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 コンピュータによるデータ分析の⼿順と⽅法を理解し，使⽤することができる．
授業計画 第１回 ゼミナール予定の説明、ゼミナールⅢの目標の説明
学習環境の整備と練習
⽂献講読と実習① 第4章　テキストの前処理①
文献購読
第２回 ⽂献講読と実習② 第4章　テキストの前処理②
プログラム例の実行確認
第３回 ⽂献講読と実習③ 第4章　テキストの前処理③
レビューデータを用いた実践演習
第４回 ⽂献講読と実習④ 第5章　特徴エンジニアリング①(オンデマンド）
文献購読
第５回 ⽂献講読と実習⑤ 第5章　特徴エンジニアリング②
レビューデータを用いた実践演習①
第６回 ⽂献講読と実習⑥ 第5章　特徴エンジニアリング③（オンデマンド）
レビューデータを用いた実践演習②
第７回 ⽂献講読と実習⑦ 第6章　機械学習アルゴリズム①　ロジスティック回帰
文献購読
第８回 ⽂献講読と実習⑧ 第6章　機械学習アルゴリズム②　
レビューデータを用いた実習
第９回 ⽂献講読と実習⑨ 第6章　機械学習アルゴリズム③　汎化性能
文献購読と例題の実行確認
第１０回 ⽂献講読と実習⑩ 第7章　ニューラルネットワーク①
文献購読と例題の実行確認
第１１回 ⽂献講読と実習⑪ 第7章　ニューラルネットワーク②
ニューラルネットワークの実装演習①
第１２回 ⽂献講読と実習⑫　第7章　ニューラルネットワーク③
ニューラルネットワークの実装演習②
第１３回 課題研究報告①　第1グループ発表
レビューデータを用いた分析結果の報告
第１４回 課題研究報告②　第2グループ発表
レビューデータを用いた分析結果の報告
第１５回 課題研究報告③　第3グループ発表
レビューデータを用いた分析結果の報告
授業外学習の課題 ⽂献輪読のテキストを、事前に熟読してゼミに臨むことが重要です。これがゼミの前提です。

テキスト内のコンピュータ実習も、基本的には、授業外学習として実施してもらいます。したがって、充分に時間をかけて予習をしてもらいます。授業外学習として毎⽇平均１時間をあててほしい。

⽇頃からWebデータ収集のターゲットになりそうなキーワードやサイトに気をつけておき，メモしておくようにする．
履修上の注意事項 ※　ブレンド型授業を実施します．オンライン授業では，Google Classroomを使用してオンデマンド教材を配信します．

① 全授業無遅刻無⽋席が原則です．やむをえず⽋席するときは，事前に必ず連絡して下さい．
② 提出課題や発表はそれぞれが評価対象となるため、課題提出のない場合や発表をしなかった場合は該当分の評価は0点となります．
③ PCおよびネットワーク環境を⽤意すること．
成績評価の方法・基準 出席率70%以上を評価の対象とします。
ゼミへの取り組み（30％）、課題研究などの課題（70％）を目安に総合的に評価します。
テキスト 中山光樹　著『機械学習・深層学習による自然言語処理入門』マイナビ出版
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		 ゼミ⽣全員に個別⾯談を実施します。
質問・相談については、ゼミ終了直後やメールで受け付けます。すぐに解決しない問題については、メールでアポイントメントをとってもらって、個別に対応します。質問のうち、他の学⽣にも参考になる内容については、次の講義の時に学⽣にフィードバックします。
■カリキュラム情報
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（Ｆ群） FCBA36031 2017～2023 3･4