２Ｂ［馬建華］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .60
【TZ898】情報システム特別演習２Ｂ［馬建華］春学期授業/Spring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .61
【TZ898】情報システム特別演習３Ａ［馬建華］秋学期授業/Fall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .62
— II —
発行日：2021/5/1
COT500K1
インターネットアーキテクチャ
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Internet を支えるプロトコルの詳細とサーバ側仮想化技術を理解する。
【到達目標】現在のインターネット社会を支える TCP/IP の技術詳細とその端点のサーバ仮想化について理解する。また、それらに関する最新の研究についての知見を得る。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】この講義では Internet 上の通信を支えるプロトコル群について学ぶ。まず、Internet のプロトコル全般について概観した後、プロトコル階層を下位レイヤから上位レイヤに向かって個別に見ていく。特にインターネット層の IP と、トランスポート層プロトコルの中心である TCP については、その仕組みと性質について詳しく述べる。さらにサーバサイドの仮想化技術も概観する。講義の後半には、最新の技術に関する文献から、最新のインターネット技術について学ぶ。技術文献については、候補から各自で選定し、周辺技術の調査も含めて発表を行う。それぞれの発表の後に質疑応答とフィードバックのコメントや補足説明を行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1インターネットの概観(Overview ofInternet)
階層状に構成されているネットワークプロトコルを理解するに当たって、まず全体を概観しその概要を理解する。2通信プロトコル(CommunicationProtocol)
通信プロトコル全般について概観する。
3データリンク層プロトコル～その役割～(Role of DatalinkLayer Protocols)
データリンク層のプロトコルを概観し、その役割を理解する。
4データリンク層プロトコル～その仕組み～(Datalink LayerProtocols inPractice)
Ethernet 等の主要なデータリンク層プロトコル事例をベースに、その仕組みの詳細を理解する。
5ネットワーク層プロトコルの役割(Role of NetworkLayer Protocols)
ネットワーク層プロトコルの役割について理解する。
6IP(InternetProtocol) の概要(Overview ofInternet Protocol)
インターネットにおけるネットワーク層プロトコルである IP の基本的な仕組みを理解する。
7IP ルーティング(IP Routing)インターネットを支える IP のルーティングについて、その仕組みと各種ルーティングプロトコルについて学ぶ。8トランスポート層プロトコルの役割(Role of TransportLayer Protocols)
トランスポート層のプロトコルを概観し、その役割を理解する。
9トランスポート層プロトコルの概念的モデル(Conceptual modelof Transport LayerProtocol)
トランスポート層プロトコルが実現する高信頼性通信を例に、その概念的な通信モデルを理解する。
10TCP(TransmissionControl Protocol) の概要Overview ofTransmisson CotrolProtocol (TCP)
インターネットの通信の核をなすTCP の概要について理解する。
11TCP 輻輳制御(TCP CongestionControl)
インターネットの混雑がある程度に抑えられているのは TCP の制御による部分が大きい。これを担っている TCP の輻輳制御について詳細に学ぶ。12TCP/IP 最新技術(TCP/IP LatestTechnologies)
最近の新しい TCP/IP の技術について概観する。
13サーバ仮想化技術現在のクラウド環境を支えるサーバ仮想化技術について概観する14ネットワーク技術の発表(Presentation on theNetworkTechnologies)
各自が担当して読んだ論文について技術紹介をする。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】インターネット技術に関する論文を割り当てるので、その周辺調査と解説をする。
【テキスト（教科書）】Web から配布する
【参考書】講義中にも紹介するが、必要と思う場合は以下のものを薦める。・J.Kurose,K.Ross,"ComputerNetworking–Top-DownApproach–", Addison Wesley
【成績評価の方法と基準】レポートによる (100%)
【学生の意見等からの気づき】特になし
【学生が準備すべき機器他】CIS Moodle を用いて資料提供や発表調整を行う
【その他の重要事項】本講義の内容は担当教員の企業でのネットワーク技術に関する研究・開発の経験を元にしている。
【Outline and objectives】Understanding the details of the Internet protocols and servervirtualization technologies.
発行日：2021/5/1
COT500K1
データベースプログラミング言語
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】データベースに対する問い合わせ処理等を記述するプログラミング言語について、理論的背景や実装、研究動向を概観する。
【到達目標】データベースに対する問い合わせ処理等を記述するプログラミング言語について、基本データやその集まりに関する代数的性質を利用した統一的な扱い等の意義、意味論などの形式的な扱いに関す理解、代数的性質を利用した最適化を含む処理系の構造の理解を目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】データベースに対する問い合わせ処理等を記述するプログラミング言語について、理論的背景や実装、研究動向を概観する。基本データやその集まりに関する代数的性質を利用し、一見異なるデータ処理をモノイド準同型などの機構で統一的に表現し、系統的なプログラム変換を通した最適化にもつなげる。また、木の自然な拡張としてのグラフの捉え方と構造再帰によるグラフの変換処理、その実装方法も扱う。授業で課した課題を取り上げ、授業内で全体に対してフィードバックを行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1序論データベースプログラミング言語の特徴と意義2データベースプログラミング言語のための数学的準備
正規表現、オートマトン、内包表記、推論規則など本講義に必要となる基本概念や記法の確認3モノイド準同型ブール値からリストまで広範囲にわたるデータとその操作を特徴付ける代数的構造を学ぶ4データベースプログラミング言語における型モノイド準同型およびモノイド内包表記などの型付けの推論規則による表現を学ぶ5データベースプログラミング言語における型対象とするデータを木やグラフに広げ、それらの型としての木スキーマとグラフスキーマの例について学ぶ6木オートマトン (1)文字列に対するオートマトンの木への自然な拡張としての木オートマトンの基本定義とスキーマからの生成7木オートマトン (2)木オートマトンが受理する言語のブール演算に対応する木オートマトン上の演算などの基本操作と性質8木オートマトン (3)木オートマトンによる木のパターンマッチング9グラフデータモデル木の自然な拡張としてのグラフの捉え方、グラフをボトムアップに構築する基本演算子であるデータコンストラクタとそれによる任意のグラフの表現の可能性
10グラフデータモデル二つのグラフが同じかどうかの定義の一つである値等価性とそれを判定する決定手続き11構造再帰 (1)グラフの枝を繰り返し辿る操作としての構造再帰と、それによるグラフの変換12構造再帰 (2)異なる構造再帰関数がお互いを呼び合う相互構造再帰とそれを単一再帰への変換する組化、構造再帰による結合 (Join) 処理の表現13構造再帰 (3)経路の正規表現によるグラフ問い合わせとオートマトン14データベースプログラミング言語の実装およびまとめ
データベースプログラミング言語の実装法について、講義で取り上げたグラフ変換言語の実装例を紹介し、部分的な実装に取り組む講義全体の総括を行う
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】参考文献等の予習、授業内に出される小課題やレポート課題に取り組む。本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき 4 時間を標準とする。
【テキスト（教科書）】なし。
【参考書】Leonidas Fegaras and David Maier. Optimizing object queriesusing an effective calculus.ACM Transactions on DatabaseSystems Volume 25, Issue 4 , pp.457-516, December 2000Peter Buneman, Mary Fernandez, Dan Suciu.UnQL: aquery language and algebra for semistructured data based onstructural recursion, The International Journal on Very LargeData Bases, Volume 9, Number 1, pp.76–110, March 2000Haruo Hosoya, "Foundations of XML Processing – The Tree-Automata Approach," Cambridge University Press, 2010 年 11月五十嵐淳「プログラミング言語の基礎概念」サイエンス社 2011 年07 月Benjamin C. Pierce 著／住井英二郎 監訳「型システム入門 プログラミング言語と型の理論」オーム社 2013 年 3 月
【成績評価の方法と基準】最終レポート (40%) および、小課題とその授業内での発表、質疑、討論による上記目標の達成度の確認 (60%) により総合的に判断する。ただし、最終レポートの提出は必須であり、提出がない場合は E 判定とする。
【学生の意見等からの気づき】サンプルプログラムの紹介などを通して講義で扱う概念の具体的なイメージを掴みやすくする。理解を深めるための小課題を増やす。
【学生が準備すべき機器他】Web 上の資料の参照や演習に用いるコンピュータ
【Outline and objectives】This course overviews programming languages suitable fordata-intensiveprocessing,suchasqueryprocessingofdatabase systems, along with their theoretical background,implementations and research trends.
発行日：2021/5/1
Algebraic properties of primitive data and their collections areexploited to uniformly represent data processing that mightseem different using constructs such as monoid homomor-phism, which also opens various optimization opportunitiesthrough systematic program transformations.We also deal with graphs as natural extensions to trees, alongwith transformations and their implementations by structuralrecursions.
発行日：2021/5/1
HUI500K1
Advanced AI
サブタイトル：人工知能特論単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】The topics include・explaining advanced AI techniques・introducing the state of the art AI techniques・solving some real world problems
【到達目標】The objectives of this course are to make students master thebasic principles of AI, learn advanced AI techniques, know thestate of the art AI researches, and able to solve the real worldproblems with what they have learnt.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】This course is conducted by reviewing the basic AI techniques,and then students are asked to design a simple intelligentagent system based on the PAGE design components forsolving a simple problem with a selected AI techniques andmake the mid-term presentation.Students will receive theadvice and comments during their presentation, and criticalpoints are discussed among the professor and all students.Further students will step on learning some the state of the artAI technologies from the lectures, selected research readings,and related video clips for further understanding.Finallystudents are to conduct a term project by freely selecting anapplication such as developing a practical intelligent systemor designing a prototype smart system for a particular smallproblem in the real world. Students are asked to submit a ﬁnalreport on their term and make a presentation.Moreover, there will be some questions for students to thinkand discuss in-class for promoting active learning and mutuallearning among students as well.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容第 1 回IntroductionOverview of AI, History of AI,and the state of the art of AI第 2 回Problem solvingSearching for solutions to aproblem第 3 回Application ofproblem solvingEach student selects a searchproblem topic to solve with aproblem solving algorithm第 4 回ReasoningKnowledge representation andinference mechanisms-forward chaining-backward chaining第 5 回A decision-makingsystemA rule based system-identiﬁcation decision tree-from a training data to adecision tree-from a decision tree to reﬁnedrules
第 6 回Decision-makingunder uncertaintyEach student proposes andimplements a smalldecision-making system withlearnt reasoning mechanisms第 7 回Mid-termpresentationStudents make presentation oftheir work on searching for asolution system or adecision-making system第 8 回Big data miningclustering, classiﬁcation,knowledge discovery第 9 回Machine learningSupervised/unsupervised/semi-supervised learning andtransfer learning第 10 回 Neural Network andDeep Learning- Neuron Networks, BackPropragation- Introduction of DeepMind,DeepBrain.第 11 回 Other Hot Topics:CNN, Deep Learning, LSTM,Transformer第 12 回 ApplicationsKnowledge discovery inhealthcare, smart home,medicine structure discovery第 13 回 Human-likecognitive computingand associativememory modelling
KID model and associativememory and recall models andmechanisms
第 14 回 Final term projectpresentationpresentation of their solutionto a real world problem
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Students should be able to search for research articles andread them. On average, it takes four hours to ﬁnish weeklyassignments.
【テキスト（教科書）】[1].“Artiﬁcial Intelligence ‒A Modern Approach”, StuartRussell and Peter Norvig, Prentice Hall.[2]. “Java による知能プログラミング”、新谷 虎松、コロナ社.[3]. "Deep Learning", MIT press, Ian Goodfellow and YoshuaBengio and Aaron Courville, https://www.deeplearningbook.org/
【参考書】[1].Rule-based Systems and Identiﬁcation Trees, http://ai-depot.com/Tutorial/RuleBased.html[2].Data Mining:Practical Machine Learning Tools andTechniques, Han H. Witten, Eibe Frank, and Mark A, Hall,Third Edition.[3]. Neural networks and deep learning related web sites[4]. Distributed reading materials
【成績評価の方法と基準】Evaluationonstudentsisbasedonassignedexercises,Mid-term presentation and report(30%),and Final termpresentation and report(70%).
【学生の意見等からの気づき】interactive learning is preferable.
発行日：2021/5/1
COT500K1
データマイニング特論
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】インターネットにより可能となった情報収集を利用することにより開けた新しい可能性について検討しながら、集合知とは何かについて考察していく。
【到達目標】本講義では、Web データマイニングの分野で使われている技術やその理論について理解することを目標とする。インターネットを通じて集合知のもととなるデー タを集め、データの中に潜んでいる規則性を見つけるための各種アルゴリズムに ついて学び、データの収集・分析・解釈に関する様々な手法を身に着ける。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】授業では、集合知に関する、身近な問題やシステムに関する具体例を取り上げ、その仕組みや動作について学習する。授業中には、適宜、学生による発表の機会を設け、ディスカッションの中で課題へのフィードバックを行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容第 1 回集合知とは？ガイダンス、及び、概論第 2 回推薦協調フィルタリングの仕組みと応用について学習する。第 3 回グループを見つける各種のクラスタリング手法について学習する。第 4 回検索とランキング (1)検索エンジン仕組みについて学習する。第 5 回検索とランキング (2)ランキングの仕組みについて学習する。第 6 回最適化 (1)最適化とは何かを理解する。第 7 回最適化 (2)最適化の手法について学習する。第 8 回ドキュメントフィルタリング (1)ドキュメントフィルタリングとは何かを理解する。第 9 回ドキュメントフィルタリング (2)ドキュメントフィルタリングの手法について学習する。第 10 回 決定木によるモデリング決定木とモデリング手法について学習する。第 11 回 演習授業で学んだ手法をデータに適用し、実際に分析を試みる。第 12 回 演習発表各自の演習から得られた知見を発表する。第 13 回 高度な分類手法カーネルメソッド、SVM について学習する。第 14 回 特徴を発見する特徴抽出の手法について学習する。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】教科書の予習・復習。課題が指示された場合は、課題レポート提出。本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき 4 時間を標準とする。
【テキスト（教科書）】適宜、講義中に配布する。
【参考書】参考書・参考資料等集合知プログラミングToby Segaran (著), 當山 仁健 (翻訳), 鴨澤 眞夫 (翻訳) 、オライリージャパン
【成績評価の方法と基準】レポートに加え、授業中の参加の度合、貢献度を考慮し、総合的に判断する。
【学生の意見等からの気づき】特になし
【学生が準備すべき機器他】貸与 Note PC を使用する場合がある。
【その他の重要事項】特になし
【Outline and objectives】This course introduces collective intelligence.The topicswill include a quick overview of recommendation systems,clustering, ranking. Optimization, classiﬁers, decision trees,k-nearest neighbors,kernel methods and support vectormachines and feature extraction. Students will learn how totake advantage of collective intelligence through courseworkand an experimental project.
発行日：2021/5/1
COT500K1
Advanced Networking and Computing
サブタイトル：先端網とコンピューティング単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】The course attempts to provide a uniﬁed overview of the broadﬁeld of advanced networking and computing technologies.
【到達目標】Students are expected to understand the latest networktechnologies including wireless WAN, LAN and PAN, adhoc and sensor networks, and the next generation of theInternet, as well as the state of the art in advanced computingsuch as P2P computing, grid computing, cloud computing,fog/edge computing, ubiquitous/pervasive computing, trustedcomputing, cyber-physical computing, social computing, bigdata, activity recognition, affective technology, etc.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】The course covers new paradigms of representative networks,communications, and related computing technologies.Thecourse starts from a general introduction on the current trendof networking, and then detailed discussions of a varietyof networks and communications, to the newest computingtechnologies. Students will write a class report after each classin the ﬁrst part. Every student is required to choose one relatedtopics to investigate, write a ﬁnal report and ﬁnally present itin the class.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】なし / No
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionCourse outline and teachingapproach2Network Past,Present and FutureNetwork technology history,popular networks, wirelesssensor network, ad-hocnetwork3Next GenerationalInternet ProtocolsIPv6 Internet protocol, andresearch on future internets4Network Securityand CryptographyHistory and typical securitytechnologies in computernetworks5Advanced Internetand Web ComputingGrid, P2P, Web Services andcloud computing6Ubiquitous/PervasiveComputingMain technologies in Ubicompor PerComp7Smart/IntelligentObjects andEnvironments
Smart objects, spaces,environments and services
8Big Data, WaaS andCPSBig data problems andtechnologies, Wisdom as aService (WaaS), cyber-Physicalsystems9Activity andAttributeRecognition
Human activity recognition,animal activity recognition,human attribute recognition
10Affective Technologyand EmotionRecognition
Affective computing, sentientanalysis, emotion recognition
11Discussion onPreparation ofPresentation andReports
Cloud/fog/edge computing,internet of things, socialcomputing, cyber technologies,affective computing12Presentations &Discussions (I)Speciﬁc topics incloud/fog/edge, IoT, ubicomp,social comp, cyber technologies13Presentations &Discussions (II)Speciﬁc topics incloud/fog/edge, IoT, ubicomp,social comp, cyber technologies14Final Presentationsand Fina ReportsSubjects related to advancednetworking and computing
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Read the corresponding materials before a class, browse othermaterials related to the class subject after class, write a classreport, present the investigation to a speciﬁc topic, and submitthe ﬁnal report.On average, it takes four hours to ﬁnishweekly assignments.
