授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
大学院生のための英語プレゼンテーション
|
(英 訳) | Presentation for Graduate Students | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
(担当教員) |
|
||||||
(群) | 院共通 | ||||||
(分野(分類)) | コミュニケーション | ||||||
(使用言語) | 英語 | ||||||
(旧群) | |||||||
(単位数) | 1 単位 | ||||||
(時間数) | 30 時間 | ||||||
(週コマ数) | 1 コマ | ||||||
(授業形態) | 演習 | ||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||
(配当学年) | 大学院生 | ||||||
(対象学生) | 全学向 | ||||||
(曜時限) | 集中 8/27 (火)、8/28(水)2-4限、8/30(金)2-3限 |
||||||
(教室) | 教育院棟演習室21、22、23 | ||||||
(授業の概要・目的) | This course is designed to provide graduate students with an opportunity to develop their ability and confidence when presenting field-specific content to an informed audience. Giving presentations in an academic setting, whether it is in a classroom, laboratory context, or at a conference, has become increasingly necessary for students at the graduate level. Course content extends from how to greet the audience to how to answer audience questions. | ||||||
(到達目標) | Students successfully completing this course will be able to do the following: ・ Create an appropriate presentation slideshow for a conference or a research laboratory presentation; ・ Clearly introduce and provide an overview of the talk through appropriate signposting; ・Properly display visual aids to enhance audience understanding of research data; ・Use posture and movement to engage the audience; ・Use gestures, voice, and eyes to emphasize information and connect with the audience; ・Produce a research presentation; and ・Answer audience questions. |
||||||
(授業計画と内容) | Session 1: Introductions, conferencing, and networking Session 2: Structure of academic presentations Session 3: Information Organization: From greetings to goodbyes Session 4: Body language and gestures Session 5: Creating effective slideshows and displaying research data Session 6: A special focus on data significance Session 7: Answering basic research and audience questions Session 8: Student presentations and instructor feedback * Please note that this course will take place at: YOSHIDA Campus on the following dates: 8/6, 8/7, 8/9 KATSURA Campus on the following dates: 8/20, 8/21, 8/23 YOSHIDA Campus on the following dates: 8/27, 8/28, 8/30 Students can sign up for only one of these courses. Tuesday (2-3-4 periods) Wednesday (2-3-4 periods) Friday (2-3 periods) |
||||||
(履修要件) |
This course has a limit set on student enrollment to 20 students. In the case where many students wish to enroll in class, a lottery system will decide inclusion.
*本科目は、KULASISでの履修登録を行いません。7月頃、履修申込を受け付ける予定です。詳細は別途周知します。/ The course registration is not conducted via KULASIS. Application is scheduled to be accepted around July, and the details will be announced separately. |
||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度) | 20% Active Participation* 20% Slideshow Creation 60% Main (30%) and Minor (30%) Presentations *Be sure to attend all class sessions. Grading occurs throughout the course during class presentations. Any absences during these grading times will result in a score of "0" for graded presentations and tasks. |
||||||
(教科書) |
使用しない
A booklet will be provided to the students by the teacher. It will be uploaded to PandA.
|
||||||
(参考書等) |
授業中に紹介する
|
||||||
(授業外学習(予習・復習)等) | Students will be asked to work on several smaller in-class talks and one larger presentation as their primary out-of-class homework assignment. This includes recording your own presentations and uploading them to Google Drive. | ||||||
(その他(オフィスアワー等)) | Students will use Google Drive during presentations, with specific focus on Google Docs and Google Slides. Some computer skills are required, though most in-class work can be performed on a smartphone or a tablet. Familiarity with Google Docs and Slides is not required--only the willingness to learn the basics of these skills. | ||||||
大学院生のための英語プレゼンテーション
(科目名)
Presentation for Graduate Students
(英 訳)
|
|
||||||
(群) 院共通 (分野(分類)) コミュニケーション (使用言語) 英語 | |||||||
(旧群) (単位数) 1 単位 (時間数) 30 時間 (週コマ数) 1 コマ (授業形態) 演習 | |||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 全学向 |
|||||||
(曜時限)
集中 8/27 (火)、8/28(水)2-4限、8/30(金)2-3限 (教室) 教育院棟演習室21、22、23 |
|||||||
(授業の概要・目的)
This course is designed to provide graduate students with an opportunity to develop their ability and confidence when presenting field-specific content to an informed audience. Giving presentations in an academic setting, whether it is in a classroom, laboratory context, or at a conference, has become increasingly necessary for students at the graduate level. Course content extends from how to greet the audience to how to answer audience questions.
