【授業の目的】
数理情報システムに関連する複数分野の最先端の理論・応用・実践を演習を通して学ぶことを目的とする。
【授業の到達目標】
(a) 数理情報システムに関連する最先端トピックの基礎理論と応用についての知識を習得する。【知識・理解】
(b) 演習を通して最先端の実践的技術を身につける。【技能】
【授業概要（キーワード）】
数理情報システム分野の最前線，統計学、機械学習、自然言語処理、演習
【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
D-1．演習、実習、実験等を行う機会がある。：26～50％
A-2．小レポート等により、事前学習（下調べ、調査等含む）が必要な知識の上に思考力を問う形での文章を記述する機会がある。：26～50％
D-2．事前学習（下調べ、調査等含む）で習得した知識等を踏まえて演習、実習、実験等を行う機会がある。：26～50％
【科目の位置付け】
数理情報システム分野に関連する複数の最先端トピックに関する知識・技術を演習を通して習得する科目である。
【SDGs（持続可能な開発目標）】
04.質の高い教育をみんなに
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
【授業計画】
・授業の方法
複数教員がそれぞれの専門分野に関連するトピックについての演習をオムニバス形式で行う。オンライン会議システムを利用したオンライン形式で全授業を行う。
演習には知識習得のための講義的な内容も含まれ、また、演習方法は各教員の方針により多岐にわたる（プログラミング等を伴う演習ではないことがある）。
・日程
３名の教員が各５回ずつ担当する。
第 １回～第 ５回：確率・統計の基礎及び応用（データ解析）に関する演習
第 ６回～第１０回：機械学習に関する演習（理論・実践）
第１１回～第１５回：自然言語処理に関する演習（基礎・実践）
※状況によっては、内容や実施順序を変更する可能性がある。
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
オンライン会議システムを利用したオンライン形式で全講義を行うため、インターネット環境に接続できるPCを各自用意する必要がある。講義内容で不明な点がある場合は、授業時間内に質問しその都度解決することが望ましい。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
各トピックに関して提示される課題・問題を自身の手で解く（又は、実装する）時間を予習・復習の段階で設け、理解を深めることが望ましい。また、関連トピックに関して文献・インターネット等で調査することが大切である。オンライン開講のため、対面でのサポートはない。授業時間外の学習で不明な点が生じた際は、WebClassやメールを通じて担当教員に連絡して解決するように。
【成績の評価】
・基準
到達目標 (a)・(b)の達成度を、各教員に対するレポート等で評価する。
・方法
各教員からの評価点の平均点を成績評価とする。６０点以上が合格となる。
【テキスト・参考書】
テキストは各教員毎に個別指示がある。
【その他】
・学生へのメッセージ
各教員が提示する演習は各トピックへの入門である。各トピックに興味をもって臨み、演習をきっかけに各自自身の調査で知識を更に深めることが大切である。
・オフィス・アワー
授業内容に関することは各回の担当教員に適宜メール等で質問すること。
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