【テキスト（教科書）】Online teaching materials provided by this teacher
【参考書】・Papers in journals and proceedings, and  materials on theInternet
【成績評価の方法と基準】Quality of class reports (40%), ﬁnal course report (30%), andpresentation (30%)
【学生の意見等からの気づき】Teach more on how to read papers and summarize their keypoints
【学生が準備すべき機器他】Bring Note PC
発行日：2021/5/1
COT500K1
数理モデリング特論
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】数理的観点から情報学的な諸問題を捉えて解くべき数理的な問題を定式化し，それを解くための技術を学びます．微分方程式の数値解法や数値積分，統計解析は重要な基盤です．主に数値シミュレーションやデータ解析を題材とします．
【到達目標】数理的な解析技術と諸問題への応用とその重要性について理解することを目標とする．振り子のような単純なものだけでなく，カオス現象のような複雑なシミュレーションも行えるようになる．より具体的には，感染症のシミュレーション，金融商品の価格推定，手書き文字認識のような画像処理のように，数理モデリングからそれを解くアルゴリズム設計と性能評価におよぶ一連の流れを理解する．そのために必要な数理的な概念やプログラミング能力は実際に使えるレベルでの習得を目指す．
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】数理モデリングとその周辺の学問体系を理解することを目指す．現象のモデリングやシステム設計には微分方程式や非線形方程式ならびに確率過程などが現れ，数値計算と統計解析はそれらの解法の基盤である．講義の前半では数理モデリングの技術とそれに必要なアルゴリズムについて，いくつかの具体例を交えた説明を行い，受講者の理解を深めて行く．またそのために有用な演習も適宜行っていく．後半では受講者自身で簡単な数理モデリングを行い，プログラミングによるシミュレーションを行う．また数理モデリングに関する文献を自身で精読し，輪講形式で内容を紹介するプレゼンを行う．課題（試験やレポート等）に対するフィードバック方法として、授業の初めに、前回の授業内で行った試験や小レポート等、課題からいくつか取り上げ、全体に対して講評や解説を行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容第 1 回数理モデリングの概要 現象の理解やシステム設計における数理モデリングの重要性を理解します第 2 回在庫管理の数理モデリング基本である在庫管理の数理モデルについて学びます第 3 回待ち行列理論数理モデルの基盤の一つである待ち行列理論を学びます第 4 回ゲーム理論ゼロ話ゲームに焦点をあてゲーム理論を理解します第 5 回常微分方程式の数値解法数値シミュレーションのために常微分方程式の数値解法について学びます第 6 回非線形方程式の数値解法数値シミュレーションのために非線形方程式の数値解法について学びます第 7 回数値解法の計算機シミュレーションへの応用技術
数値解法に基づくシミュレーション技術を身に着けます
第 8 回数理モデルの構築学生自身で興味のある現象の数理モデリングを行います第 9 回数理モデルに対するアルゴリズム設計構築した数理モデルをシミュレーションに結び付けるためのアルゴリズム設計を行います
第 10 回 アルゴリズムのプログラミング設計したアルゴリズムのプログラミングを行います第 11 回 これまでの成果のまとめ結果のまとめと考察ならびに議論
第 12 回 統計モデリングの理論 統計モデリングに直結する確率論を理解します第 13 回 統計モデリングの実践 統計理論に基づき人工知能等で重要な統計モデリングの技術を理解します第 14 回 学生による論文紹介学生による論文紹介
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】学部１年時の微積分，線形代数，確率・統計を復習しておく．数値計算を行うので，予め Python で環境を整える，或いは MATLABをインストールする．C 言語や Java で計算を行う技術を習得しておくのでも構わない．実際に受講する際は講義内容に関連する文献をよく読む．課題レポートをきちんと提出する．プレゼンの準備を入念に行う．本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，各週につき 4 時間を標準とする．
【テキスト（教科書）】こちらで資料は適宜配布する．また有用な文献も適宜指示する
【参考書】Mark M. Meerschaert (著), 佐藤 一憲 (翻訳), 梶原 毅 (翻訳), 佐々木 徹 (翻訳), 竹内 康博 (翻訳), 宮崎 倫子 (翻訳), 守田 智 (翻訳): 数理モデリング入門 ―ファイブ・ステップ法― 原著第 4 版，共立出版 (2015)デヴィッド・バージェス モラグ・ボリー (著), 垣田 高夫 (翻訳), 大町 比佐栄 (翻訳) : 微分方程式で数学モデルを作ろう，日本評論社(1990)浜田 宏: その問題、数理モデルが解決します，ベレ出版 (2018)伊理 正夫，藤野 和建: 数値計算の常識，共立出版 (1985)
【成績評価の方法と基準】レポート課題（100%）で評価する．
【学生の意見等からの気づき】特に無し
【学生が準備すべき機器他】貸与パソコン，授業支援システム
【Outline and objectives】From the mathematical point of view, a variety of scientiﬁcand engineering problems are reduced to ordinary equations,or nonlinear equations. Statistics is also useful for such ap-plication areas. This course focuses on numerical simulationsand data analysis for the mathematical modeling together withefﬁcient algorithms for solving the important mathematicalproblems.
発行日：2021/5/1
HUI500K1
音声・言語処理特論
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】情報処理技術者・研究者として研究、開発の現場で活用できる音声・言語処理技術の習得。具体的な内容は受講生の希望で変更することもある。授業計画は 2010 年度の実施例である。
【到達目標】各自の修士論文研究に役立つレベルの知識・スキルを得ることを目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】確率的言語モデルを中心にして、情報検索、音声認識などの音声言語処理の理論と技術を学ぶ。フリーのツールを利用した演習を交え、実用的な理論と技術の習得を目指す。課題については、授業で発表させ、それについてコメントおよび必要な技術的追加説明を行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス前提知識、スキルの確認。講義の進め方の説明。2言語の特性自然言語の特徴3周波数領域の操作周波数領域のフィルタ4LPCLPC による音源信号の推定5音声認識システムフリーツール julian の紹介6音声合成システムフリーツール gtalk の紹介7音声インタフェース音声対話システムの事例研究8信号処理応用 (1)アンビエンス分離プログラムの概説9音声対話システム構築演習 (1)音声対話システム演習の途中経過発表10信号処理応用 (2)アンビエンス分離プログラムの演習11音声対話システム構築演習 (2)音声対話システム演習の途中経過発表12信号処理応用 (3)信号処理プログラム演習課題の発表13音声対話システム構築演習 (3)音声対話システム演習の発表
14まとめ最終課題の発表
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき 4 時間を標準とする。プログラミングを主とする講義に関する課題を課す。
【テキスト（教科書）】なし
【参考書】書名: IT Text 音声認識システム  著者名：鹿野清宏、伊藤克亘他出版社: オーム社    出版年： 2016書名: Theory and Applications of Digital Speech Processing 著者名: L. Rabinar 他出版社: Prentice Hall 出版年: 2010
【成績評価の方法と基準】課題およびレポートで評価する (授業計画により課題の数は変わるが、課題を均等な割合でトータルで 100%となるように評価する)。
【学生の意見等からの気づき】特になし。
【学生が準備すべき機器他】貸与ノート PC、授業支援システム
【Outline and objectives】Acquisition of speech and language processing technology thatcan be utilized at the practical research and development asinformation technology engineer / researcher.Contents may be changed depending on student’s request.The schedule is an example of 2010.
発行日：2021/5/1
HUI500K1
多次元信号画像処理
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】多次元の信号・画像データを処理することによって、どのような情報を得ることができるのかを理解し、自身の研究に役立てることを目的としている。基礎的な概念とともに先人の開発したアルゴリズムや応用例を理解する。
【到達目標】多次元の信号・画像を扱う場合、データ量が膨大になるため統計的な取り扱いが不可欠である。基本的な概念及び技術を学ぶ過程で、こうした統計的処理に精通するとともに、先人の研究の要点を理解し、そうしたデータ処理の考え方やアルゴリズムを自分の研究に活かせるようにする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】この科目では、観測データから雑音を除去・低減し必要とする信号成分を抽出する手法だけでなくそれらを処理して情報を抽出するアルゴリズムについても議論する。従来の処理アルゴリズムだけでなく新しい考え方に基づくアルゴリズムを理解することがこの科目のゴールである。大別して前半は講義を中心に進めるが、後半は受講学生による論文紹介とそれに対する議論を行う。受講者数が少ない場合には、トピックとして現在行っている研究の紹介を行う場合もある。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1多次元信号および多次元画像画像の構造や標本化定理、データの補間法などについて2統計的手法と応用例１ 多重分光画像とそれらの内積・外積演算に基づく処理3統計的手法と応用例２ 主成分分析法、清純相関分析法および重回帰分析法を用いる処理4教師付き分類法最尤法および Binary DecisionTree（ＢＤＴ）法5教師なし分類法k-means 法、ISODATA 法および Binary Devision Classtering法6画像の重ね合わせ１対応点の探索、三角形網を用いる重ね合わせ7画像の重ね合わせ２オプティカルフローを用いる重ね合わせ8多重時刻処理１（時間変化領域の抽出）時間変化領域抽出処理の基礎
9多重時刻処理２（時間変化の解析）時間変化領域への教師なし分類と教師付き分類との応用10ステレオペア画像の処理射影変換と相互標定、絶対標定
11医用画像処理ＣＴの原理とヘリカルＣＴ，マルチスライスＣＴによる３次元画像処理12学生による論文紹介１ 学生による論文紹介13学生による論文紹介２ 学生による論文紹介14まとめ授業全体を振り返って応用例などについて議論する
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき 4 時間を標準とする。講義内容に関係する論文をよく読み、課題レポートをきちんとまとめて提出すること。
【テキスト（教科書）】教科書は必要に応じて指示する。
【参考書】・Ronald N. Bracewell : Fourier Analysis and Imaging, KluwerAcademic / Plenum, 2003・B.Girod, G.Greiner and H.Niemann (Ed.) : Principles of 3DImage Analysis and Synthesis, Kluwer Academic Publishers, 2002・N.Nikolaidis and I.Pitas : 3-D Image Processing Algotirhms,Wiley, 2001・D.Caramella and C.Bartolozzi (Ed.) : 3D Image Processing ‒Techniques and ClinicalApplications, Springer, 2002・O.Faugeras and Q.T.Luong :The Geometry of MultipleImages, MIT Press, 2001・J.R.Jensen :Introductory Digital Image Processing 3rd.Edition ‒ A Remote Sensing Perspective,Pearson Prentice Hall, 2005
【成績評価の方法と基準】提出されたレポートの質、論文紹介時のプレゼンテーションの質、授業中の議論での発言の量および質の高さに応じて評価する。
【学生の意見等からの気づき】議論が深まるような講義にしたい。
【学生が準備すべき機器他】ノートパソコンなど
【その他の重要事項】信号処理や画像処理に関してある程度の知識を有し、信号処理や画像処理に興味のある学生の受講を望む。
【Outline and objectives】Studentslearnandunderstandthemeaningofmulti-dimensional signal/image data processing.Students acquirethe knowledge, especially in understanding the fundamentalconcepts, algorithms and their applications so that they canuse it for their own research.
発行日：2021/5/1
HUI500K1
パターン認識特論
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】統計的パターン認識のより進んだ理論的枠組みを体系的に学び，さらに認識手法の具体的な適用法および実装法を学ぶ。
【到達目標】統計的パターン認識の生成モデルと識別モデルの代表的手法を理解して習得する。手書き数字認識を例題に代表的認識手法を実装して認識実験を行い，各手法の特長と得手不得手を学ぶことができる。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】まず，ベイズの定理と最小誤り確率に基づく統計的パターン認識の原理を理解する。次に，生成モデルに基づく確率密度関数の推定法として混合ガウスモデルと EM 解法，改良投影距離法，識別モデルとしてニューラルネットワークとサポートベクターマシンを学ぶ。授業後半では，手書き数字認識を取り上げ，画像取得，前処理，特徴抽出，さらに授業前半で学んだ複数の認識手法の実装に取り組み，公開データを用いた認識実験を行う。なお，授業内で行った課題の講評と解説を必ず行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容第 1 回統計的パターン認識の考え方誤り確率最小化と最適な決定境界
第 2 回生成モデルと識別モデル確率密度関数の推定 vs. 識別関数の推定第 3 回生成モデルにおける確率密度関数の推定混合ガウスモデルとその EM 解法第 4 回生成モデルとしての改良投影距離法正規分布を仮定した高度な識別関数法第 5 回識別モデルとしてのニューラルネットワーク
写像能力と誤差逆伝搬法による学習，Deep Learning の考え方
第 6 回識別モデルとしてのサポートベクターマシンカーネルトリックと決定境界面の解法第 7 回手書き数字認識系の構築 (1)データ取得と前処理
第 8 回手書き数字認識系の構築 (2)特徴抽出
第 9 回手書き数字認識系の構築 (3)最近傍平均分類法および k-NN分類法の実装第 10 回 手書き数字認識系の構築 (4)改良投影距離法の実装
第 11 回 手書き数字認識系の構築 (5)サポートベクターマシンの実装
第 12 回 手書き数字認識系の構築 (6)畳み込みニューラルネットワーク(CNN) の実装第 13 回 手書き数字認識系の構築 (7)認識実験と評価
第 14 回 まとめ最終レポート作成，成果発表
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】[1] 確率・統計，線形代数の復習[2] 特殊関数の微積分の復習[3] C/C++，MATLAB，Python，Java 言語プログラミングの復習
[4] 本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，各週につき 4 時間を標準とする。
【テキスト（教科書）】担当教員が作成した講義資料を学内 Web サイトに公開。
【参考書】[1] 石井健一郎・上田修功・前田英作・村瀬洋著：「わかりやすいパターン認識」，第 2 版，オーム社，2019 年．[2] C.M. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”,Springer, 2006.[3] 金谷健一著：「これなら分かる応用数学教室－最小二乗法からウェーブレットまで－」，共立出版，2003 年．[4] 斎藤康毅著：「ゼロから作る Deep Learning」，オライリー・ジャパン，2016 年．[5] F. Chollet 著，巣籠悠輔監訳：「Python と Keras によるディープラーニング」，マイナビ出版，2018 年．
【成績評価の方法と基準】宿題 40 ％，最終レポート 40 ％，平常点 20 ％で総合評価する。
【学生の意見等からの気づき】手書き数字認識系の構築が難題であるため，一人一人に丁寧に指導を行う。
【学生が準備すべき機器他】電子メールや学内 Web サイトへのアクセス等ネットワークを利用。
【その他の重要事項】本講義は、担当教員の NTT 研究所での文字・画像認識に関わる研究実用化の経験を元に、パターン認識に関する基礎から応用に渡る幅広く深い内容を含む。
【Outline and objectives】This course deals with advanced pattern recognition from boththeoretical and practical viewpoints.Students learn repre-sentative techniques of statistical pattern recognition fromsimple linear classiﬁers to sophisticated bayesian discriminantfunctions and the cutting-edge convolutional neural networksin deep learning, and apply those techniques to handwrittennumeral recognition.
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発行日：2021/5/1
COS500K1
科学技術シミュレーション
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】The subject of this lecture is that basic calculation techniqueswill be studied for all students who major in informationtechnology and science to learn recent high performancecomputing technologies.
【到達目標】Basic computational skills will be acquired. In particular, theissues we focus on are as follows;1.Numerical integration,simultaneous equations,andordinary differential equations as computing software basics.2. Program coding of numerical software3. Program execution and visualization of the results.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】We will investigate the basis of recent simulation techniques inscience and engineering, where computation based researchesare extensively applied to engineering and materials devel-opments.This course provides opportunities to learn thenecessary basic skills through solving various practical-levelexercises and programming, and hope that this nurturesfuture researchers, educators and professional engineers ininformation science and practical R&D.Foryourunderstandingofthetheoriesandsimulationtechniques, a progress report will be required and submitted toLearning Support System in each class, which sure will startour practical discussions.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1Computing softwarebasicsNumber representation, ﬁxedand ﬂoating method2Numericalintegration anderrors
Integration algorithms, anduncertainties in computations
3NumericaldifferentiationDifferentiation and its erroranalysis4Trial-and-errorsearchingBisection andNewton-Rahpson Algorithm5Ordinarydifferential equation(1)
Simple Euler’s algorithm, andsecond order of OrdinaryDifferential Equations6Ordinarydifferential equation(2)
Runge-Kutta Algorithm (2ndorder, 4th order)
7Application ofordinary differentialequation
Non-linear oscillations
8Solvingsimultaneousequations (1)
Matrix computing(Gauss-Jordan elimination)
9Solvingsimultaneousequations (2)
Matrix computing (LUdecomposition)
10Monte CarlotechniqueCalculating π using MonteCarlo, and comparison withnumerical integrals11Generating randomnumbersSimulating randomness andits assessment12Basics of moleculardynamicsDescription of 1 dimensionalmotion of 2 atoms13Partial deferentialequation (1)Thermal conductance andsolution of Laplace equation14SummaryReview of lectures
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Prior to each lecture, participants should lean the importanttechnical terms, and their meanings and deﬁnitions.Thestandard for overtime study such as preparation and reviewof this class is 4 hours per week.
【テキスト（教科書）】小柳義夫監訳、計算物理学（上・下）朝倉書店 (R. H. Landau, et.al., Computational Physics)小柳義夫監訳、計算物理学（Ⅰ・Ⅱ）朝倉書店（Landau et al.,Computational Physics: Problem Solving with Python, 3rd ed.）Handouts to be distributed
【参考書】R. H. Landau, M. J. Paez, C.C. Bordeianu, “A survey ofcomputational physics ‒introductory computational science－,” Princeton University Press 2008Some other references will be introduced together withhandouts.
【成績評価の方法と基準】Practical programming exercises and assignments in eachlecture, and contribution to the course
【学生の意見等からの気づき】Questions, comments and discussion in each class would be agood for your own development. Your active contribution surewill make you understand this lecture deeply.