|
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(到達目標)
Students successfully completing this course will be able to do the following:
・ Create an appropriate presentation slideshow for a conference or a research laboratory presentation; ・ Clearly introduce and provide an overview of the talk through appropriate signposting; ・Properly display visual aids to enhance audience understanding of research data; ・Use posture and movement to engage the audience; ・Use gestures, voice, and eyes to emphasize information and connect with the audience; ・Produce a research presentation; and ・Answer audience questions. |
|||||||
(授業計画と内容)
Session 1: Introductions, conferencing, and networking Session 2: Structure of academic presentations Session 3: Information Organization: From greetings to goodbyes Session 4: Body language and gestures Session 5: Creating effective slideshows and displaying research data Session 6: A special focus on data significance Session 7: Answering basic research and audience questions Session 8: Student presentations and instructor feedback * Please note that this course will take place at: YOSHIDA Campus on the following dates: 8/6, 8/7, 8/9 KATSURA Campus on the following dates: 8/20, 8/21, 8/23 YOSHIDA Campus on the following dates: 8/27, 8/28, 8/30 Students can sign up for only one of these courses. Tuesday (2-3-4 periods) Wednesday (2-3-4 periods) Friday (2-3 periods) |
|||||||
(履修要件)
This course has a limit set on student enrollment to 20 students. In the case where many students wish to enroll in class, a lottery system will decide inclusion.
*本科目は、KULASISでの履修登録を行いません。7月頃、履修申込を受け付ける予定です。詳細は別途周知します。/ The course registration is not conducted via KULASIS. Application is scheduled to be accepted around July, and the details will be announced separately. |
|||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度)
20% Active Participation*
20% Slideshow Creation 60% Main (30%) and Minor (30%) Presentations *Be sure to attend all class sessions. Grading occurs throughout the course during class presentations. Any absences during these grading times will result in a score of "0" for graded presentations and tasks. |
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(教科書)
使用しない
A booklet will be provided to the students by the teacher. It will be uploaded to PandA.
|
|||||||
(参考書等)
授業中に紹介する
|
|||||||
(授業外学習(予習・復習)等)
Students will be asked to work on several smaller in-class talks and one larger presentation as their primary out-of-class homework assignment. This includes recording your own presentations and uploading them to Google Drive.
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(その他(オフィスアワー等))
Students will use Google Drive during presentations, with specific focus on Google Docs and Google Slides. Some computer skills are required, though most in-class work can be performed on a smartphone or a tablet. Familiarity with Google Docs and Slides is not required--only the willingness to learn the basics of these skills.
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授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
日本語・日本文化研修プログラム修了研究論文
|
(英 訳) | Japanese Studies Program Completion Research | ||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(担当教員) |
|
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(群) | 人社 | ||||||||||||||||||
(分野(分類)) | 日本理解 | ||||||||||||||||||
