授業コード | 12062624 | クラス | 24 |
科目名 | ゼミナールⅢ | 単位数 | 2 |
担当者 | 高濱 節子 | 履修期 | 前期授業 |
カリキュラム | *下表参考 | 配当年次 | *下表参考 |
授業題目 | 経営情報論ゼミナール |
授業の概要 | 経営情報論ゼミナールにおける学習テーマは「最適意思決定に対する経営科学および情報科学の応用」である. ゼミナールの学習内容は,次の三つの柱から構成されている. ①経営科学に関する部分・・・最適意思決定,数理計画,ゲーム理論など ②情報科学に関する部分・・・プログラミング,インターネットなど ③応用事例に関する部分・・・事例研究,システム作成,シミュレーションなど なお,2年次のゼミナールⅠ・Ⅱは基礎編,3年次のゼミナールⅢ・Ⅳは応用編であり,4年次の卒業論文作成に向けた基礎学力と表現力の獲得を目指す. 毎回のように,若干の数学とコンピュータを用いるが,本ゼミナールでは,基礎学力と表現力の向上を最大の目的にしているので,学習内容は基本的な内容となっており,平易なはずである. |
学習の到達目標 | ①経営科学の基本および情報科学の基本を確実に修得し,基本的な問題解決に利用できるようになる. ②情報科学をテーマにした卒業論文につながるような発展的な学習ができる. ③情報科学をテーマにしたレポートライティングができるようになる. |
授業計画 | 第1回 | ガイダンス①(学習内容について) |
第2回 | 情報科学の基礎学習と応用演習① 表データのデータ処理(1/3) |
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第3回 | 情報科学の基礎学習と応用演習② 表データのデータ処理(2/3) |
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第4回 | 情報科学の基礎学習と応用演習③ 表データの分析(3/3) |
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第5回 | 情報科学の応用学習と基礎演習① データベース演算,基本統計量 |
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第6回 | 情報科学の応用学習と基礎演習② データ加工の基礎 |
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第7回 | 情報科学の応用学習と基礎演習③ 機械学習の前準備 |
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第8回 | 情報科学の応用学習と基礎演習④ 機械学習(クラスタリング) |
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第9回 | 情報科学の応用学習と基礎演習⑤ 機械学習(決定木) |
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第10回 | 情報科学の応用学習と発展演習① 最適化問題の前準備 |
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第11回 | 情報科学の応用学習と発展演習② 最適化問題(最適輸送計画) |
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第12回 | 情報科学の応用学習と発展演習③ 最適化問題(数値シミュレーション) |
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第13回 | 情報科学の応用学習と発展演習④ 画像処理の利用 |
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第14回 | 情報科学の応用学習と発展演習⑤ 自然言語処理の利用 |
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第15回 | 総まとめ |
授業外学習の課題 | ①時間外にテキスト等で予習し,次回の授業実施や実習が円滑に進むように努力する. ②輪読・実習は,Google Classroom等を利用して行う.授業計画の予定通り完了しない場合は,授業外に行う. ③日頃からWebサイト等で活用できそうな情報等についてアンテナをはっておく. |
履修上の注意事項 | ①全回数の授業への参加を基本とする. ②ノートPCおよびネットワーク環境を⽤意すること. ③授業はZoomで⾏いますが,第15回「総まとめ」の授業については,プログラム集作成課題に代える.課題の詳細については,授業中に指⽰する. |
成績評価の方法・基準 | コミュニケーションセッションへの積極的な投稿(15%),ゼミへの積極的参加(15%),テキスト輪読(30%),プログラム集(40%),で評価する予定である. |
テキスト | 最初の授業で指示する. |
参考文献 | 適宜,授業中に指示する. |
主な関連科目 | ゼミナールⅠ・Ⅱ,経営情報論Ⅰ, 経営情報論Ⅱ,B2群特殊講義a(アルゴリズムとプログラミ ング演習),B2群特殊講義a(アルゴリズムとプログラミング発展演習) |
オフィスアワー及び 質問・相談への対応 |
①早めにZoomのミーティングルームを開くので,授業開始前にも質問・相談を受けます. ②電⼦メールによる質問も受け付けます. |
所属 | ナンバリングコード | 適用入学年度 | 配当年次 |
商学部経営学科(D群) | - | 2012~2016 | 3・4 |
商学部経営学科(F群) | FCBA36031 | 2017~2020 | 3・4 |