【学生が準備すべき機器他】Computational environments and private PC for developingsome necessary programs.
【Outline and objectives】The subject of this lecture is that basic calculation techniqueswill be studied for all students who major in informationtechnology and science to learn recent high performancecomputing technologies.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Global CIS Special Lecture 1 
サブタイトル：グローバル CIS 特別講義 1単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Practical machine learning:Thiscourseisdesignedtogivegraduatestudentsthefundamental knowledge and practical training of machinelearning techniques for intelligent media processing, and howto apply them to real world problems.
【到達目標】The goal of this course is to have students familiarized withknowledge, understanding, and practices of the process andmethodology for machine learning.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】The course, conducted in English, will mainly consist oflectures but time will be given for students to work on researchand programming exercises. Project/assignment outputs willbe reviewed in the classroom.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionIntroduction to data scienceand machine learning2Data science 1Data acquisition3Data science 2Data visualization4Classiﬁcation 1Basic techniques andperformance measures5Classiﬁcation 2Generalization and overﬁtting6Classiﬁcation 3Advanced techniques andapplications7Regression 1Linear regression8Regression 2Other techniques andapplications9Midterm projectProject presentation10Clustering 1Basic techniques11Clustering 2Other techniques andapplications12DimensionalityreductionBasic techniques andapplications13Deep learningIntroduction to neuralnetworks and deep learning14Final ProjectProject presentationSummary and discussion
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Reading, research and programming assignments.Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】Course materials will be provided in class.
【参考書】Andreas C. Müller, Sarah Guido, "Introduction to MachineLearning with Python: A Guide for Data Scientists," O’ReillyMedia, 2016.
Sebastian Raschka,“Python Machine Learning:UnlockDeeper Insights into Machine Learning With This Vital Guideto Cutting-edge Predictive Analytics,” Packt Publishing, 2015.Willi Richert and Luis Pedro Coelho,"Building MachineLearning Systems With Python," Packt Publishing, 2013.
【成績評価の方法と基準】Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), and assignment outputs (80%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)
【学生が準備すべき機器他】Students are expected to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and presentations.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Global CIS Special Lecture 2 
サブタイトル：グローバル CIS 特別講義 2単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Image processing and recognition:Thiscourseisdesignedtogivegraduatestudentsthefundamentalknowledgeandpracticaltrainingofimageprocessing and recognition, and how to apply them to realworld problems.
【到達目標】The goal of this course is to have students familiarized withknowledge, understanding, and practices of the process andmethodology for image processing and recognition.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】The course will mainly consist of lectures but time will be givenfor students to work on research and programming projects.Project/assignment outputs will be reviewed in the classroom.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionIntroduction to imageprocessing and recognition2Image processing 1Image acquisition anddigitization3Image processing 2Point and neiborhood spatialﬁlters4Image processing 3Frequency domain imageprocessing5Image processing 4Noise removal and restoration6Image processing 5Segmentation andthresholding7Image processing 6Morphology8Statistical patternrecognitionBayes decision and economicgain9Image Matching 1- Semantic Graph Matching- Uninformed search for graphmatching10Image Matching 2- Heuristic search for graphmatching- Robust matching methods113D image analysis 13D block world recognition123D image analysis 23D shape from X13Final projectImage recognition projectpresentation14ConclusionSummary and discussion
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Reading, research and programming assignments.Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】Course materials will be provided in class.
【参考書】Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, "Digital ImageProcessing (3rd Edition),” Prentice Hall, 2007.Jan Erik Solem, "Programming Computer Vision with Python,"Oreilly & Associates Inc, 2012.C. M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning,"Information Science and Statistics, Springer (October 1, 2007).
【成績評価の方法と基準】Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), and assignment outputs (80%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)
【学生が準備すべき機器他】Students are expected to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and presentations.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Global CIS Special Lecture 3 
サブタイトル：グローバル CIS 特別講義 3単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Pattern recognition and machine intelligence:This course, conducted in English, is designed to give graduatestudents the fundamental knowledge of pattern recognitionand machine intelligence
【到達目標】The goal of this course is to provide students with knowledgeand understanding of fundamental pattern recognition andmachine intelligence techniques and how to apply them to realworld problems.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】This course, conducted in English, will enable students tounderstand the basic approaches to pattern recognition andmachine intelligence problems, which students should learn asan introduction to real world problems.The course will mainly consist of lectures but time will be givenfor students to work on research and programming projects.Students are required to work on weekly programmingexercises of CIS programming, such as mathematics andmachine intelligence.Project/assignment outputs will bereviewed in the classroom.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionIntroduction to patternrecognition and machineintelligence2Statistical PatternRecognition 1- Features and TheirDistributions- Feature Vectors and FeatureSpace3Statistical PatternRecognition 2- Likelihood and the Bayes’Law- Feature Space, PrincipalComponent Analysis andEigenspace4Statistical PatternRecognition 3Economic gain and ROC curve
5Statistical PatternRecognition 4Clustering and thresholding
6Structural PatternRecognition 1Pattern Recognition by SyntaxAnalysis7Structural PatternRecognition 2String matching
8Structural PatternRecognition 3Formal grammar and parsing
9Matching byInvariances- Model-Based Matching- Perspective Invariants10Machine learningfor patternrecognition 1
Machine learning toolkit
11Machine learningfor patternrecognition 2
Classiﬁcation techniques
12Machine learningfor patternrecognition 3
Neural network and deeplearning approaches
13Programmingworkshop 1Pattern recognitionprogramming14Programmingworkshop 2Practical programming project
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Reading, research and programming assignments.Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】Course materials will be provided in class.
【参考書】Richard O. Duda, Peter E. Hart, and David G.Stork, "PatternClassiﬁcation, second edition,” Wiley-Interscience, 2001.C. M. Bishop, "Pattern Recognition and Machine Learning,"Information Science and Statistics, Springer (October 1, 2007).Willi Richert and Luis Pedro Coelho,"Building MachineLearning Systems With Python," Packt Publishing, 2013.
【成績評価の方法と基準】Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), and assignment outputs (80%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)
【学生が準備すべき機器他】Students are expected to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and presentations.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Global CIS Special Lecture 4
サブタイトル：グローバル CIS 特別講義 4単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Computer and Information Sciences for global innovation:Thiscourseisdesignedtogivegraduatestudentsthefundamental knowledge of and training for applying computerand information sciences for global innovation.
【到達目標】The goal of this course is to provide students with knowledgeand understanding of the process and methodology to apply theasset of computer and information sciences to solve real worldproblems through global innovations.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】The course, conducted in English, will enable students tounderstand the basic knowledge necessary to apply computerand information sciences to solve real world problems throughglobal innovations.The course will mainly consist of lectures including real casestudies but time will be given for students to work on research,discussion and programming projects.Project/assignmentoutputs will be reviewed in the classroom.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionGlobal innovation in 21stcentury2Innovation 1Value creation and valuecapture3Innovation 2Innovation process and corecompetence managementDifferentiation for user beneﬁt4Innovation 3Analysis of positioning andenhancement of capabilities5Project workshop 1Innovation case studyDiffusion of technology anddisruptive innovation6Marketing basics 1Introduction to marketingtheories7Marketing basics 2MOT marketing methodologies8Innovation casestudy 1Birth of personal computer
9Innovation casestudy 2Evolution of the internet
10Project workshop 2Market creation by technology11Product architecture Modular vs IntegralOpen vs ClosedPlatform leadership12Business models- Business architectures andearning models- Internet services, Webmarketing and monetization13Project workshop 3Business innovation
14SummaryGlobalization of technologyand business
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Reading, research and programming assignments.Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】Course materials will be provided in class.
【参考書】Clayton M. Christensen, The Innovator’s Dilemma:  WhenNew Technologies Cause Great Firms to Fail (Managementof Innovation and Change), Harvard Business Review Press;Reprint edition (November 19, 2013).W. Chan Kim and Renee Mauborgne , Blue Ocean Strategy:How To Create Uncontested Market Space And Make TheCompetition Irrelevant, Harvard Business Review Press; 1edition (February 3, 2005).Frederick E. Webster Jr., “Industrial Marketing Strategy,”Wiley, 1995.HugoTschirkyetal,“ManagementofTechnologyandInnovation in Japan,”Springer; 2005.
【成績評価の方法と基準】Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), and assignment outputs (80%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)
【学生が準備すべき機器他】Students are expected to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and/or presentations.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Business  Application  System  Development
サブタイトル：ビジネスアプリケーションシステム開発単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】・The essential way of thinking in developing BusinessApplication Systems by understanding their deﬁnition, aimsand exit criteria.・The essential way of thinking in using Java for developingBusiness Application Systems by understanding the effectiveand excellent features of Java.
【到達目標】・To master application skills to develop Business ApplicationSystemsbyunderstandingtheirsoftwarearchitecuture,systemstructure,developmentprocessanddevelopmenttechniques.・Especially to master application skills through actuallydeveloping batch business application programs by usinga Java code generation tool in a seminar of programmingpractice.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】Review tests will be given after each lecture and their resultsand comments will be feedbacked.1. Introduction to Business Application Systems and Java2. Outline and structure in Business Application Systems3. Development process for Business Application Systems4. Online system development5. Batch system development6. Batch system programing practice using a Java batch codegeneration tool
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容11. BusinessApplication Systemsand Java
1.1 Business ApplicationSystems in Business
21. BusinessApplication Systemsand Java
1.2 Effective and excellentfeatures of Java in developingBusiness Application Systems32. Outline andstructure inBusinessApplication Systems
2.1  Example of BusinessProcess and EnterpriseArchitecture Framework
42. Outline andstructure inBusinessApplication Systems
2.2 System Foundationssupporting BusinessApplication Systems
53. Developmentprocess for BusinessApplication Systems
3.1 Requirements deﬁnition
63. Developmentprocess for BusinessApplication Systems
3.2 Design
73. Developmentprocess for BusinessApplication Systems
3.3 Implementation and Test
84. Online systemdevelopment4.1 Online systemdevelopment using Java95. Batch systemdevelopment5.1 Batch System Design
106. Batch systemprogrammingpractice using aJava batch codegeneration tool
6.1 What is Jaime?
116. Batch systemprograming practiceusing a Java batchcode generation tool
6.2 File-to-File PatternGeneration
126. Batch systemprograming practiceusing a Java batchcode generation tool
6.3 Control Break PatternGeneration
136. Batch systemprograming practiceusing a Java batchcode generation tool
6.4 DB-to-DB PatternGeneration
147.Report TestProblemsExplanation on Problems inReporting
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】・Object-Oriented Analysis, Design and Programming・Java Programming in Eclipse Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】Original text material for each lecture will be given.
【参考書】・Foundations of Business Systems,by P.O.Flaatten, et al 1989,The Dryden Press.・Software Engineering: Modern Approaches 2nd  Edition,by Eric J.Braude, Michael E. Bernsteins, 2011, John Wi-ley&Sons,Inc.・The Adventures of An IT Leader, by Robert D. Austin, RichardL. Nolan and Shannon O’Donnell
【成績評価の方法と基準】・Attendance ： 10%・Theme tests ： 30%・Report examination on a seminar of Java batch programmingpractice ： 60%
【学生の意見等からの気づき】None
【学生が準備すべき機器他】・PC with 2G main memory or over, and Internet connection.・Eclipse and Java・Files and Database(Oracle)・A Java Batch code generation tool ： Jaime
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Web System Development
サブタイトル：Web システム開発単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】The attainment target is to acquire the practical skills of weband database system development according to the concept ofBDD (Behavior Driven Development).Design reviews and codewalk-throughs are frequently held to improve student skills ofbuilding a target system. The language is Ruby, and the platformis Rails.
【到達目標】The goal is to be able to build web applications, using Ruby on Railsplatform. As a graduate student, we discuss various topics relatedto Web-based computation.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】This course is practical training. Using Ruby on Rails platform,experience so-called RAD (rapid application development). In thiscourse, we break up the system into independent parts, unravelrelationships between parts, trace the links, and acquire knowledgeabout the structures of the web application.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容Week 1IntroductionInstall Ruby on Railsenvironment.Generate ﬁrstsimple project, and run theapplication.Learn railsoperation.Week 2Project GenerationScaffolding andInternationalization
Learn platform structure byreading directory tree.Then introduceI18n(Internationalization) tomake multilingual web page.Week 3MVC Model, HTMLand CSSDissolve the project structureinto three components; Model,View, and Controller.Read routing ﬁle(routes.rb) totrace the request handlinglogical path.Edit templates to generateHTML response to be returnedto the client browser.Week 4Version Managementusing GitLearn Version Managementusing Git. Learn Concept,operation of Git. Git operationexercise.Week 5User AuthenticationScreen Layout(ERB/SASS)
Introduce authentication gem -"devise" for Ruby on Rails.Understand customized userdeﬁnition and the authenticateduser.Split screen by editing viewparts and CSS ﬁles.Week 6Behavior DrivenDevelopmentIntroduce RSpec to supportBDD. Learn to write programspeciﬁcations before writingprogram code.
Week 7DOM and jQueryIntroduce javascript.Learn to arrange the screen viewdynamically on the client side.Week 8Channel andConnectionIntroduce Connection.Use Channels to broadcast theweb data to all signed-in users.Week 9Project Design - MiniTwitter Site -Design the original web site.Lecture material is the minitwitter site.Plan on the system screen andfunctions. Introduce usermanagement.Week10Image HandlingRegister users ’face’ image.Upload photos for each tweets.Save binary (image) data to thedatabase.Week11Design of thecontrollerDesign data processingController and Views which areindependent from model classes.Handles "Follow/Followed"information for the twittersystem.Week12SQL and DatabaseQueryLearn how to extract data fromdatabase, based on searchcondition, how to toss theextracted data to the screen, andhow to check raw SQL sentences.Week13Finishing ProjectFinish developping Mymini-twitter web applicationsystem.Week14Presentation andDiscussionPresent your own web system tothe class, then discuss on thedesign of the system.
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】The ﬁrst step is to operate and generate the samples as instructed,and literally create a replica. Next, the second step is to appealyour originality. You need to spend your time in this second phasetrial.  Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】There are lecture materials on the course web site of HoseiUniversity course management system.
【参考書】A variety of web pages on ’Ruby on Rails’ programming areprovided by many programmers.These practical pages are usefulas learning materials, also.
【成績評価の方法と基準】Students are expected to make several presentations on the topicsgiven during the lectures. Those presentations are evaluated(30%).Also the evaluation of the ﬁnal presentation of own web applicationwill be added(40%). Final program codes will be evaluated(30%).
【学生の意見等からの気づき】The reports on web application design was very easy for graduatestudents.Therefore, the grade evaluation criteria of the coursefocuses on the discussion and presentation about computer topicsand design.
【学生が準備すべき機器他】Your own personal computer should be the main course computersystem.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Software Requirements Analysis and Speciﬁcation Techniques
サブタイトル：ソフトウェア要求仕様記述と分析の技術単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】The course aims to learn the basic principles and practicefor software requirement speciﬁcation and analysis in acombination of VDM++ and software engineering techniques.This will signiﬁcantly increase the understanding of thedifferent levels of techniques that can be used when modelinga realistic industrial system.
【到達目標】The participants must, at the end of the course, be able to:- apply VDM++ for requirement speciﬁcation.- apply regression tests for validating and verifying.- evaluate VDM++ models from the software engineeringviewpoint.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】This course contains:- The development process used for modeling using VDM++- The available tool support for validation of such models- Modeling in VDM++ using unordered collections- Modeling in VDM++ using relationships- Modeling in VDM++ using ordered collectionsIn this course, there will be lectures in theory from the VDM++book and slides.From the 7th week to the 9th week, allstudents shall turn in homework answers. From the 11th weekto the 12th week, all students shall turn in the last homeworkmodel. In the last homework, students can establish groupsthat contain a max of 5 people.Submission of assignments and feedback will be on theLearning Management System.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】なし / No
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1SoftwareRequirementsProcess And VDM
This lecture explains:- The Software DevelopmentProcess- Software RequirementSpeciﬁcation And Analysis- What VDM IS2VDM++speciﬁcationVDM++ speciﬁcationThislecture explains:- Walkthrough and play withVDMTools on small examples- VDM process to make arequirement speciﬁcationmodel- Please bring a PC thatinstalled VDMTools
3VDMToolsThis lecture explains:- VDMTools functions(1) project making(2) syntax checking(3) tool option setting(4) type checking(5) UML class diagramgenerating(6) interpreter with debugger(7) project option setting(8) proof obligation generating(9) command-line interface(10) combinatorial test(11) code coverage(12) pretty-printing4Deﬁning data andfunctionalityThis lecture explains:(1) data types: bool, number,char, and set(2) functionality: operationand function(3) object-oriented speciﬁcation(4) functional speciﬁcation(5) invariant, precondition,and postcondition5Deﬁning data andusing expressionsThis lecture explains:(1) data types: sequence,product, and composite(2) expression: set, sequence,record6Deﬁning data,value, invariant oftype deﬁnition
This lecture explains:(1) data types: map, object,and function(2) invariant of type deﬁnition(3) value deﬁnition7Modeling usingunorderedcollections withfunctions
This lecture explains:(1) function deﬁnition: implicitand explicit(2) expression: let, def,quantiﬁed, set comprehension,conditional, and record(3) pattern and binding(4) reserved words: RESULT(5) homework: modeling usingunordered collections withfunctions8Modeling usingunorderedcollections withoperations
This lecture explains:(1) operation deﬁnition:implicit, explicit, abstractclass, "is subclassresponsibility," and "is not yetspeciﬁed," constructor(2) statements: let, def, block,assignment, skip, and return(3) expression: new(4) homework: modeling usingunordered collections withoperations
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発行日：2021/5/1
9Modeling using mapThis lecture explains:(1) statement: conditional,loop, exit, trap(2) expression: mapcomprehension(3) exception handling(4) homework: modeling usingmap10Speciﬁcation forreal-worldThis lecture explains:(1) speciﬁcation for real-world:structured and layeredspeciﬁcation, speciﬁcationframework(2) user-oriented validation11Modeling usingordered collectionswith industrialtechnique
This lecture explains:(1) polymorphic function andhigher-order function(2) homework: modeling usingordered collections withindustrial technique12LibrariesThis lecture explains:(1) regression test library:VDMUnit(2) VDM standard library(3) VDM SSlib(4) homework: regression testusing VDMUnit for ourindustrial model13Industrial softwareengineeringtechnique withVDM
This lecture explains:(1) Useful softwareengineering techniques in theindustry(2) Useful softwareengineering tools14Explanation ofindustrialhomework model
This lecture evaluates andexplains the reportedhomework model.