(使用言語) | 日本語 | ||||||||||||||||||
(旧群) | A群 | ||||||||||||||||||
(単位数) | 4 単位 | ||||||||||||||||||
(時間数) | 60 時間 | ||||||||||||||||||
(週コマ数) | 2 コマ | ||||||||||||||||||
(授業形態) | 演習 | ||||||||||||||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||||||||||||||
(配当学年) | 1回生 | ||||||||||||||||||
(対象学生) | 留学生 | ||||||||||||||||||
(曜時限) | 集中 |
||||||||||||||||||
(教室) | その他 | ||||||||||||||||||
(授業の概要・目的) | ‐ | ||||||||||||||||||
(到達目標) | ‐ | ||||||||||||||||||
(授業計画と内容) | ‐ | ||||||||||||||||||
(履修要件) |
日本語・日本文化研修留学生限定
|
||||||||||||||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度) | ‐ | ||||||||||||||||||
(教科書) |
‐
|
||||||||||||||||||
(参考書等) | |||||||||||||||||||
(授業外学習(予習・復習)等) | ‐ | ||||||||||||||||||
(その他(オフィスアワー等)) | |||||||||||||||||||
日本語・日本文化研修プログラム修了研究論文
(科目名)
Japanese Studies Program Completion Research
(英 訳)
|
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(群) 人社 (分野(分類)) 日本理解 (使用言語) 日本語 | |||||||||||||
(旧群) A群 (単位数) 4 単位 (時間数) 60 時間 (週コマ数) 2 コマ (授業形態) 演習 | |||||||||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 1回生 (対象学生) 留学生 |
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(曜時限)
集中 (教室) その他 |
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(授業の概要・目的)
‐
|
|||||||||||||
(到達目標)
‐
|
|||||||||||||
(授業計画と内容)
‐ |
|||||||||||||
(履修要件)
日本語・日本文化研修留学生限定
|
|||||||||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度)
‐
|
|||||||||||||
(教科書)
‐
|
|||||||||||||
(参考書等)
|
|||||||||||||
(授業外学習(予習・復習)等)
‐
|
|||||||||||||
(その他(オフィスアワー等))
|
|||||||||||||
授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
ゲノム生命科学特論
|
(英 訳) | Advanced Course of Genome Life Science | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(担当教員) |
|
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(群) | 院横断 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(分野(分類)) | 自然科学系 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(使用言語) | 日本語 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(旧群) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(単位数) | 1 単位 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(時間数) | 30 時間 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(週コマ数) | 1 コマ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(授業形態) | 演習 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(配当学年) | 大学院生 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(対象学生) | 理系向 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(曜時限) | 集中 集中 |
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(教室) | G棟セミナー室A/B/C/D | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
生命科学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(授業の概要・目的) | 次世代シーケンサー(NGS)の台頭により、生命科学研究においてもこれまでとは桁違いのビッグデータをベースに研究をすることが必須になってきている。これからの生命科学研究者はその膨大な情報を自ら読み、理解し、解析する力が問われている。 本講義では、これまでのシーケンス技術の発展を歴史的に俯瞰し上で、実際にNGSを用いた最前線の研究例を紹介する。さらに演習では、NGSが出力するデータに実際に触れ、化学研究所のスパコンを用いてUNIXや解析ソフトウェアによる解析を行い、数字・文字の羅列であるビッグデータから、生物学的な意味を抽出する。ビッグデータを扱ったことのない初学者でも、2日間の講義・演習でNGS解析ができるレベルにまで引き上げることが目標である。 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(到達目標) | [1] 次世代シーケンサーの原理・特徴について説明でき、様々な解析手法と応用研究について理解できること。 [2] 基本的なUNIXコマンドについて理解し、ターミナル上で自由に操作することができること。 [3] 次世代シーケンサーが出力するファイル形式を理解し、その解析に必要なソフトウェアについて理解・操作することができること。 [4] 次世代シーケンサーが出力する数字・文字の羅列であるビッグデータから、生物学的な意味を抽出できること。 [5] スパコンの仕組みを理解し、実際に接続し、計算を行うことができること。 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(授業計画と内容) | 授業計画と内容については初日の講義で改めて説明する。 9月上旬(1日目) 講義・演習 2限目 (講義1) 山本拓也(iPS細胞研究所):次世代シーケンサー(NGS)を用いたiPS・ES細胞研究について 3限目 (演習1) UNIXの基本的なコマンド操作・ターミナル操作方法の習得 4限目 (演習2) UNIXによるテキスト処理 5限目 (演習3) NGSに関連する配列データフォーマットの解説 9月上旬(2日目) 講義・演習 2限目 (演習4) RNA-seq解析(1):ショートリードのゲノム配列へのマッピング 3限目 (演習5) RNA-seq解析(2):発現変動遺伝子の抽出 4限目 (演習6) RNA-seq解析(3):Rを用いたデータ解析・生物学的意味の抽出 5限目 (演習7) RNA-seq解析(4):Rを用いたデータ解析・生物学的意味の抽出 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(履修要件) |
