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最終更新日:2020/10/01  
筑波大学 教育課程編成支援システム

0BDM227 ネットワーク特論

1.0 単位, 1 - 3 年次, 秋C 応談
吉田 健一

授業概要

インターネットの発展は人工知能やデータマイニング、深層学習、強化学習などの技術と共に、新しい社会インフラとしての地位を確立した。本講義では、このような背景の中、ビッグデータやクラウドサービスなど関連の最新論文を題材に、各論文の貢献について議論する。議論の目標は、論文が研究分野にもたらす貢献に留まらず、各論文の査読プロセスなどにも立ち入りながら、査読の仕方、査読への対応の仕方などについて理解する。

備考

02CF203, 02FA242と同一。
2020年度開講せず。
西暦奇数年度開講

授業形態

講義及び演習

学位プログラム・コンピテンスとの関係

知の創成力
研究遂行能力
エビデンスベース分析能力
課題解決能力

授業の到達目標(学修成果)

最新の研究論文を題材に、内容に関する議論を行い、同時に査読の仕方、査読への対応の仕方などについても学ぶ。

キーワード

インターネット, 論文投稿

授業計画

インターネットの発展は人工知能やデータマイニング技術と共に、新しい社会インフラとしての地位を確立した。本講義では、このような背景の中、ビッグデータ・クラウドサービスなど関連の最新論文を題材に、各論文の貢献について議論する。議論の目的は、論文が研究分野にもたらす貢献に留まらず、各論文の査読プロセスなどにも立ち入りながら、査読の仕方、査読への対応の仕方などについても学ぶ。

1回目に講義の目標、受講者の役割についてガイダンスを行い、担当する論文を決め、2回目以降担当の論文について議論する。

履修条件

なし

成績評価方法

発表・討論(50%)とレポート(50%)によって成績を評価する。

学修時間の割り当て及び授業外における学修方法

講義準備として担当論文についての発表準備を行う

教材・参考文献・配付資料等

特に指定しない。
必要に応じて講義で別途紹介する。

オフィスアワー等(連絡先含む)

事前にmailにてアポを取ること

その他(受講生にのぞむことや受講上の注意点等)

なし

他の授業科目との関連

ティーチングフェロー(TF)・ティーチングアシスタント(TA)

なし