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Students will have to read chapters of the coursebook (chapter1 ~8 and 11) and other materials for each class, as instructed.The standard preparation and review time for this class isabout 4 hours each.
【テキスト（教科書）】Kyushu University: VDM++ Language ManualKyushu University: VDMTools User ManualManual < http://fmvdm.org/doc/index.html >
【参考書】John Fitzgerald, Peter Gorm Larsen, Paul Mukherjee, NicoPlat and Marcel Verhoef:Validated Designs for Object-oriented Systems,Springer Verlag, 2005, ISBN 1-85233-881-4.
【成績評価の方法と基準】There are 5 homework assignments, each with 20 points and atotal of 100 points.In the evaluation of each homework, the following aspects willbe considered:•The completeness of testing of the VDM++ model•The ability to use sets appropriately•The ability to use sequences appropriately•The ability to use mappings appropriately•The ability to use invariants, pre-condition, and post-condition predicates appropriately•The ability to use the layered architecture of requirementspeciﬁcation•The readability, reusability, and maintainability of theVDM++ sources•The overall impression of the ﬁnish of the report
The last homework must be documented as a report thatshould be submitted by every student or group. The followingitems must be included in the documents:•An introduction•A short description of the idea of the model•A description of the test set-up of the model•A pretty printed VDM++ source with code coverage andcomment, such that the teacher can analyze the producedmodel.
【学生の意見等からの気づき】There is no modiﬁcation point.
【学生が準備すべき機器他】PC which VDMTools can run.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Software Process and Quality Assurance
サブタイトル：ソフトウェアプロセス及び品質保証単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Upon completing this course, students will understand thesoftware process and software quality assurance to develophigh-quality software products.
【到達目標】To master the methods for evaluating software processes andproducts quantitatively.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】Students attending this course are expected to study softwareprocess as a technology to improve software productionefﬁciency.Furthermore, students are expected to learn software qualityassurance based on measurement and quality prediction, withsome case studies in the industry.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】なし / No
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionIntroduction of this course.2Overview ofSoftware ProcessEach phase of softwaredevelopment work, and somemethodologies.3Software MetricsQuantitative measures of thedegree to which a softwaresystem or process possessessome property.4Practical SoftwareMeasurement(1)Basic concepts and frameworkfor measuring software.5Practical SoftwareMeasurement(2)Measurement and analysismethods for software.6Practical SoftwareMeasurement(3)Quantitative evaluation of thesoftware.7Practical SoftwareMeasurement(4)Measurement for qualitysoftware.8Personal SoftwareProcess(PSP)(*)Overview of PSP, which isintended to help softwareengineers improve their skillsand performance.(*) "Personal Software Process"and "PSP" are registeredservice marks of the CarnegieMellon University9Capability MaturityModel Integra-tion(CMMI)(*)
Overview of CMMI is theguideline for a systemdevelopment organization toimprove its softwaredevelopment process.(*)CMMI, the CMMI logo areregistered marks of CMMIInstitute LLC.
10Software ReviewOverview of software reviewand efﬁcient utilization ofsoftware inspection.11Case Study(1)Case study of quantitativeevaluation of the software.12Software QualityPrediction(1)Analyzing and verifying thetrend of quality based on themeasurement.13Software QualityPrediction and CaseStudy(2)
Models and analysis methodsto predict software quality, andcase study of software qualityprediction.14SummarizationSummarize this course.
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.  Study references below. 
【テキスト（教科書）】Materials(PDF) will be provided in every lecture.They will be uploaded to the "H’etudes" system before eachlecture.
【参考書】References will be shown in each lecture.
【成績評価の方法と基準】Quality of the term paper(100%)
【学生の意見等からの気づき】Some examples will be shown in each lecture to help yourunderstanding.In some lectures, students will do a little exercise (not a test)for understanding effectively.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Software Architecture for Enterprise Systems 
山本学, 水田秀行, 田中保夫, 串田高幸, 土屋敦, 田代孝仁, 根岸康, 竹田千恵, 森本祥子, 小野充志, 佐々木敦守
サブタイトル：企業システム構築のためのソフトウェア基盤単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】The enterprise systems are built on a combination of thetechnologies, so a single viewpoint of the technologies is notgood enough to understand the states of the art. Several issuesare discussed from multiple viewpoints by the lecturers onbusiness sides.
【到達目標】The goal of this course is learning the current hot technologiesof the enterprise systems. The students will be able to explainthe current information technologies from the viewpoints ofbusiness.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】This course is organized as omnibus lectures.Each class isorganized by a specialist who actually works in the enterprisesystem development.The lectures explain hot topics of theenterprise systems and show the actual examples of thesystems.After closing each lecture, a student has to writequestions and what the student learned.The student hasto send it to the speaker of the lecture within three days.Comments and answers will be provided at the next lecture.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】なし / No
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1Overview ofEnterprise SystemsThe class explains overview ofenterprise systems. Especially,we discuss the targets andgoals of the systems.2Relational DatabaseThe class explains the baseand the current topics ofrelational database.3ApplicationplatformThe class explains issues onapplication servers andtransaction.4Cloud ComputingThe class explains the currenttopics of the cloud computing.5Frond EndDevelopment forEnterpriseApplications
current topics on the userinterface technologies. AJAX,mash-up, and accessibilityissues are discussed.6AnalyticsThe class explains technologiesfor on data analytics.7Text search,analytics anddiscovery forenterprise
The class explains searchengine technologies thatspecially focus on enterpriseinformation management.8HPC for EnterpriseThe class explains technologiesof high performancecomputing.
9Global EnterpriseNetworkingThe class explains about howto build and manage a complexglobal network environment inan enterprise.10Hybrid CloudStorageThe class explains platformsstoring enterprise data and anemerging technology "hybridcloud storage".11Internet of ThingsThe class explains new area"Internet of Things".12Service ScienceThe class explains a brandnewscience area, that is servicescience.13New TechnologiesThe class explains newtechnologies for realizingenterprise systems14SummaryThe class summarizes thiscourse.
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】This course provides the current hot topics of enterprisesystem technologies from various lecturers. Before joining theclasses, you should learn the basic concepts and technologiesof the class titles. After the classes, you should research therelated issues, technologies and products in the Internet toconcrete your ideas. Standard study time outside of class forpreparation and review: 4 hours.
【テキスト（教科書）】The lecturers will provide original slides.
【参考書】Not speciﬁed.
【成績評価の方法と基準】Participation is important. The students are required to jointhe discussion in the class. The students has to submit a reportdescribing some of enterprise system technologies explained inthe lectures.
【学生の意見等からの気づき】Lecturers will try to make good discussion on the presentedtopic.
【学生が準備すべき機器他】Some lectures use PC and Internet access.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
Object Oriented Web Programming
サブタイトル：オブジェクト指向 Web 設計単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】This course aims to introduce the perspective of the so-called webapplication and to acquire the basic knowledge about the languagesfor expressing the web system, Python, HTML, CSS, SQL, YAML,and javascripts.The primary intention is to read the programs andunderstand the behavior of the system. The secondary intention is todesign a simple application system that runs on Django framework.
【到達目標】By understand web system design using Python/Django, when a studentwatches a web page, our goal is that he/she can imagine how to createthe similar web system.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】This subject is practical training. First experience variety of Python /Django installation and learn the behavior of the system by week 6.Then after week 7, the students’ original design of the web system willbe assigned, and required to have a brief presentation in the class.Trouble shootings, discussion and/or comments will be held on thepresentation.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容Week 1Introduction of Python/ Django EnvironmentInstall Python/Djangoenvironment.Read the ﬁrst sample web system,and run the application.Understand Django operations andcommands.Week 2Model, View andTemplates (MVCArchitecture)
Read the simple djangoapplication, and understand thedirectory structure.Read routing ﬁle(urls.py) tounderstand the process of handlingweb request.Week 3Python IDE and GitDjango admin andAccess Control
Getting accustomed to IDE, andstart using git versionmanagement.Understand what django adminuser can do, and register new usersand access controls.Week 4Model, Filter, Form andValidatorDeﬁne database schema, andgenerate initial records ofdatabase.Use ﬁlters to extract target datafrom database, and show data in aform.Control input ﬁelds using the form.Week 5Django TemplateLanguageUsing Django template language toarrange the HTML layouts byusing repetition and if/elsebranches.Learn how to hand some variablesfrom view controller to templates,ro render HTML responses.Week 6HTML, DOM, CSS andJavascriptsArrange HTML page layout andstyles on the client side using DOMChange input form contents usingDOM. Exersise with some samples.Week 7Various Django Viewsand settingsIntroduce several Django Viewsuperclasses.Override some default coremethods to customize theoperations.
Week 8Design of DatabaseApplicationDesign a simple businessapplication.Here we design Web Shoppingapplication as one of the simpleapplications.Week 9Development ofDatabase ApplicationBased on the design, write programcodes for the sample business DBapplication.Week 10WSGI and ASGIIntroduce ASGI technology.Try and experience dynamical website update using ASGI.Week 11Camera ImageDistributionapplication
Try and experience Camera ImageDistribution application usingASGI.Week 12Design Practice of ownWeb ApplicationEach student plan and design ownWeb Application.Review the plan and discuss on theplan.Week 13Development Practiceof own Web ApplicationEach students starts writing codes,and explains the detailed plan ofdevelopment.Discuss on the system elementsthose are necessary for its plan.Week 14PresentationDemonstrate your web system toclass.
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】The ﬁrst step is to operate and trace the sample programs as instructed,and literally create a replica. Next, the second step is to appeal youroriginality.Now, the third step is to build what somebody wants. In order to achievethe third step, you need to have as many knowledge as possible. You areencouraged to imagine how to create the web system each time when youvisit a website.  Standard study time outside of class for preparationand review: 4 hours.
【テキスト（教科書）】There are lecture materials on the course web site of Hosei Universitycourse management system.
【参考書】A variety of web pages on Python/Django programming are providedby many programmers.These practical pages are useful as learningmaterials, also.
【成績評価の方法と基準】Students are expected to make several presentations on the topics givenduring the lectures. Discussion on topics will be held in the class. Atleast two presentations and the voluntary participation in discussionare required(20% each). Also the evaluation of the ﬁnal presentation ofyour own web application will be added(60%).
【学生の意見等からの気づき】The reports on web application design was very easy for graduatestudents. Therefore, the grade evaluation criteria of the course focuseson the discussion and presentation about computer topics and design.
【学生が準備すべき機器他】Your own personal computer should be the main course computersystem.
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発行日：2021/5/1
PRI500K1
Technical Writing for Software Engineers
サブタイトル：ソフトウェア技術者の為の技術英語の書き方単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Since an engineering ﬁeld is becoming more international,students need to learn how to write an English research papermore plainly so that the others can understand the contentseasily and quickly.
【到達目標】Students can learn how to write an English research papermore plainly.They can also learn technical writing skillsfor writing technical English, namely a part of technicalcommunication skills, correctly, clearly, and concisely throughclasswork.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】First, students learn how to write basic elements of a researchpaper, such as an abstract, methods, and results, by referringto examples.Then, they write each basic element of theirown research. Finally, they connect each element to completethe entire English research paper. Also, the students engagethemselves in group activities, such as a peer review of writingof the other students. After writing the entire research papers,the students present their research papers and conduct aquestion and answer session.In the course of writing theresearch paper, they can learn techniques for writing technicalEnglish correctly, clearly, and concisely. Thus, they can mastertechnical communication skills for correctly communicatingtechnical information orally, visually, and in writing.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】なし / No
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionAnalyzing examples ofresearch papers and studyingtheir structure, researchmemos, and help sheets2Research themeLearning how to writeresearch themes and thenwriting them3Need andimportance ofresearch themes
Learning how to writesigniﬁcance of research themesand then writing it4AbstractLearning the differencebetween an informativeabstract and a descriptiveabstract and then writing theformer5Conventionalresearch detailsLearning how to write detailson related research in the pastand then writing them6Unresolved pointsin conventionalresearch
Learning how to writeunresolved points in pastrelated research and thenwriting them
7Purpose (Mainpoints)Learning how to writeessentials of the purpose ofresearch and the purpose of aresearch paper and thenwriting the essentials8Methods (Mainpoints)Learning how to writeessentials of methods used forthe research and then writingthe essentials9Methods (Details)Learning how to write detailsof methods used for theresearch and then writing thedetails10Results (Mainpoints, Details)Learning how to writeessentials and details ofresearch results and thenwriting the essentials anddetails11Comparison ofresearch resultswith past ones
Learning how to writecomparison of research resultswith those in the past andthen writing the comparison12Conclusions (Mainpoints, Details)Learning how to writeessentials and details ofconclusions obtained byanalyzing results and thenwriting them13Recommendations,Acknowledgments,references,appendixes
Learning how to write futuretopics, acknowledgments,references, and appendixesand then writing them14PresentationPresenting a completedresearch paper
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】・Homework・Reports・Review of lessons・Preparation for the next classStandard study time outside of class for preparation andreview: 4hours
【テキスト（教科書）】The teacher will provide education material.
【参考書】藤野輝雄『理科系のためのかならず書ける英語論文』研究社，2006年初版．（中国語版：藤野輝雄『超水準論文寫作指南』先鋒企管出版部，2006. [http://www.pett.com.tw]）藤野輝雄『理科系のための英語論文表現文例集』研究社，2012 年初版．Michael Alley, The Craft of Scientiﬁc Writing Third Edition,Springer, 1997.
【成績評価の方法と基準】Homework (40%), Quiz (30%), Report (20%), Presentation(10%)
【学生の意見等からの気づき】I’ll continue to make students understand the contents easily.
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発行日：2021/5/1
PRI500K1
Writing and Presentation for Thesis
サブタイトル：論文の書き方と発表技術単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Good communication skills are necessary for anyone wanting towork in global research, engineering and business community.This course, conducted in English, is designed to give graduatestudents the skills necessary for writing a thesis, and forpreparing other professional materials for presentation orpublication.
【到達目標】The goal of this course is to have students acquire understand-ing and skills for writing academic research papers includingthesis and for effectively presenting acedmic contents,
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】The ﬁrst part will be on academic writing.Students willunderstand the rules and learn the skills for writing researchpapers.The second part will be on oral presentation skills in English.This class will consist of lectures as well as writing practices,peer editing and in-class presentations.Project/assignmentoutputs will be reviewed in the classroom.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionWhat is scientiﬁccommunication2Tools and structureWriting tools and standardstyles3Beginning to writePlanning, Preparing outlines,Thesis statement4Writing paragraphsParagraph unity andcoherence, connectors5Writing workshopSelf and peer editing6Title and abstractDeciding the title and writingthe abstract7Introduction andbody partWriting the introduction,methods and results8Body part andconclusionWriting the body part andconclusion9Writing processconsistency and parallelism,writing process10Introduction topresentations3 part structure, outline,preparation11Preparing viewmaterialsSelf editing of writing ; slidedesign12Delivery, Q/AsessionBasics of speech delivery anddiscussion13PresentationworkshopPresenting academic contentsand peer review14Additional tips andsummaryHow to improve skillsSummary
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Reading / writing assignments,and preparation for oralpresentations.Standard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】Course materials will be provided in class.
【参考書】Alice Oshima and Ann Hogue, “Writing Academic English,Fourth Edition (The Longman Academic Writing Series, Level4),” Pearson Longman, 2006.MikeMarkel,“TechnicalCommunication,10thedition,”Bedford/St Martins, 2012.William Pfeiffer, “Technical Writing: A Practical Approach (5thEdition),” Prentice Hall, 2002.Justin Zobel, “Writing for Computer Science, 2nd edition,”Springer, 2004.
【成績評価の方法と基準】Students will be evaluated on the basis of contribution in class(20%), writing assignments (40%) and presentation (40%).
【学生の意見等からの気づき】(None in particular.Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.)
