授業概要/Course
Description
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集中講義のパート1（＝最初の３分の２）では、本学がライセンスを購入している数式処理ソフト Maple の基本を学び、自分で Maple が活用できるようにする。
また、パート2（＝残りの３分の１）では、Maple を活用して、機械学習に対する体験的導入をおこなう。
パート1は主として中島が担当し、パート2は主として加藤が担当する。
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到達目標/Course
Objectives
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Maple の使用法を理解し、基本コマンドが使いこなせるようになること。
また、Maple の活用例として、機械学習のプログラミングを実際に体験すること。
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授業内容/Schedule
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実施回/Week
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内容/Contents
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第1回 /
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イントロダクション：Maple でできることの例示
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第2回 /
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アプリケーションとしての Maple の使い方
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第3回 /
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基本演算：Maple での数（かず）の扱い
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第4回 /
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微分積分（その1：グラフを描く）
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第5回 /
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微分積分（その2：アニメーションの活用）
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第6回 /
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複素数の扱い方
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第7回 /
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プロシージャの作り方と使い方
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第8回 /
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個数の処理と確率：プロシージャの活用
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第9回 /
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Maple 検定 (Computer Baset Testing) の実施
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第10回 /
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線形代数に関するコマンドの紹介・実習
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第11回 /
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確率・統計に関するコマンドの紹介・実習
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第12回 /
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はじめての機械学習：概略の解説
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第13回 /
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機械学習(1)：線形回帰モデル
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第14回 /
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機械学習(2)：ロジスティック回帰モデル
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第15回 /
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機械学習(3)：ディープラーニングモデル
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授業計画コメント/Comments on the Schedule
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授業方法/Teaching Method
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一人１台のPCを用意し、実習形式で授業を行う。
（つまり、必要事項の説明をおこなった後、各自で実習をおこなう。）
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使用言語/Language in Class
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日本語/Japanese
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1
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英語/English
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日本語・英語以外/Other Language
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準備学習
(予習・復習)/Class Preparation
(Preparation and Review)
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準備としては、数学科のホームページにある Maple コーナーの資料を読んでおくことが望ましい。
また、授業を受けた後は、当時学んだコマンドについて復習すると、効果的に学習できる。
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成績評価の
方法・基準/Evaluation
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評価項目/Criteria
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評価配分(%)/Percentage
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備考/Comments
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学期末試験（第1学期）/First Term examination
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学年末試験（第2学期）/Second Term examination
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中間テスト/Mid-term examination
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レポート/Reports
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30
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講義中に課題を提示する
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小テスト/Quizzes
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30
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Maple 検定により理解度をチェックする
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平常点（出席、クラス参加、グループ作業の成果等）/Particlpation, Attendance, Group Work, etc.
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40
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出席点、および、授業へのコミットメント
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その他(備考欄を参照)/Other(see remarks column)
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成績評価コメント
各目標にどのような点が評価のポイントになるか、具体的に記入してください。/General Comments on the Evaluation Criteria:
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自力で Maple を利用できるようになったかどうか、を主眼として評価を行う。
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課題等（試験やレポート等）に対するフィードバック/Feedback on Exams or Assignments
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Maple 検定は、結果を各人に通知し、提出された課題にはコメントを通知する。
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教科書/Textbook
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教科書コメント/General Comments on the Textbooks
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参考文献/Reference
Book
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参考文献コメント/General Comments on the Reference Books
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履修上の注意/A Note on Registration
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本学計算機センターのユーザーであること（アカウントを持っていること）が必要である。
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その他/Other
Infomation
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集中講義の期間を書く場所がないようなので、ここに書いておきます。
日程として、9月7日（月）から9月11日（金）の各日3、4、5限、を予定しています。
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カリキュラムマップ/Curriculum map
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