数理解析特論 [ハイ] ｜シラバス情報

開講年度

2026年度

開講学期

後期

科目名

数理解析特論

授業種別

講義

科目名（英語）

Mathematical Analyses

授業情報(授業コード・クラス名・授業形態)

Z1900029 数理解析特論 [ハイ]

担当教員

竹川高志

単位数

2.0単位

曜日時限

金曜3限

キャンパス

新宿　遠隔

教室

.、A-1441 Izumi12

学位授与の方針

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 80%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　20%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

具体的な到達目標

・ベイズ推論を理解し活用できる
・強化学習の基礎的なアルゴリズムを実装できる
・意思決定の計算論モデリングの概要を理解している

受講にあたっての前提条件

微分方程式と確率統計の基礎について理解していることが望ましい。

AL・ICT活用

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション・ディベート／プレゼンテーション／クリッカー・タブレット等ICTを活用した双方向授業／e-ラーニング等ICTを活用した自主学習支援

授業計画

1. 計算論モデリングの基礎
2. 強化学習
3. ベイズ推論によるパラメータ推定
4. モデル選択
5. 計算論モデリングを用いた分析
6. モデルの拡張
7. 発展的話題

成績評価の方法

講義中に設定したプレゼンテーションとレポートにより評価する。

受講生へのフィードバック方法

アンケートや対話により理解度を測りながら授業を進める．

教科書

なし

参考書

行動データの計算論モデリング　強化学習モデルを例として
片平健太郎・オーム社・ISBN　978-4-274-22261-0
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274222610/

オフィスアワー

金曜日4限，新宿高層棟 A1516

受講生へのメッセージ

例年と内容が大きく変わります。

実務家担当科目

実務経験の内容

データ分析の経験がある教員が、実データに対する理論適用の経験を活かし、実践的な力学系理論の活用について講義する。

教職課程認定該当学科

情報学専攻