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発行日：2021/5/1
LANj500K1
日本語理解 1
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】これまで学習してきた日本語の復習、確認をした上で、これらを使いこなすことを目的とする。
【到達目標】既に習得している日本語で、自分の意見・気持ちを表現したり、相手の気持ちを汲み取ることができる。言葉が使われている場面や、人物、状況などを考慮し、適切な対応をすることができる。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】一定の行動目標に向かい、それを達成するためにはどうしたらいいかを考え、話し合いながら、必要な語彙や文法事項を確認していく。課題等の提出は「google classroom」を通じて行う予定。フィードバックは主に classroom で個別に行うが、授業内でも共有すべきもの、注意すべきポイントなどを取り上げ、フィードバックしていく。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容①オリエンテーション新しい環境に積極的に参加する（１）
・授業の進め方などの確認・自己紹介・興味のある情報を読み取る②新しい環境に積極的に参加する（２）・情報を説明する・友人を誘う③新しい環境に積極的に参加する（３）・情報に基づいて自分の行動を決める④新しい環境に積極的に参加する（４）・印象的な自己紹介文の作成及び発表⑤場面に応じた気持ちのよいコミュニケーションを行う（１）
・相手に丁寧に許可を求める
⑥場面に応じた気持ちのよいコミュニケーションを行う（２）
・メッセージを伝える
⑦場面に応じた気持ちのよいコミュニケーションを行う（３）
・相手の気持ちに共感する
⑧場面に応じた気持ちのよいコミュニケーションを行う（４）
・気持ちの伝え方について、自分の考えや理由を述べる
⑨仕事に対する考え方を他人と共有したり、就職のための情報を集める（１）
・他の人の仕事に対する意見を聞く・自分の意見を伝える
⑩仕事に対する考え方を他人と共有したり、就職のための情報を集める（２）
・パンフレットを読んで内容を理解し、必要な情報を得る
⑪仕事に対する考え方を他人と共有したり、就職のための情報を集める（３）
・目上の人に丁寧にメールで依頼する
⑫仕事に対する考え方を他人と共有したり、就職のための情報を集める（４）
・電話で相手の都合を聞きながらアポイントメントを取る
⑬人のライフスタイルについて、自分自身の考えや経 験と比較して意見を言う（１）
・情報誌を読んで、話題になっていることを知る
⑭人のライフスタイルについて、自分自身の考えや経験と比較して意見を言う（２）
・約束をキャンセルする
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】教室外での事象を拾うなど、授業に即した課題を出す予定。理解や使い方が不十分であった文法事項や語彙の復習。本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，各週につき 4 時間を標準とする。
【テキスト（教科書）】原則として、プリントを配布するが、必要があれば適宜指定する。
【参考書】今まで日本語学習で使用した文法の教科書
【成績評価の方法と基準】出席・授業貢献度８０％課題提出２０％
【学生の意見等からの気づき】授業に関する要望や、実際に日本語を使用していて遭遇した困難、感じた困惑など、積極的に共有してほしい。
【その他の重要事項】・春学期と受講者の構成が変わらないようであれば、予定を大幅に変更することもある。・希望があれば日本人ボランティアを募集する。・オンライン授業の場合は授業内容を変更する場合がある。
【Outline and objectives】to review and command well what students have learned.
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発行日：2021/5/1
LANj500K1
日本語理解 2
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】これまで学習してきた日本語の復習、確認をした上で、これらを使いこなすことを目的とする。
【到達目標】既に習得している日本語で、自分の意見を表現したり、相手の気持ちを汲み取ることができる。言葉が使われている場面や、人物、状況などを考慮し、適切な対応をすることができる。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】一定の行動目標に向かい、それを達成するためにはどうしたらいいかを考え、話し合いながら、必要な語彙や文法事項を確認していく。課題等の提出は「google classroom」を通じて行う予定。フィードバックは主に classroom で個別に行うが、授業内でも共有すべきもの、注意すべきポイントなどを取り上げ、フィードバックしていく。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容①オリエンテーション新しい環境に積極的に参加する（１）
・授業の進め方などの確認・自己紹介・興味のある情報を読み取る②新しい環境に積極的に参加する（２）・情報を説明する・友人を誘う③新しい環境に積極的に参加する（３）・情報に基づいて自分の行動を決める④新しい環境に積極的に参加する（４）・印象的な自己紹介文の作成及び発表⑤場面に応じた気持ちのよいコミュニケーションを行う（１）
・相手に丁寧に許可を求める
⑥場面に応じた気持ちのよいコミュニケーションを行う（２）
・メッセージを伝える
⑦場面に応じた気持ちのよいコミュニケーションを行う（３）
・相手の気持ちに共感する
⑧場面に応じた気持ちのよいコミュニケーションを行う（４）
・気持ちの伝え方について、自分の考えや理由を述べる
⑨仕事に対する考え方を他人と共有したり、就職のための情報を集める（１）
・他の人の仕事に対する意見を聞く・自分の意見を伝える
⑩仕事に対する考え方を他人と共有したり、就職のための情報を集める（２）
・パンフレットを読んで内容を理解し、必要な情報を得る
⑪仕事に対する考え方を他人と共有したり、就職のための情報を集める（３）
・目上の人に丁寧にメールで依頼する
⑫仕事に対する考え方を他人と共有したり、就職のための情報を集める（４）
・電話で相手の都合を聞きながらアポイントメントを取る
⑬人のライフスタイルについて、自分自身の考えや経験と比較して意見を言う（１）
情報誌を読んで、話題になっていることを知る
⑭人のライフスタイルについて、自分自身の考えや経験と比較して意見を言う（２）
約束をキャンセルする
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】教室外での事象を拾うなど、授業に即した課題を出す予定。それ以外の予習は不要。理解や使い方が不十分であった文法事項や語彙の復習。本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，各週につき 4 時間を標準とする。
【テキスト（教科書）】原則として、プリントを配布するが、必要があれば適宜指定する。
【参考書】今まで日本語学習で使用した文法の教科書
【成績評価の方法と基準】出席・授業貢献度８０％課題提出２０％
【学生の意見等からの気づき】昨年度までの初心者・初級クラスを、中級クラスに変更した。授業に関する要望や、実際に日本語を使用していて遭遇した困難、感じた困惑など、積極的に共有してほしい。
【その他の重要事項】・希望があれば日本人ボランティアを募集する。・オンライン授業の場合は授業内容を変更する場合がある。
【Outline and objectives】to review and command well what students have learned.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
情報科学特別講義１（アルゴリズムとデータ構造）
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】アルゴリズムとデータ構造は情報科学の基盤をなすものである。アルゴリズムとデータ構造は情報科学のあらゆる分野で日々応用されており、また新たなアルゴリズムが誕生している。近年、進展目覚ましい機械学習の分野でもその例外ではない。今年度は、"decision making under uncertainty" (不確定性の元での意思決定) のアルゴリズムを基礎から学びます。"decision making under uncertainty"は強化学習で取り上げられている諸問題を始め広範な問題に応用出来ます。
【到達目標】1."decision making under uncertainty"のアルゴリズムの数学的定式化を基本から理解できる。2. "decision making under uncertainty"の問題を解くアルゴリズムについて理解できる。3. "decision making under uncertainty"に関連する諸問題について理解を深めることができる。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】平易な教科書を採用するので、教師が講義するだけではなく、持ち回りで学生が教科書の内容に基づいてプレゼンテーションを担当する。課題の提出・フィードバックは学習支援システムを通じて行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】なし / No
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1Introduction"decision making underuncertainty"(不確定性の元での意思決定) の概要について学ぶ。2Representation"decision making underuncertainty"を基礎づけるための数学的表現を学ぶ。3Inference確率的表現による推論を学ぶ。4Parameter Learningパラメータ学習の方法について学ぶ。5Structure Learning構造学習の手法について学ぶ。6Simple Decisions単純な決定問題を解く。7Exact SolutionMethods厳密な解法について学ぶ。
8Approximate ValueFunctions近似的な価値関数について学ぶ。
9Online Planningオンライン計画法について学ぶ。10Policy Search方策探索について学ぶ。11Policy GradientEstimation方策勾配推定について学ぶ。
12Policy GradientOptimization方策勾配最適化について学ぶ。
13Actor-CriticMethodsアクター・クリティック法について学ぶ。14Summaryまとめと今後の学習へのガイダンスを行う。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】持ち回りで、教科書の内容のプレゼンテーションを準備する。復習として練習問題を課外でこなして、授業支援システムで提出する。
本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，各週につき 4 時間を標準とする。
【テキスト（教科書）】"Algorithms for Decision Making"Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, and Kyle H. Wrayhttps://www.algorithmsbook.com/電子版を無料でダウンロード可能。
【参考書】参考書、参考文献は講義時に指示する。
【成績評価の方法と基準】プレゼンテーション 50%課題 50%
【学生の意見等からの気づき】教師側から一方的に講義を行うだけではなく、学生によるプレゼンテーションと討論を重視して双方向の授業をめざす。
【学生が準備すべき機器他】ノート PC 持参のこと。
【その他の重要事項】学部でアルゴリズムとデータ構造の基本的な知識を習得していることを前提にしている。
【Outline and objectives】Algorithms and data structures form the basis of computerscience.Algorithms and data structures are applied daily in every ﬁeldof computer science, and new algorithms are born.In recent years, progress has also been not exceptional in theﬁeld of remarkable machine learning.This year we will learn about algorithms for decision makingunder uncertainty.Especially focuses on algorithms of various neural networkswhen natural language processing and time series dataprocessing are performed.
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発行日：2021/5/1
HUI500K1
情報科学特別講義５（音声・音楽処理特論）
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】本講義は、音声・音楽等、聴覚メディアのもつ特性、および、コンピュータによるこれらの情報処理の手法について学習し、併せて音声コミュニケーションの重要性及びスキルも習得することを目的とする。
【到達目標】（１）音声に関する基本的性質を知る（２）音声信号処理の基礎を身につける（３）音声認識、音声合成の原理と処理手法を習得する（４）音楽認識、自動作曲の原理と処理手法を習得する（５）説得性の高いコミュニケーションの構造とスキルを習得する。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】音声を中心とした聴覚メディアについて、生理学的見地、言語学的見地、信号処理論的見地、心理学的見地から、実験も交えながら多角的に学習する。その後、音声認識、音声合成、音楽自動作曲等の具体的処理方法論について学ぶ。さらに、説得性の高いコミュニケーションスキルを身につける演習も行う。各回事前課題を課し、授業の初めに、課題に対する解答例を示しフィードバックを行う。また、良い回答やコメントは授業内で紹介する。2021 年度については、対面授業の場合は講義室で、オンライン講義の場合は Zoom により講義を行う。詳細は学習支援システムにアクセスし確認のこと。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1メディアの分類音声、画像、文字をはじめとするメディアの分類とメディア処理の概要について学ぶ。2聴覚メディアの特性人間の感覚の分類やそれぞれの特性、および、聴覚メディアの特性について学ぶ。3発声機構と聴覚機構発声機構および聴覚機構の生理学的基礎、さらに、調音方式と位置、音韻の種類について学ぶ。4音声を見る音声の観察の方法について知る。さらに、音声のデジタル化、サンプリング定理などについて学ぶ。5音声分析Ⅰ波形分析により、音声の韻律的性質や韻律パラメータの抽出方法を習得する。6音声分析Ⅱフーリエ変換を用いた音声のスペクトル分析手法を基礎から学ぶ。また、スペクトルの見方を知る。7音声分析Ⅲ線形予測分析やケプストラム分析により、スペクトルパラメータを求める手法を習得する。8音声言語Ⅰ音声を言語的側面からみる。言語の分類、音声言語の言語学的単位、音声学的単位について知る。9音声言語Ⅱ共通語の特徴としての、アクセント、イントネーション、母音の無声化、鼻濁音化について学ぶ。
10音声認識処理音声認識技術の分類、手順について学び、音響特徴量の抽出、照合方法を習得する。11音声合成処理Ⅰ音声合成技術の分類、手順について学び、言語処理の手法を習得する。12音声合成処理Ⅱ音声合成の音響処理、音質評価の手法を習得する。また、動向や今後の方向を学ぶ。13ヒューマンコミュニケーションの構造人間同士のコミュニケーションにおいて働く力学と効果的なコミュニケーションのスキルについて学ぶ。14音楽情報処理・音のデザイン音楽の基本要素、音楽情報処理技術の分類、音楽認識・自動作曲の方法について学ぶ。サウンドスケープの概念とそのデザインについて、また、産業場面における音環境や効果を知る。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】日頃からテキストや参考図書を読んだり、音、人の声や言葉、しゃべり方に興味をもつよう心掛けてください。なお、本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，各週につき 4 時間を標準とします。
【テキスト（教科書）】授業支援システムにアップしたテキスト
【参考書】北原「なぜ、口べたなあの人が、相手の心を動かすのか？」講談社プラスアルファ新書北原「イラストで学ぶヒューマンインタフェース」講談社
【成績評価の方法と基準】（１）音声に関する基本的性質（２）音声信号処理の基礎（３）音声認識、音声合成の原理と処理手法（４）音楽認識、自動作曲の原理と処理手法（５）説得性の高いコミュニケーションスキルの習得度に関する期末試験点数（80 点）と平常の講義取り組み姿勢（20 点）の合計をもって評価点とする。評価点 60 点以上を合格とする。
【学生の意見等からの気づき】学生授業アンケートでは、知覚実験や音声合成のデモンストレーション、考えさせる問題が好評で、引き続き、さまざまな実験を行ないながら講義を進め、受講者にとって「思考する」かつ「楽しめる」授業にしていきたい。
【学生が準備すべき機器他】2021 年度がオンライン講義の場合は、Zoom を利用するため、PCもしくはスマートフォンを準備し、開講日にアクセス、入室してください。また、資料は学習支援システムにアクセスし確認のこと。
【その他の重要事項】本講義の担当教員は、㈱日立製作所の中央研究所にて 33 年の音声研究の実務経験がある。その経験を活かし、理論だけでなく、ビジネスに向けた音声製品開発の話やデモンストレーションなどを織り込んでいく。
【Outline and objectives】We learn characteristics of auditory media such as speechand music, and methods of speech information processing bycomputer. In addition, we also learn the importance of speechcommunication and its skills.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
情報科学特別講義６（テキストマイニング特論）
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】大量データからの情報分析技術は情報が爆発的に増大している近年において需要が大きい。特にテキストは人間の複雑な行動を反映した重要なデータとして注目されているが、構造化されたデータとは異なりテキストでは同じ内容が様々な言語表現として表れるため、必要な情報を抽出するということが必要になる。本講義ではテキストの解析に必要な自然言語処理を中心としたテキストマイニングで用いられる技術と、実際の応用的な場面においてそれらをどのように用いるかについての理解を目指す。
【到達目標】テキストマイニングは応用を指向した分野であり、必ずしも教科書的な手法があるわけではない。そのため、課題に応じて適切な解決法をみつけるための基礎と考え方を身につけ、産業・学術問わず即座に応用できる実践的な能力を養うことが目標である。実データを用いたレポート課題等を通して言語処理の基礎的な技術を習得するとともに、そのようなテキストデータを対象にした処理において実応用の際に留意すべき点を理解することを目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】産業界での具体的な課題事例や研究テーマから最新のものをいくつか紹介し、それぞれの課題の解決法を考えることを通じて、テキストマイニングに必要な自然言語処理や機械学習などの基礎的な技術・理論とその応用について解説する。また、そうした既存技術を自ら選択して利用できるようにするため、ツールやライブラリを用いた演習をレポート課題として出題する。課題のフィードバックとして提出後の講義において実例を示しながら解説を行う。なお、内容や進度については受講者の興味や理解度に応じて柔軟に対応する。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】なし / No
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1概要と導入授業全体の紹介2自然言語処理言語処理における機械学習の基礎3自然言語処理形態素解析4自然言語処理構文解析 (句構造解析)5自然言語処理構文解析 (依存構造解析)6自然言語処理意味解析7自然言語処理談話解析8テキストマイニングテキストマイニング概説9テキストマイニングクラスタリング10テキストマイニングリンク解析・可視化技術11テキストマイニングテキスト解析の前処理12テキストマイニングコーパス・アノテーション13テキストマイニング応用事例の紹介 (1)14テキストマイニング応用事例の紹介 (2)
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】授業中に紹介したトピックから、興味のあるものを自分から掘り下げて学習する。紹介したツールなどを実際に使用し、どのような出力が得られるかを確認する。特に使用するツールがよく誤る入力にはどのようなものがあるかを理解する。本授業の準備・復習等の授業時間外学習は，各週につき 4 時間を標準とする。
【テキスト（教科書）】使用しない（講義資料は Web サイト等から受講者に公開する）。
【参考書】関連文献やウェブサイトは授業中に紹介する。
【成績評価の方法と基準】平常点 65%，レポート課題 35%として評価する。
【学生の意見等からの気づき】特になし
【学生が準備すべき機器他】インターネットに接続できる PC を用意すること。講義資料配布・課題提出には授業支援システムを利用する。また、講義内で紹介するツールの多くは linux 環境での実行が想定されているため、開発ツールが整った linux 環境を用意しておくことが望ましい。
【その他の重要事項】実用的でありながら基礎と考え方を身につけられるような楽しい授業にしていきたいと考えている。講義時間中に多くのことを学べるよう、受講者には授業への積極的な参加を求める。
【Outline and objectives】It is much in demand to get ﬁndings from huge data.Text data reﬂects human’s behavior or opinion and it hasattracted attention as important sources. However, there aremany expressions for one meaning and it is important toextract necessary information. Objectives of this class are tounderstand text analysis techniques using for text mining andto learn how to use natural language tools.
