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最終更新日：2025年3月17日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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文科系のための線形代数・解析Ⅱ
「文科系のための線形代数・解析I」に引き続き、経済学や統計学、データ科学などにおいて必要とされる線形代数、解析の基礎を学ぶ。線形回帰、二変数関数の微積分、基本的な最適化手法などを理解し、簡単な問題に応用できるようになることを目標とする。講義とMATLABを用いた演習を並行して進めることで実践で役立つ理解を目指す
Continuing from "Linear algebra and analysis for students of humanities and social sciences major I," learn the fundamentals of linear algebra and analysis needed in economics, statistics, and data science. The goal is to understand linear regression, calculus of bivariate functions, and basic optimization methods, and to be able to apply them to simple problems. Lectures and exercises using MATLAB will be given in parallel for a practical understanding of the subject
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0704123
FEC-ST4801L1
文科系のための線形代数・解析Ⅱ
藤堂 眞治
火曜2限、金曜2限
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文科系のための線形代数・解析Ⅰ
経済学や統計学、データ科学などにおいて必要とされる線形代数の基礎を学ぶ。二次元・三次元の線形写像と行列、固有値分解などを理解し、簡単な問題に応用できるようになることを目標とする。講義とMATLABを用いた演習を並行して進めることで実践で役立つ理解を目指す
Learn the basics of linear algebra required in economics, statistics, and data science. The goal is to understand two- and three-dimensional linear maps and matrices, eigenvalue decomposition, etc., and to be able to apply them to simple problems. Lectures and exercises using MATLAB will be given in parallel for a practical understanding of the subject
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0704122
FEC-ST4801L1
文科系のための線形代数・解析Ⅰ
藤堂 眞治
火曜2限、金曜2限
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最適化手法
現代の理工学の様々な局面にて重要性が増している数理最適化手法の基礎を解説する。Basic methodologies of mathematical optimization are explained.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-AM2150L1
FEN-AM2150L1
最適化手法
佐藤 一宏
月曜3限
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最適化・意思決定論
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08D1426
FAS-DA4F26L3
最適化・意思決定論
前田 章
未定
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統計と最適化
機械学習の基礎となる統計と最適化に関する講義を行う．
/
Lectures on statistics and optimization as the foundations of machine learning.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0510009
FSC-IS2009L1
統計と最適化
杉山 将
火曜3限
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統計学I[広域システムコース]
現代の『統計学』は様々な学問分野（機械学習・人工知能・制御理論・信号処理・統計物理等々）に波及した、『統計科学』と呼ぶべきものになっている。この授業では幅広い分野で欠かせない、統計学の基礎・本質的な考え方・解析手法を学ぶ。現代的な視点から特に重要と思われる項目を選択的に取り扱い、様々な場面で実用性の高い統計学の解析手法を解説する。この授業は講義「統計学実習」と連動しており、実習を通じて、講義で学んだ解析手法を、自ら使えるようになることを目標としている。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08D1306
FAS-DA2E06L1
統計学I[広域システムコース]
大泉 匡史
未定
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統計学実習[広域システムコース]
現代の『統計学』は様々な学問分野（機械学習・人工知能・制御理論・信号処理・統計物理等々）に波及した、『統計科学』と呼ぶべきものになっている。この講義では、この講義と連動した講義である「統計学/統計学I」で学習した統計解析の手法を使って実際のデータ解析を行う。解析には、現代のデータ分析や機械学習においては代表的なプログラミング言語の一つであるpythonを用いるが、他のプログラミング言語を用いて解析を行っても問題ない。実習を通じて解析手法の理解を深め，受講者自身が様々な場面において適切な解析手法を自ら選び、使えるものにすることを目標とする。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
08D1310
FAS-DA2E09P1
統計学実習[広域システムコース]
大泉 匡史
未定
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数理計画と最適化１
社会システム、人工物システム等の複雑なシステムをモデル化し、最適化するための手法を説明する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-SI3711L1
FEN-SI3711L1
数理計画と最適化１
鈴木 克幸
火曜2限、金曜2限
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数理計画と最適化２
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-SI3712L1
FEN-SI3712L1
数理計画と最適化２
太田 順
木曜1限、木曜2限
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統計学II
「統計I」に引き続き、統計学の基礎について講義する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0125863
FLA-EC2813L1
統計学II
川久保 友超
金曜3限、金曜4限
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