数値的最適化

開講元

経営工学コース

担当教員

中田 和秀

授業形態

講義 (対面型)

メディア利用科目

-

曜日・時限
(講義室)

火3-4 (W9-508) / 金3-4 (W9-508)

クラス

-

科目コード

IEE.A430

単位数

200

開講時期

2022年度

開講クォーター

4Q

シラバス更新日

2025年7月10日

使用言語

日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

本講義では、機械学習にまつわる数学的理論などについて学ぶ。
また、日本語文書から有用な知見を発見するための手法を扱う。特に、分かち書きの各種手法と単語埋め込みの方法について学ぶ。

到達目標

機械学習や日本語文書の解析法について深く学び、最適化問題を解決する技術や考え方を身につける。
１．機械学習の理論的性質を理解し、それを応用できる
２．日本語文書の解析法を理解し、それを応用できる

キーワード

機械学習、テキストマイニング

学生が身につける力

• 専門力
• 教養力
• コミュニケーション力
• 展開力 (探究力又は設定力)
• 展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

毎回の授業で出席を取る。
学生には授業前にテキストを読んでおくことを求める。

授業計画・課題

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

指定なし

参考書、講義資料等

講義資料は事前にT2SCHOLAにアップする

成績評価の方法及び基準

機械学習とテキストマイニングの理解度を評価する。成績はテストとレポートで行う。

関連する科目

• IEE.A206 ： オペレーションズ・リサーチ 基礎
• IEE.A330 ： オペレーションズ・リサーチ応用
• IEE.A331 ： モデル化とOR

履修の条件・注意事項

履修の条件を設けない