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発行日：2021/5/1
CAR500K1
インターンシップ
単位数：単位｜開講時期：秋学期集中/Intensive(Fall)
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】社会で大学の学びが役立つ範囲は、想像するより広いものである。企業などの現場で専門知識がどのような形で役立つかを知ることで、進路の選択や、今後の学修に活かす。
【到達目標】社会人として必要な実践的スキルや技術を学び、大学でこれまで学んだ専門知識をベースにそれを生かすために今後の専門知識の修得や研究に対する目的意識を確立する。更に、将来の職業について考え就職に生かす機会を得る。また社会人として必要なマナーや業務の進め方について体得することを目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】公募情報などから、夏休み期間中に実施されるインターンシップ先を各自選定し、応募する。インターンシップ実施後、報告会にて発表する。インターンシップに参加の準備・実施・報告の各段階で、進捗状況にあわせて、授業内で全体に対して、または個別にフィードバックを行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】あり / Yes
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス講義の進め方などの説明/企業研究の方法2業界研究IT 以外の業界での情報技術についての講演3エントリシートエントリシートの書き方4インターンシップ前の準備社会人としての姿勢などについての心構え5インターンシップ (1)インターンシップ先によって異なる (1)6インターンシップ (2)インターンシップ先によって異なる (2)7インターンシップ (3)インターンシップ先によって異なる (3)8インターンシップ (4)インターンシップ先によって異なる (4)9インターンシップ (5)インターンシップ先によって異なる (5)10インターンシップ (6)インターンシップ先によって異なる (6)11インターンシップ (7)インターンシップ先によって異なる (7)12インターンシップ (8)インターンシップ先によって異なる (8)13インターンシップ (9)インターンシップ先によって異なる (9)14まとめ報告会
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】インターンシップ先の選定活動、企業研究、レポート作成等
【テキスト（教科書）】適宜配布する。
【参考書】適宜指示する。
【成績評価の方法と基準】インターンシップ先業務の完全遂行、事前・事後講義参加、報告会での発表、レポート提出が単位取得の条件となる。レポート内容 (30%)、報告会 (30%)、インターンシップ先企業の評価 (40%) を総合して評価する。
【学生の意見等からの気づき】特になし
【学生が準備すべき機器他】貸与 PC
【その他の重要事項】授業は不定期に FD の時間（原則として春学期火曜１限、秋学期金曜５限）に行う。学習支援システムで告知する。
【Outline and objectives】Applicability of university studies to your career life is muchwider than you might expect.This course facilitates future career selections or studiesthrough your experience in ﬁnding how your expertise is utiliedthrough internship with enterprises or other professionalorganizations.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
情報科学オープンセミナー 2
赤石美奈, 小池崇文, 佐々木晃, 善甫康成, 花泉弘, 黄潤和, 馬建華, 李亜民, 若原徹
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】大学院の学生に、情報科学研究科で遂行されている研究内容を広く理解してもらい、各自の研究に役立てることを目的としたセミナーである。研究科内の教員が隔年ごとに、毎年半数ずつ、自身あるいは研究室の最新の研究内容について説明する。また、国際会議で発表する院生もその発表の前にこのセミナーで論文の紹介を行う。
【到達目標】各教員が行なっている研究は情報科学・技術の広範な分野に及ぶので、学生はそれぞれの研究を全て理解することは容易ではないが、研究の全体像を捉えることで、各教員の研究の手法を理解し、自身の研究に応用できる能力を身に付けることを到達目標としている。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】原則隔週で金曜日の 4 ～ 5 限に 2 回分をまとめて行う。前半の 100分で 2 件の講演を行い、後半の 100 分で課題に取り組む。オフィスアワーで、課題 (レポート等) に対して講評する。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容第 1 回善甫教授研究紹介科学技術計算と並列化技術第 2 回佐々木教授研究紹介構文解析手法とその応用～解析表現文法 (PEG) を中心に～第 3 回馬教授研究紹介From Perosnal Big Data toPersonal Life Assistance第 4 回赤石教授研究紹介歴史知識学～史料からの歴史事項抽出の方法論～第 5 回新任教員研究紹介題名は未定第 6 回若原教授研究紹介最適化問題として変形耐性画像マッチング第 7 回小池教授研究紹介ビデオゲームで振り返る CG 技術の歴史 -ファミコンから PS5まで-第 8 回黄教授研究紹介Associative Memory Modelsand Modeling第 9 回花泉教授研究紹介行動計測ー公共の場における異常行動の検出に向けてー第 10 回 李教授研究紹介Cost/Performance EfﬁcientInterconnection Networks forSupercomputers第 11 回 国際会議発表論文紹介 題名は未定第 12 回 国際会議発表論文紹介 題名は未定第 13 回 国際会議発表論文紹介 題名は未定第 14 回 国際会議発表論文紹介 題名は未定
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき 4 時間を標準とする。毎回の課題をレポートとしてまとめて、期限内に提出する。
【テキスト（教科書）】特になし
【参考書】必要に応じて、担当教員が指示を行う。
【成績評価の方法と基準】レポート (70%) と質疑応答など授業への貢献度 (30%) による。
【学生の意見等からの気づき】国際会議に参加する学生の発表は、他の学生への良い刺激となっている
【その他の重要事項】各自の研究を広げるきっかけになると期待している。積極的に貢献し、レポートを確実に提出すること。
【Outline and objectives】Professors of CIS provide omnibus lectures.Students learnthe current research activities of the professors. Students whohave opportunities to present their papers at internationalconferences also present their research.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
CIS Global Seminar
内田薫, 尾﨑信之, 杉山昭彦, 越仲孝文, 辻聡美, 中山浩一, 永吉洋登, 福住伸一, 渡邊高志
サブタイトル：CIS グローバルセミナー単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】The course is designed to have graduate students familiarizewith the real world problems and challenges by computerscientists and engineers in the business ﬁeld.
【到達目標】The goal of this course is to have students acquire knowledgeandunderstandingnecessaryforsolvingcomputerandinformation science problems in the real world.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】Among diploma policies, "DP1" and "DP2" are related.
【授業の進め方と方法】The course, conducted in English, is basically a series ofomnibus lectures provided by visiting instructors who work ascomputer scientists or corporate engineers with wide and deepexperiences in the business ﬁeld. Project/assignment outputswill be reviewed in the classroom.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionSignal ProcessingIntroduction to the course（Kaoru Uchida）;Speech and Audio SignalProcessing（AkihikoSugiyama）2Hardware SecurityA Big Hardware SecurityProblem and itsCountermeasures History（Takashi Watanabe）3IntelligentTransport SystemITS (Intelligent TransportSystem) in General（NobuyukiOzaki）4Wearable SensorsHappiness at Work withWearable Sensors（SatomiTsuji）5User ExperienceUser Experience and Humancentered design（ShinichiFukuzumi）6GlobalizationGlobalization of Business andEngineering CareerDevelopment（AkihikoSugiyama）7Venture Business 1Key success factors fortechnology startup（KoichiNakayama）8Venture Business 2Online commerce in "NewNormal"（Koichi Nakayama）9SensingSensing Technology（NobuyukiOzaki）10Image RecognitionImage Recognition and PatternRecognition in IndustrialApplications（HirotoNagayoshi）11Speech InformationProcessingSpeech Information Processing（Takafumi Koshinaka）
12IntellectualPropertiesInnovation and IntellectualProperties（AkihikoSugiyama）13UsabilityQuality of system and software(usability)（ShinichiFukuzumi）14SummarySummary and discussion（Kaoru Uchida）
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Completion of assignments and weekly review of the lecturesStandard study time outside of class for preparation andreview: 4 hours.
【テキスト（教科書）】No required textbook
【参考書】Course materials may be provided by each instructor
【成績評価の方法と基準】Students will be evaluated on the basis of contribution in class(30%), and output of assignments (70%).
【学生の意見等からの気づき】None in particular.Feedback from students will be encouraged throughout thecourse.
【学生が準備すべき機器他】Students are advised to bring and use their laptop PCs forin-class programming exercises and/or presentations in somesessions.
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発行日：2021/5/1
COT500K1
IoT システムとサイバーセキュリティ
池田竜朗, 磯崎宏, 岡田光司, 源島朝昭, 小島健司, 斯波万恵
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】ＩｏＴ（Internet of Things）やＣＰＳ（Cyber Physical System）など急速なデジタル化が進む現在、サイバーセキュリティリスクに関する対策や啓発、人材育成が求められている。本授業では、実社会で必要となるサイバーセキュリティの対策技術の基礎について解説する。
【到達目標】高度化するデジタル社会において、経済活動や実社会の組織で求められるサイバーセキュリティの基礎的知識の習得と対策方法の理解を目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】まず、デジタル化社会に生きる社会人として必要な情報セキュリティに関する基礎的な知識、社会を構成する産業インフラにおけるＩｏＴ、ＣＰＳのサイバーセキュリティの対策技術の基礎について講義で、説明する。次に、実際の製造業における企業活動の中で実践している製品開発プロセス、システム運用において重要となるリスクアセスメント、セキュリティ検査について解説する。リスクアセスメントについては、手法を説明した後に演習を行う。最後に社会で求められるセキュリティ人材および業界動向について説明する。本授業では、指定された課題に対する評価とともに、事例に基づいた解説や考え方のアドバイスを含めてフィードバックを行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容セ キ ュリ テ ィ基礎（1）
講座概要とセキュリティ基礎技術本授業の概要・目的・目標や進め方、レポートの扱いなどを説明し、基礎的なセキュリティ技術を学ぶ。セ キ ュリ テ ィ基礎（2）
セキュリティアーキテクチャIndustrial IoT/CPS におけるセキュリの考え方とティアーキテクチャについて学ぶ。
セ キ ュリ テ ィチ ェ ーン の 考え方
ストレージ、トラスティッドコンピューティング
IoT におけるエッジ側の重要なコンポーネントであるストレージのセキュリティ対策技術と、その考え方であるトラステッドコンピューティングの概念について学ぶ。CPS セキ ュ リテ ィ ソリ ュ ーシ ョ ン（1）
CPS セキュリティソリューション基礎サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合する CPS(CyberPhysical Systems) のセキュリティを解決する基礎技術群について学ぶ。
CPS セキ ュ リテ ィ ソリ ュ ーシ ョ ン（2）
CPS セキュリティのトレンドCPS(Cyber Physical Systems)をセキュアに開発・構築するためのソリューションのトレンドについて学ぶ。
セ キ ュア 開 発プ ロ セス
開発プロセスにおけるセキュリティIoT システムのライフサイクルにおけるセキュリティの課題とセキュリティを考慮した開発プロセスについて学ぶ。リ ス クア セ スメ ン ト手法
リスクアセスメント技術産業インフラにおけるリスクアセスメントの目的やその手法について事例を交えて学ぶ。（リスクアセスメントの目的/対象範囲の特定/資産と所有者の特定/リスク分析手法/リスク判定基準/リスクの特定/リスク分析/リスク評価/リスク対応）リ ス クア セ スメ ン ト演習
リスクアセスメント演習産業インフラのＩｏＴシステムを事例としたリスクアセスメント実践の演習を通じて学ぶ。
セ キ ュリ テ ィ検査
セキュリティ検査技術 製品やサービス出荷前に行うプラットフォーム診断、静的コード解析、Web アプリへの攻撃などのセキュリティ検査技術について学ぶ。侵 入 検査侵入検査技術製品やサービスに対する攻撃の予兆を検出したり、セキュリティ事故の兆候を検出したりする侵入検知技術について学ぶ。セ キ ュリ テ ィ監視・運用（1）
企業などにおけるセキュリティ監視・運用概要
攻撃者による侵入前提でのセキュリティ対策が重要になっている中で、セキュリティ監視・運用の重要性が高まっている。ここでは企業等におけるセキュリティ監視・運用の概要について学ぶ。セ キ ュリ テ ィ監視・運用（2）
セキュリティ監視・運用技術セキュリティ監視・運用の中で重要な役割を果たす脅威インテリジェンスなど個別技術の概要や活用などについて学ぶ。
セ キ ュリ テ ィ人 材 とPSIRTの役割
製品セキュリティ、脆弱性ハンドリング、セキュリティ人材とロール
製品セキュリティを確保するための取り組みと、組織で必要なセキュリティ人材の役割や専門性について学ぶ。
セ キ ュリ テ ィ国 際 標準・業界標準
セキュリティ国際標準・業界標準情報・制御システムのセキュリティ国際標準や業界標準と技術動向を学ぶ。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】国内外で起こるセキュリティ事故・事件に関するニュースや記事に関心を持って、授業に臨み、授業で得た知識に関連する情報の積極的な収集を行う。本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、各週につき 4 時間を標準とします。
【テキスト（教科書）】講義中のスライドと配布資料による（各回の講義前にネット経由配布）。
【参考書】・東芝デジタルソリューションズ著「IoT システムとセキュリティ」科学情報出版社・その他、必要に応じて講義中に紹介する。
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発行日：2021/5/1
【成績評価の方法と基準】授業への貢献度の度合およびレポート，試験の結果を総合的に評価する。平常点２０％演習到達度２０％レポート課題６０％
【学生の意見等からの気づき】新規担当科目につき特になし。
【Outline and objectives】With the current rapid digitalization of the Internet of Things(IoT) and Cyber Physical System (CPS), there is a needfor countermeasures, awareness-raising, and human resourcedevelopment regarding cyber security risks.In this class,we will explain the basics of cyber security countermeasuretechnologies required for business.
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発行日：2021/5/1
COS500X3
ニューラルネットワークの理論と応用
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】The course is composed of the theory and implementation ofneural networks.The target is to understand the principles of neural networksand have the ability to solve some computer vision and signalprocessing problems by using neural networks.
【到達目標】There are three major goals.1) Understand the basic principles of neural networks.2)CommandatleastonetrainingframeworksuchasTensorﬂow.3) Can solve one computer vision or signal processing researchproblems by using neural networks.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】
【授業の進め方と方法】There are 12 lectures for the explanation and exercise, twolectures for the presentation.Classes could be online. Changes in the lecture plan due to thisshift will be announced on the learning support system.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1History of NeuralNetworksThis course introduces the thehistory and inspiration ofneural networks.2Training theNetworkThis course explains somebasic knowledge for trainingthe network.3Improve theLearning IThis course explains thetraining techniques such ascost function determinations.4Improve theLearning IIThis course explains thetraining techniques such asregularization methods.5ConvolutionalNeural NetworkThis course introduces thestructure and beneﬁt ofconvolutional neural networks.6Variants ofConvolutionalNeural Network
This course introduces severalkinds of convolutions such astransposed convolution.7PopularConvolutionalNeural NetworkArchitectures
This course introduces somerecent famous CNNarchitectures such as AlexNet.
8ReducingComplexity ofConvolutionalNeural Network
This course introduces somesimpliﬁed CNN such as 1x1convolution.
9AdvancedConvolutionalNeural Network
This course introduces someadvanced CNN such as groupconvolution.10Recurrent NeuralNetworksThis course explains someRNNs such as Long-ShortTerm Memory (LSTM).
11VariationalAutoencoder andGenerativeAdversarialNetwork
This course explains theprinciples of VAE and GANand their usage in imagegeneration.
12Transfer LearningThis course shows how to usetransfer learning in differentnetworks.13Final Presentation IStudents give presentation.14Final PresentationIIStudents give presentation.
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】【本授業の準備・復習時間は、各４時間を標準とします。】Every 3-4classes, there is a report.
【テキスト（教科書）】教科書を使用しない
【参考書】参考書を指定しない
【成績評価の方法と基準】Report: 40%Attendance: 10%Final project presentation: 50%
【学生の意見等からの気づき】特になし
【学生が準備すべき機器他】A notePC
【Outline and objectives】The course is composed of the theory and implementation ofneural networks.The target is to understand the principles of neural networksand have the ability to solve some computer vision and signalprocessing problems by using neural networks.
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発行日：2021/5/1
FRI500D1
暗号とその応用
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Nowadays, modern cryptography is widely used on the Internetand many IT applications. Cryptocurrencies and block-chainsare one of the applications of cryptography.This coursewill introduce the basic concept and techniques of moderncryptography as well as for cryptocurrencies.It will alsoprovide some advanced topics of modern cryptography suchas post-quantum cryptography, homomorphic encryption, andfunctional encryption.
【到達目標】The students will get to understand the key concepts andtechniques in modern cryptography and its applications tocryptocurrencies, such as symmetric-key encryption, public-key encryption, digital signatures, Bitcoin, block-chains andsome advanced concepts of cryptography.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】
【授業の進め方と方法】Following the lectures, the students will learn the conceptsand understand the basis of modern cryptography and cryp-tocurrencies. This course provides opportunities for studentsto learn the basic knowledge, methods, and techniques.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1stclassIntroductionBackground of moderncryptography. Introduction tothe lecturer. Course overview.2ndclassSymmetric-keycryptosystemsBlock ciphers andauthentication code3rdclassConcept ofPublic-keycryptosystems
Public-key encryption, Keyexchange
4thclassSecurity andconstruction ofpublic-keycryptosystems
CCA security, DH keyexchange, RSA encryption,ElGamal encryption
5thclassConcept andsecurity of digitalsignatures and hashfunctions
Requirements for electronicsignatures, EU-CMA security
6thclassConstruction ofdigital signaturesand hash functions
RSA signatures, (EC-)DSAsignatures, SHA family ofhash functions7thclassPublic-keyinfrastructures(PKI)
Certiﬁcate authorities (CA),Digital signature laws
8thclassPost-quantumcryptographyQuantum computer,Lattice-based cryptography9thclassElectronic moneyTraditional electronic moneysystems, Ecash systems10thclassBitcoinProof of work (POW), Mining,Transactions, Block-chain.
