| 講師 | 川尻 喜章 教授 |
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| 開講部局 | 教養教育院 2020年度春学期 |
| 対象者 | 理系全般 学年不問 (2単位) |
本授業科目は，自然科学系分野の諸現象について，それらの諸現象を学際的，総合的に分析，把握する能力を育むとともに，他の学問分野との関連性について理解することが目的です。
横断的、学際的な学問であるシステム工学の手法について学びます。特にシステムのモデル化や解析・設計法の手法を解説します。また高校で学んだ数学から、大学でこれから学ぶデータサイエンス、機械学習、人工知能などの関連科目へ橋渡しとなる内容である統計や最適化についての内容も含みます。
オンライン講義においては、リアルタイムの匿名発言・質問ツールを使いインタラクティブな授業を実施しました。学生の質問や発言を奨励するよう努めています。
１．システム工学とは
２．システムの計画と評価
３．データの統計的解析
４．モデリングとシミュレーション
５．最適化
履修条件は特にないです。微分方程式、線形代数、確率・統計などの知識が必要なので、大学 1 年生の数学の進行に合わせながら講義を行います。
課題及び講義内演習（50％）と定期試験(50%)で評価します。出席点はないですが、講義内演習を行うので出席しないと回答出来ません。また、履修取り下げ制度を採用します。
システム工学(第 2 版) 、室津 義定, 大場 史憲, 米澤 政昭, 藤井 進, 小木曽 望，森北出版, ISBN 4627911726
課題は NUCT に提出してください。講義に関する連絡、宿題問題の掲示と提出、及び補足資料の電子配布も全て NUCT から行います。連絡は全学メールに転送されるので、全学メールは必ず見てください。講義中にスマートフォンやタブレットなどを用いた演習を頻繁に行います。
質問があれば、講義中でも積極的に発言、質問してください。担当教員は学生からの質問を常に尊重し、講義の進行に支障がない限り出来る限り答えるようにします。また、学生が他の学生の質問を嘲笑したり邪険に扱うことを禁止します。NUCT の「フォーラム」にも質問を投稿できるようにします。担当教員は講義時間以外にも毎週 1 時間のオフィスアワーを設け、この時間に自由に質問が出来るようにします。
The objective of this course is to gain analytical techniques and understanding for topics in natural sciences, and learn the relationships of such techniques to other fields. Modeling, analysis, and design of systems will be introduced. Advanced topics that bridge high-school level mathematics to data science, machine learning, and artificial intelligence will be discussed, such as statistics and optimization.
August 30, 2021