11thclassDrawbacks ofBitcoin and othercryptocurrencies
Proof of Stake (POS), Smartcontract, Ethereum, DAG
12thclassBlock-chainsOpen Ledger,Centralized/decentralizedsystem, Public/private systems13thclassAdvances ofpublic-keycryptosystems (1)
Fully homomorphicencryption, Applications,Lattice based construction14thclassAdvances ofpublic-keycryptosystems (2)
Functional encryption,Applications, Bilinear basedconstruction
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】【Preparatory study and review time for this class are 4 hourseach.】Before the ﬁrst lecture, please check:https://en.wikipedia.org/wiki/Cryptograph
【テキスト（教科書）】I will introduce some books and articles in my lectures.
【参考書】I will introduce some books and articles in my lectures.
【成績評価の方法と基準】1. Class participation: 40%2. Final report: 60%
【学生の意見等からの気づき】All students are enthusiastic and showed a sufﬁcient level ofunderstanding.
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発行日：2021/5/1
INF600K1
情報科学特別研究１Ａ, １Ｂ
細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】学生は、各指導教員のもとで，専攻分野に関する研究や学術論文などの調査を行なう。学術論文の読解力を養うとともに，論文の作成，発表の訓練を行う。技術者、研究者としての素養を身に付け、情報科学の分野で活躍できる基礎力を養うことを目的としている。
【到達目標】学生は、情報科学研究科のそれぞれの領域における最先端技術と基礎となる理論を理解し、さらなる発展を可能とすための基礎力を身につけることを目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】指導教員のもと、各自の研究テーマに関する調査、研究、学習を、セミナー形式もしくは個別に行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】あり / Yes
【授業計画】回テーマ内容第 1 回オリエンテーション特別研究の進め方や内容の紹介第 2 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 3 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 4 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 5 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 6 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 7 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 8 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 9 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 10 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 11 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 12 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 13 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 14 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 15 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 16 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 17 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 18 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 19 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論
第 20 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 21 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 22 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 23 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 24 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 25 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 26 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 27 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 28 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】専門分野の学会、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、興味のあるものには積極的に参加・発表すること。
【テキスト（教科書）】各教員の指示に従うこと。
【参考書】各教員の指示に従うこと。
【成績評価の方法と基準】毎週の報告内容 (25%)、活動状況 (25%)、研究成果等 (50%) を勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】アンケート対象外科目であるが、教員と密にコンタクトを取り、積極的に討論することが必要である。
【Outline and objectives】Students conduct research on their subjects and write technicalpapers. To develop basic knowledge and skills of CIS, they needto practice research work in the CIS domain.
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発行日：2021/5/1
INF600K1
情報科学特別研究２Ａ, ２Ｂ
細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】学生は、各指導教員のもとで，専攻分野に関する研究や学術論文などの調査を行なう。学術論文の読解力を養うとともに，論文の作成，発表の訓練を行う。技術者、研究者としての素養を身に付け、情報科学の分野で活躍できる基礎力を養うことを目的としている。
【到達目標】学生は、情報科学研究科のそれぞれの領域における最先端技術と基礎となる理論を理解し、さらなる発展を可能とすための基礎力を身につけることを目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】指導教員のもと、各自の研究テーマに関する調査、研究、学習を、セミナー形式もしくは個別に行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】あり / Yes
【授業計画】回テーマ内容第 1 回オリエンテーション特別研究の進め方や内容の紹介第 2 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 3 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 4 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 5 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 6 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 7 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 8 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 9 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 10 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 11 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 12 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 13 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 14 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 15 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 16 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 17 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 18 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 19 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論
第 20 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 21 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 22 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 23 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 24 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 25 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 26 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 27 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 28 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】専門分野の学会、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、興味のあるものには積極的に参加・発表すること。
【テキスト（教科書）】各教員の指示に従うこと。
【参考書】各教員の指示に従うこと。
【成績評価の方法と基準】毎週の報告内容 (25%)、活動状況 (25%)、研究成果等 (50%) を勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】アンケート対象外科目であるが、教員と密にコンタクトを取り、積極的に討論することが必要である。
【Outline and objectives】Students conduct research on their subjects and write technicalpapers. To develop basic knowledge and skills of CIS, they needto practice research work in the CIS domain.
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発行日：2021/5/1
INF600K1
情報科学特別演習１Ａ, １Ｂ
細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】学生は、各自の専攻分野で研究テーマを定め、指導教員のもとで研究を行なう。実証のために実験を進める上では、指導教員と密に接触し、実験の経過報告、討論を行なう。研究テーマの選択、研究企画および遂行、成果報告の各ステップにおいて、社会で通用する一定水準を超える力を身に着けることを目的とする。
【到達目標】学生は、研究企画では、社会の要請、研究の志、技術の訴求点を明確に主張できるレベルに達することを到達目標とする。また、研究線表に基づく計画的な研究遂行を行うことができ、研究成果のまとめと発表においては、対外発表に耐えうる実力を身につけることをも併せて到達目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】以下に列挙したそれぞれのステップにおいて、指導教員と密にコミュニケーションをとり、進捗報告と討論によって進めていく。1. 研究テーマの設定2. 関連研究の調査3. 開発環境の整備4. 実験データの入手（収集）5. 提案手法 (モデル) の実装6. 提案手法（モデル）の評価
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】あり / Yes
【授業計画】回テーマ内容第 1 回オリエンテーション全体計画と心構えの説明第 2 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 3 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 4 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 5 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 6 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 7 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 8 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 9 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 10 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 11 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 12 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 13 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 14 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 15 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 16 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 17 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 18 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 19 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 20 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 21 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 22 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 23 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 24 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 25 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 26 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 27 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 28 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】専門領域について文献や論文調査するとともに、学会参加や発表を積極的に行うこと。
【テキスト（教科書）】担当教員の指示に従うこと。
【参考書】担当教員の指示に従うこと。
— 39 —
発行日：2021/5/1
【成績評価の方法と基準】報告内容 (20%)、質疑応答 (10%)、活動状況 (20%)、研究成果等 (50%)を総合的に勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】授業アンケート対象外科目であるが、苦しみながらも自分で問題解決を図る姿勢を身に付けさせたい。
【Outline and objectives】Students carry out research on their subjects.They needto periodically deliver reports and presentations to theirsupervisors and discuss research issues.
— 40 —
発行日：2021/5/1
INF600K1
情報科学特別演習２Ａ, ２Ｂ
細部博史, 赤石美奈, 伊藤克亘, 内田薫, 尾花賢, 小池崇文, 佐々木晃, 首藤裕一, 善甫康成, 花泉弘, 日高宗一郎, 廣津登志夫, 黄潤和, 藤田悟, 馬建華, 雪田修一, 李亜民, 若原徹, 小西克巳, 相島健助
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】学生は、各自の専攻分野で研究テーマを定め、指導教員のもとで研究を行なう。実証のために実験を進める上では、指導教員と密に接触し、実験の経過報告、討論を行なう。研究テーマの選択、研究企画および遂行、成果報告の各ステップにおいて、社会で通用する一定水準を超える力を身に着けることを目的とする。
【到達目標】学生は、研究企画では、社会の要請、研究の志、技術の訴求点を明確に主張できるレベルに達することを到達目標とする。また、研究線表に基づく計画的な研究遂行を行うことができ、研究成果のまとめと発表においては、対外発表に耐えうる実力を身につけることをも併せて到達目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP1」と「DP2」に関連
【授業の進め方と方法】以下に列挙したそれぞれのステップにおいて、指導教員と密にコミュニケーションをとり、進捗報告と討論によって進めていく。1. 研究テーマの設定2. 関連研究の調査3. 開発環境の整備4. 実験データの入手（収集）5. 提案手法 (モデル) の実装6. 提案手法（モデル）の評価
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】あり / Yes
【授業計画】回テーマ内容第 1 回オリエンテーション全体計画と心構えの説明第 2 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 3 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 4 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 5 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 6 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 7 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 8 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 9 回演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 10 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
第 11 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 12 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 13 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 14 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 15 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 16 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 17 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 18 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 19 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 20 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 21 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 22 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 23 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 24 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 25 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 26 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 27 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション第 28 回 演習の実施と報告調査、実験および学習の実施とその進捗状況のプレゼンテーションとディスカッション
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】専門領域について文献や論文調査するとともに、学会参加や発表を積極的に行うこと。
【テキスト（教科書）】担当教員の指示に従うこと。
【参考書】担当教員の指示に従うこと。
— 41 —
発行日：2021/5/1
【成績評価の方法と基準】報告内容 (20%)、質疑応答 (10%)、活動状況 (20%)、研究成果等 (50%)を総合的に勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】授業アンケート対象外科目であるが、苦しみながらも自分で問題解決を図る姿勢を身に付けさせたい。
【Outline and objectives】Students carry out research on their subjects.They needto periodically deliver reports and presentations to theirsupervisors and discuss research issues.
— 42 —
発行日：2021/5/1
HUI700K1
コンピュータ基礎特別研究 2B
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】研究者として、コンピュータ基礎分野における自らの研究課題の関連研究を深く理解するとともに研究分野を周辺領域との関連において位置付け、提案手法の独創性や貢献を明らかにし、研究活動を通して新しい分野を開拓する素養を身につける。
【到達目標】関連研究を深く理解し、自らの研究課題を周辺領域との関連において正確に位置付けることができる。その上で、提案手法の独創性、貢献を明確にし、研究活動を通じて新しい分野を開拓する素養を身につける。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】コンピュータ基礎分野における自らの研究課題に対する先行研究、関連研究の調査に基づく研究テーマの絞り込みと精緻化を行う。並行して、手法の提案、定式化、予備的実装、精緻化、論文投稿を行う。学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けを明確にしていく。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論2関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論3関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論4関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論5関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論6関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論7関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論8関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論9関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論10関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論11関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
12関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論13関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論14関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文の購読、学会聴講を通して自らの研究課題に関連する研究動向を把握し、学内外の発表での議論、論文執筆、投稿論文に対する査読コメントの吟味を通して自らの研究を客観的に捉え、進展させる。
【テキスト（教科書）】授業内で指示
【参考書】授業内で指示
【成績評価の方法と基準】進捗報告の内容、活動状況、研究成果などを勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】本年度授業担当者変更によりフィードバックできません
【Outline and objectives】上記目的のために、先行研究の綿密な調査を通して、周辺領域を深く理解する。この過程で提案手法を精緻化させ、予備評価を行い、学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けと貢献を明確にしていく。
— 43 —
発行日：2021/5/1
HUI700K1
コンピュータ基礎特別研究 3A
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】研究者として、コンピュータ基礎分野における自らの研究課題の関連研究を深く理解するとともに研究分野を周辺領域との関連において位置付け、提案手法の独創性や貢献を明らかにし、研究活動を通して新しい分野を開拓する素養を身につける。
【到達目標】関連研究を深く理解し、自らの研究課題を周辺領域との関連において正確に位置付けることができる。その上で、提案手法の独創性、貢献を明確にし、研究活動を通じて新しい分野を開拓する素養を身につける。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】コンピュータ基礎分野における自らの研究課題に対する先行研究、関連研究の調査に基づく研究テーマの絞り込みと精緻化を行う。並行して、手法の提案、定式化、予備的実装、精緻化、論文投稿を行う。学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けを明確にしていく。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論2関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論3関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論4関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論5関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論6関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論7関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論8関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論9関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論10関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論11関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
12関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論13関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論14関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文の購読、学会聴講を通して自らの研究課題に関連する研究動向を把握し、学内外の発表での議論、論文執筆、投稿論文に対する査読コメントの吟味を通して自らの研究を客観的に捉え、進展させる。
【テキスト（教科書）】授業内で指示
【参考書】授業内で指示
【成績評価の方法と基準】進捗報告の内容、活動状況、研究成果などを勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】本年度授業担当者変更によりフィードバックできません
【Outline and objectives】上記目的のために、先行研究の綿密な調査を通して、周辺領域を深く理解する。この過程で提案手法を精緻化させ、予備評価を行い、学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けと貢献を明確にしていく。
— 44 —
発行日：2021/5/1
HUI700K1
コンピュータ基礎特別演習 2B
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】研究者として、コンピュータ基礎分野における自らの研究課題の関連研究を深く理解するとともに研究分野を周辺領域との関連において位置付け、提案手法の独創性や貢献を明らかにし、研究活動を通して新しい分野を開拓する素養を身につける。
【到達目標】関連研究を深く理解し、自らの研究課題を周辺領域との関連において正確に位置付けることができる。その上で、提案手法の独創性、貢献を明確にし、研究活動を通じて新しい分野を開拓する素養を身につける。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】コンピュータ基礎分野における自らの研究課題に対する先行研究、関連研究の調査に基づく研究テーマの絞り込みと精緻化を行う。並行して、手法の提案、定式化、予備的実装、精緻化、論文投稿を行う。学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けを明確にしていく。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論2関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論3関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論4関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論5関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論6関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論7関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論8関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論9関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論10関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論11関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
12関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論13関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論14関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文の購読、学会聴講を通して自らの研究課題に関連する研究動向を把握し、学内外の発表での議論、論文執筆、投稿論文に対する査読コメントの吟味を通して自らの研究を客観的に捉え、進展させる。
【テキスト（教科書）】授業内で指示
【参考書】授業内で指示
【成績評価の方法と基準】進捗報告の内容、活動状況、研究成果などを勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】本年度授業担当者変更によりフィードバックできません
【Outline and objectives】上記目的のために、先行研究の綿密な調査を通して、周辺領域を深く理解する。この過程で提案手法を精緻化させ、予備評価を行い、学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けと貢献を明確にしていく。
— 45 —
発行日：2021/5/1
HUI700K1
コンピュータ基礎特別演習 3A
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】研究者として、コンピュータ基礎分野における自らの研究課題の関連研究を深く理解するとともに研究分野を周辺領域との関連において位置付け、提案手法の独創性や貢献を明らかにし、研究活動を通して新しい分野を開拓する素養を身につける。
【到達目標】関連研究を深く理解し、自らの研究課題を周辺領域との関連において正確に位置付けることができる。その上で、提案手法の独創性、貢献を明確にし、研究活動を通じて新しい分野を開拓する素養を身につける。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】コンピュータ基礎分野における自らの研究課題に対する先行研究、関連研究の調査に基づく研究テーマの絞り込みと精緻化を行う。並行して、手法の提案、定式化、予備的実装、精緻化、論文投稿を行う。学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けを明確にしていく。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論2関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論3関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論4関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論5関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論6関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論7関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論8関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論9関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論10関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論11関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
12関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論13関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論14関連研究調査および提案手法の定式化、予備的実装、予備的評価
関連研究調査および提案手法についての、資料を用いた発表を通した研究調査報告および議論
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文の購読、学会聴講を通して自らの研究課題に関連する研究動向を把握し、学内外の発表での議論、論文執筆、投稿論文に対する査読コメントの吟味を通して自らの研究を客観的に捉え、進展させる。
【テキスト（教科書）】授業内で指示
【参考書】授業内で指示
【成績評価の方法と基準】進捗報告の内容、活動状況、研究成果などを勘案し担当教員が個別に評価する。
【学生の意見等からの気づき】本年度授業担当者変更によりフィードバックできません
【Outline and objectives】上記目的のために、先行研究の綿密な調査を通して、周辺領域を深く理解する。この過程で提案手法を精緻化させ、予備評価を行い、学内外の発表での議論、コメント、投稿論文の査読コメントにより自らの研究を客観的に捉えながら関連研究の中での位置付けと貢献を明確にしていく。
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発行日：2021/5/1
HUI500K1
情報システムプロジェクト
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】情報システムの諸問題に関してテーマを設定し，テーマに関する既存研究のサーベイ，課題設定，問題解決を通して博士の学位に必要な研究推進能力を育成する．
【到達目標】博士の学位を得るのに相応しい研究推進能力を獲得する．
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】教員とのディスカッションを通して，研究テーマの設定，サーベイ，課題設定，問題解決を行っていく．課題へのフィードバックは，主に教員とのディスカッションの中で行う．なお，早期修了の適格者として判定された社会人学生の場合は，社会人として過去に行った研究以外の業績に基づき，レポートを作成し発表することをもって，上記にかえるものとする．
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1研究テーマ 1 についてのディスカッション教員とのディスカッションを通して，取り組むべきテーマを決定する．2研究テーマ 1 に関連する既存研究についてのサーベイ
設定したテーマに関する論文調査結果を報告する．
3研究テーマ 1 に関する課題の設定既存研究の調査を通して，研究の課題を設定する．4研究テーマ 1 の研究内容に関するディスカッション (1)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
5研究テーマ 1 の研究内容に関するディスカッション (2)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
6研究テーマ 1 の研究内容に関するディスカッション (3)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
7研究テーマ 1 に関する研究内容のまとめ実施した研究をまとめて報告を行う．8研究テーマ 2 についてのディスカッション教員とのディスカッションを通して，取り組むべきテーマを決定する．9研究テーマ 2 に関連する既存研究についてのサーベイ
設定したテーマに関する論文調査結果を報告する．
10研究テーマ 2 に関する課題の設定既存研究の調査を通して，研究の課題を設定する．11研究テーマ 2 の研究内容に関するディスカッション (1)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
12研究テーマ 2 の研究内容に関するディスカッション (2)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
13研究テーマ 2 の研究内容に関するディスカッション (3)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
14研究テーマ 2 に関する研究内容のまとめ実施した研究をまとめて報告を行う．
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】教員とのディスカッションを円滑に行えるよう，報告資料をまとめてくること．
【テキスト（教科書）】特になし．必要な資料は適宜指定する．
【参考書】特になし．必要な資料は適宜指定する．
【成績評価の方法と基準】講義への取り組み (50%)，研究成果 (50%) を総合的に評価する．
【学生の意見等からの気づき】特になし．
【Outline and objectives】This course trains students’ research abilities by imposingresearch subjects on information systems and letting themsurvey previous research, set up goals, and solve problems. Itsobjective is that the students will obtain research abilities thatare suitable for doctoral degrees.
— 47 —
発行日：2021/5/1
HUI500K1
メディア科学プロジェクト
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】メディア科学の諸問題に関してテーマを設定し，テーマに関する既存研究のサーベイ，課題設定，問題解決を通して博士の学位に必要な研究推進能力を育成する．
【到達目標】博士の学位を得るのに相応しい研究推進能力を獲得する．
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】教員とのディスカッションを通して，研究テーマの設定，サーベイ，課題設定，問題解決を行っていく．課題へのフィードバックは，主に教員とのディスカッションの中で行う．なお，早期修了の適格者として判定された社会人学生の場合は，社会人として過去に行った研究以外の業績に基づき，レポートを作成し発表することをもって，上記にかえるものとする．
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1研究テーマ 1 についてのディスカッション教員とのディスカッションを通して，取り組むべきテーマを決定する．2研究テーマ 1 に関連する既存研究についてのサーベイ
設定したテーマに関する論文調査結果を報告する．
3研究テーマ 1 に関する課題の設定既存研究の調査を通して，研究の課題を設定する．4研究テーマ 1 の研究内容に関するディスカッション (1)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
5研究テーマ 1 の研究内容に関するディスカッション (2)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
6研究テーマ 1 の研究内容に関するディスカッション (3)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
7研究テーマ 1 に関する研究内容のまとめ実施した研究をまとめて報告を行う．8研究テーマ 2 についてのディスカッション教員とのディスカッションを通して，取り組むべきテーマを決定する．9研究テーマ 2 に関連する既存研究についてのサーベイ
設定したテーマに関する論文調査結果を報告する．
10研究テーマ 2 に関する課題の設定既存研究の調査を通して，研究の課題を設定する．11研究テーマ 2 の研究内容に関するディスカッション (1)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
12研究テーマ 2 の研究内容に関するディスカッション (2)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
13研究テーマ 2 の研究内容に関するディスカッション (3)
設定した課題を解決する研究の進捗状況を報告する．
14研究テーマ 2 に関する研究内容のまとめ実施した研究をまとめて報告を行う．
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】教員とのディスカッションを円滑に行えるよう，報告資料をまとめてくること．
【テキスト（教科書）】特になし．必要な資料は適宜指定する．
【参考書】特になし．必要な資料は適宜指定する．
【成績評価の方法と基準】講義への取り組み (50%)，研究成果 (50%) を総合的に評価する．
【学生の意見等からの気づき】特になし．
【Outline and objectives】This course trains students’ research abilities by imposingresearch subjects on media science  and letting them surveyprevious research, set up goals, and solve problems.Itsobjective is that the students will obtain research abilities thatare suitable for doctoral degrees.
— 48 —
発行日：2021/5/1
INF800K1
メディア科学特別研究１Ａ、１Ｂ
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文の執筆を通して、研究の方法論を学びます。
【到達目標】課題の発見、研究テーマ設定、関連研究の調査、研究実施、実装、修士論文の執筆を通して、研究の基礎を学びます。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】メディア科学特別演習と並行して行います。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14進捗報告と研究討論(8)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】研究の進捗状況で評価します (100%)。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.
— 49 —
発行日：2021/5/1
INF800K1
メディア科学特別演習１Ａ、１Ｂ
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文執筆に必要となる研究遂行能力の獲得します。
【到達目標】博士論文執筆に必要な、研究テーマ設定、関連研究の調査方法、研究実施方法、実装方法の習得を目標とします。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】研究実施に必要な、様々な要素技術の知識を習得します。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14進捗報告と研究討論(8)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】研究実施状況にもとづき総合的に評価 (100%) します。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will acquire the research execution skills necessaryfor writing a doctoral thesis.
— 50 —
発行日：2021/5/1
INF800K1
メディア科学特別研究２Ａ、２Ｂ
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文の執筆を通して、研究の方法論を学びます。
【到達目標】課題の発見、研究テーマ設定、関連研究の調査、研究実施、実装、修士論文の執筆を通して、研究の基礎を学びます。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】メディア科学特別演習と並行して行います。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14進捗報告と研究討論(8)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】研究の進捗状況で評価します (100%)。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.
— 51 —
発行日：2021/5/1
HUI700K1
メディア科学特別研究２Ａ
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文の執筆を通して、研究の方法論を学びます。
【到達目標】課題の発見、研究テーマ設定、関連研究の調査、研究実施、実装、修士論文の執筆を通して、研究の基礎を学びます。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】情報科学特講と並行して行います。"実世界指向メディア"をキーワードに研究を実施します。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14進捗報告と研究討論(8)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】ミーティングへの参加状況 (30%)、研究実施状況 (70%) にもとづき評価します。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.
— 52 —
発行日：2021/5/1
HUI700K1
メディア科学特別研究２Ｂ
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文の執筆を通して、研究の方法論を学びます。
【到達目標】課題の発見、研究テーマ設定、関連研究の調査、研究実施、実装、修士論文の執筆を通して、研究の基礎を学びます。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】情報科学特講と並行して行います。"実世界指向メディア"をキーワードに研究を実施します。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14まとめここまで実施した研究をまとめます。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】ミーティングへの参加状況 (30%)、研究実施状況 (70%) にもとづき評価します。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.
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発行日：2021/5/1
INF800K1
メディア科学特別演習２Ａ、２Ｂ
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文執筆に必要となる研究遂行能力の獲得します。
【到達目標】博士論文執筆に必要な、研究テーマ設定、関連研究の調査方法、研究実施方法、実装方法の習得を目標とします。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】研究実施に必要な、様々な要素技術の知識を習得します。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14進捗報告と研究討論(8)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】研究実施状況にもとづき総合的に評価 (100%) します。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will acquire the research execution skills necessaryfor writing a doctoral thesis.
— 54 —
発行日：2021/5/1
HUI700K1
メディア科学特別演習２Ａ
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文執筆に必要となる研究遂行能力の獲得します。
【到達目標】博士論文執筆に必要な、研究テーマ設定、関連研究の調査方法、研究実施方法、実装方法の習得を目標とします。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】"実世界指向メディア/Computational Reality"をキーワードにした研究実施に必要な、様々な要素技術の知識を習得します。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14進捗報告と研究討論(8)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】研究実施状況にもとづき総合的に評価 (100%) します。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will acquire the research execution skills necessaryfor writing a doctoral thesis.
— 55 —
発行日：2021/5/1
INF800K1
メディア科学特別研究３Ａ、３Ｂ
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文の執筆を通して、研究の方法論を学びます。
【到達目標】課題の発見、研究テーマ設定、関連研究の調査、研究実施、実装、修士論文の執筆を通して、研究の基礎を学びます。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】メディア科学特別演習と並行して行います。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14進捗報告と研究討論(8)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】研究の進捗状況で評価します (100%)。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will learn the methodology of research through thewriting of their doctoral dissertation.
— 56 —
発行日：2021/5/1
HUI700K1
メディア科学特別演習２Ｂ
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文執筆に必要となる研究遂行能力の獲得します。
【到達目標】博士論文執筆に必要な、研究テーマ設定、関連研究の調査方法、研究実施方法、実装方法の習得を目標とします。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】"実世界指向メディア/Computational Reality"をキーワードにした研究実施に必要な、様々な要素技術の知識を習得します。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14まとめここまで実施した研究内容をまとめます。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】研究実施状況にもとづき総合的に評価 (100%) します。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will acquire the research execution skills necessaryfor writing a doctoral thesis.
— 57 —
発行日：2021/5/1
INF800K1
メディア科学特別演習３Ａ、３Ｂ
単位数：単位｜開講時期：
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士論文執筆に必要となる研究遂行能力の獲得します。
【到達目標】博士論文執筆に必要な、研究テーマ設定、関連研究の調査方法、研究実施方法、実装方法の習得を目標とします。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】研究実施に必要な、様々な要素技術の知識を習得します。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1ガイダンス今後の進め方について説明します。2研究分野テーマ設定(1)議論を通して、研究テーマの設定を行います。3研究分野テーマ設定(2)議論を通して、研究テーマの設定を行います。4研究分野サーベイ (1)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。5研究分野サーベイ (2)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。6研究分野サーベイ (3)研究論文や書籍、インターネットの情報を調査します。7進捗報告と研究討論(1)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。8進捗報告と研究討論(2)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。9進捗報告と研究討論(3)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。10進捗報告と研究討論(4)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。11進捗報告と研究討論(5)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。12進捗報告と研究討論(6)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。13進捗報告と研究討論(7)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。14進捗報告と研究討論(8)研究進捗状況の報告と、研究内容について議論します。
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】論文や関連情報の理解、実装、ミーティングの準備が必要です。
【テキスト（教科書）】特にありません。
【参考書】必要に応じて、書籍、論文などを指定します。
【成績評価の方法と基準】研究実施状況にもとづき総合的に評価 (100%) します。
【学生の意見等からの気づき】なし。
【学生が準備すべき機器他】研究実験室の PC および各自のノート PC を用います。必要に応じて PC 以外の研究室の情報機器・実験機器を用います。
【Outline and objectives】Students will acquire the research execution skills necessaryfor writing a doctoral thesis.
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発行日：2021/5/1
HUI700K1
情報システム特別研究３Ａ
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】Teach students fundamental and key technologies in noveltechnologies, and improve their abilities in research materialsearching,researchproblemidentiﬁcation,andresearchapproach.
【到達目標】Students are able to acquire wide scope of informationtechnology,masterresearchmethodsandconductdeepresearch in new computing areas.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】This course covers four new computing areas four parts,activity recognition, sentiment analysis, affective computingand personality computing.In each of the parts, a generalintroduction will be ﬁrst given, then various technologies willbe focused, and ﬁnally an active discussion will be conducted.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1Emerging ResearchGeneral review about newcomputing research areas2Activity RecognitionIHuman activity recognition inubiquitous computing concept3Activity RecognitionIIData collection for activityrecognition4Activity RecognitionIIIData processing techniquesand machine leaningalgorithms5Sentiment AnalysisIEmotional computing andapplications6Sentiment AnalysisIISentiment analysis techniques
7Sentiment AnalysisIIILatest emotion recognitiontechnologies8Affective ComputingIIntroduction of affectivecomputing9Affective ComputingIIExperiment setting and datacollection10Affective ComputingIIIData processing in affectivecomputing11PersonalityComputing IPersonality theories inpsychology and personalitycomputing12PersonalityComputing IIExperiments and datacollections for personalitycomputing13PersonalityComputing IIITrait calculation and fusionusing sensed data14ReviewReview of human activityrecognition, sentimentanalysis, affective computing,and personality computing
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Search and read papers
【テキスト（教科書）】No
【参考書】Papers assigned by this instructor.
【成績評価の方法と基準】Research effort, performance and output.Presentation (30%), report (30%), research achievement (40%).
【学生の意見等からの気づき】Manage the research plan and schedule
【Outline and objectives】This course covers new computing technologies includingactivity recognition, sentiment analysis, affective computingand personality computing, which will be applied to their study.
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発行日：2021/5/1
HUI700K1
情報システム特別研究２Ｂ
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】学生は、指導教員のもとで，専攻分野に関する研究や学術論文などの読むを行なう。学術論文の読解力を養うとともに，論文の作成，発表の訓練を行う。技術者、研究者としての素養を身に付け、情報科学の分野で活躍できる基礎力を養うことを目的としている。
【到達目標】学生は、情報科学研究科のそれぞれの領域における最先端技術と基礎となる理論を理解し、さらなる発展を可能とすための基礎力を身につけることを目標とする。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】指導教員のもと、各自の研究テーマに関する調査、研究、学習を、セミナー形式もしくは個別に行う。
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】あり / Yes
【授業計画】回テーマ内容第 1 回オリエンテーション特別研究の進め方や内容の紹介第 2 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 3 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 4 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 5 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 6 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 7 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 8 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 9 回研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 10 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 11 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 12 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 13 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論第 14 回 研究の実施と報告調査、研究、学習およびその進捗状況の発表と討論
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】専門分野の学会、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、興味のあるものには積極的に参加・発表すること。
【テキスト（教科書）】各教員の指示に従うこと。
【参考書】各教員の指示に従うこと。
【成績評価の方法と基準】毎週の報告内容、活動状況、研究成果等を勘案し担当教員が個別に評価する。発表 (30%), レポート (30%), 研究成果 (40%).
【学生の意見等からの気づき】アンケート対象外科目であるが、教員と密にコンタクトを取り、積極的に討論することが必要である。
【Outline and objectives】Students research their special theme and write technicalpapers.They need to practice research work in CIS domain, and learnthe basicknowledge and skills of CIS.
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発行日：2021/5/1
HUI700K1
情報システム特別演習２Ｂ
単位数：単位｜開講時期：春学期授業/Spring
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】This course is for students to study various technologiesfor data collection, processing and utilization in practicalapplications.
【到達目標】Studentsareexpectedtomasterbasicapproachesandprogramming skill in processing data from smartphones,browsers,wearables and social media,and apply thesetechniques in practical applications.
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】Main computing technologies will be ﬁrst introduced, thenimportant research areas will be studied in detail, and ﬁnally aconcrete system/application will be designed, implemented andevaluated.
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1IntroductionSystem design, developmentand evaluation2Experiment andData IDesign of experiments for datacollection3Experiment andData IIExperimental datapre-processing techniques4Experiment andData IIIData cleansing andsynchronization of multi datastreams5Experiment andData IVFeature extraction fromexperimental data6Experiment andData VData and feature fusiontechniques7Experiment andData VINature language processingtechniques8ML Techniques IIntroduction of machinelearning techniques9ML Techniques IIRegressive ML techniques10ML Techniques IIIClassiﬁcation ML techniques11ML Techniques IVDeep learning techniques12ML Techniques VEnsemble learning techniques13ML Techniques VIFusion techniques14ReviewData collection and processing
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】Read papers, make programming, prepare presentation andwrite report.Presentation (30%), report (30%), research output (40%).
【テキスト（教科書）】No
【参考書】Provided by this instructor.
【成績評価の方法と基準】Presentations, programs and reports.
【学生の意見等からの気づき】Supervision on research methodology in practical data process-ing and analysis.
【Outline and objectives】The course is for students to study data processing technologiesand make corresponding programs for experimental dataincluding experiment design, data collection, processing andanalysis.
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発行日：2021/5/1
HUI700K1
情報システム特別演習３Ａ
単位数：単位｜開講時期：秋学期授業/Fall
【授業の概要と目的（何を学ぶか）】博士後期課程の学生は、それぞれの専攻分野について研究者として自立して研究活動を行い、またはその他の高度に専門的な業務に従事するために必要な研究能力およびその基礎となる豊かな学識を養うことを目的とする。
【到達目標】博士後期課程の学生は、上記目的を具体的に実現するために、指導教員による日常的な研究指導に従い、それぞれの専門分野に応じて、新規性・有用性に優れた研究テーマを探索し、妥当な解決法を見出して、実際に研究・開発を推進する能力を養うことを目的とする。また、担当教員の関係する共同研究等における意見交換も行い、実用性を考慮した視点から適切な評価を行い、研究開発の方向性を調整する能力も併せて養う。研究開発における基本的アイデアが関連学会の学術論文や査読付き国際会議で採択されるレベルに達することが求められる。
【この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）】ディプロマポリシーのうち、「DP3」と「DP4」に関連
【授業の進め方と方法】指導教員のもと、各自の研究テーマに関する調査、研究学習を、セミナー形式もしくは個別に行う。また、研究開発における基本的アイデアを基に評価実験と考察を行い、関連学会の学術論文や査読付き国際会議に投稿を行う。例えば、以下に列挙したそれぞれのステップにおいて、指導教員と密にコミュニケーションをとり、進捗報告と討論によって進めていく。1. 研究テーマの設定2. 関連研究の調査3. 開発環境の整備4. 実験データの入手 (収集)5. 提案手法 (モデル) の実装6. 提案手法 (モデル) の評価
【アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施】あり / Yes
【フィールドワーク（学外での実習等）の実施】なし / No
【授業計画】回テーマ内容1オリエンテーション特別演習の進め方と内容の説明2演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論3演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論4演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論5演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論6演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論7演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論8演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論
9演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論10演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論11演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論12演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論13演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論14演習の実行と報告関連研究の調査、研究アイデアの提案と検証実験およびその進捗状況の報告と討論
【授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）】1. 専門分野の国際会議、セミナー、研究会などの開催に注意を払い、積極的に参加・発表すること。2. 研究を円滑に遂行するために、各自の能力に応じて、準備・復習等の授業時間外学習を実施すること。
【テキスト（教科書）】各教員の指示に従うこと。
【参考書】各教員の指示に従うこと。
【成績評価の方法と基準】毎週の報告内容、活動状況、研究成果などを勘定し担当教員が個別に評価する。発表 (30%), レポート (30%), 研究成果 (40%).
【学生の意見等からの気づき】アンケート対象外科目であるが、研究の進捗状況に関わらず、教員と密にコンタクトを取り、積極的に討論することが必要である。
【Outline and objectives】The purpose of this course is to enable students in thedoctoral program to perform research activities independentlyas researchers in their respective ﬁelds of study, researchabilities necessary for engaging in other highly specializedwork, and it is to cultivate the rich academic knowledge.
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