本演習では、受講生のPCを用いて、京都大学化学研究所のスパコンにリモート接続し、シェルを用いて計算を行う。PCのOSはWindows/Macの種類を問わないが、HDDの空き容量に余裕があること、メモリは8GB以上あることが望ましい。UNIXやスパコンの使用経験は問わない。低スペックのPCしか持っていない受講者に対しては、生命科学研究科のMacbookを貸与できる。ただしその台数(35台)に限りがあるため、希望者が一定数を上回った場合は、生命科学研究科の履修希望者へ優先して貸与する。貸与希望の調査についてはおってその旨をPandA等を通じて連絡する。
対面形式での演習を予定しているが、履修希望者数が一定数を上回った場合は、オンライン形式での受講措置等を講じることがある。またこれに関わらず、社会的状況を考慮して全面的にオンライン形式で開講する可能性もある。詳細については追って通知するので注意すること。 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度) | 2日間の講義と演習に全て出席した上で、課題を提出することを成績評価の前提とする。詳細については開講時に説明する。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(教科書) |
教科書は使用しない。演習用のプリントを講義初日に配布する。
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(参考書等) |
『次世代シーケンサーDRY解析教本』
(共立出版(2013))
ISBN:9784059150398
(この教材に関しては希望者に10冊まで貸し出すことができる。ただし現在下記の第2版が出版されており、そちらを推奨する。)
『次世代シークエンサーDRY解析教本 改訂第2版』
(学研メディカル秀潤社(2019))
ISBN:978-4-7809-0983-8
(https://gakken-mesh.jp/book/detail/9784780909838.html)
『新Linux/UNIX入門 第3版』
(ソフトバンククリエイティブ(2012))
ISBN:978-4-7973-6984-7
『RNA-Seqデータ解析 WETラボのための鉄板レシピ』
(羊土社(2019))
ISBN:978-4-7581-2243-6
(https://www.yodosha.co.jp/yodobook/book/9784758122436/ )
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(授業外学習(予習・復習)等) | あらかじめ下記のサイトの「UNIX基本コマンド」「R入門」を読んでおくことが望ましいが、必須ではない。 https://github.com/nibb-unix/gitc2017a-unixr/wiki | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(その他(オフィスアワー等)) | 連絡担当教員:山野隆志 メールアドレス: tyamano@lif.kyoto-u.ac.jp ※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。 この科目は前期集中科目ですが、採点登録・成績開示は後期科目と同時期に行います。 |
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ゲノム生命科学特論
(科目名)
Advanced Course of Genome Life Science
(英 訳)
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|
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(群) 院横断 (分野(分類)) 自然科学系 (使用言語) 日本語 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
(旧群) (単位数) 1 単位 (時間数) 30 時間 (週コマ数) 1 コマ (授業形態) 演習 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 理系向 |
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(曜時限)
集中 集中 (教室) G棟セミナー室A/B/C/D |
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生命科学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
(授業の概要・目的)
次世代シーケンサー(NGS)の台頭により、生命科学研究においてもこれまでとは桁違いのビッグデータをベースに研究をすることが必須になってきている。これからの生命科学研究者はその膨大な情報を自ら読み、理解し、解析する力が問われている。
本講義では、これまでのシーケンス技術の発展を歴史的に俯瞰し上で、実際にNGSを用いた最前線の研究例を紹介する。さらに演習では、NGSが出力するデータに実際に触れ、化学研究所のスパコンを用いてUNIXや解析ソフトウェアによる解析を行い、数字・文字の羅列であるビッグデータから、生物学的な意味を抽出する。ビッグデータを扱ったことのない初学者でも、2日間の講義・演習でNGS解析ができるレベルにまで引き上げることが目標である。 |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
(到達目標)
[1] 次世代シーケンサーの原理・特徴について説明でき、様々な解析手法と応用研究について理解できること。
[2] 基本的なUNIXコマンドについて理解し、ターミナル上で自由に操作することができること。 [3] 次世代シーケンサーが出力するファイル形式を理解し、その解析に必要なソフトウェアについて理解・操作することができること。 [4] 次世代シーケンサーが出力する数字・文字の羅列であるビッグデータから、生物学的な意味を抽出できること。 [5] スパコンの仕組みを理解し、実際に接続し、計算を行うことができること。 |
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(授業計画と内容)
授業計画と内容については初日の講義で改めて説明する。 9月上旬(1日目) 講義・演習 2限目 (講義1) 山本拓也(iPS細胞研究所):次世代シーケンサー(NGS)を用いたiPS・ES細胞研究について 3限目 (演習1) UNIXの基本的なコマンド操作・ターミナル操作方法の習得 4限目 (演習2) UNIXによるテキスト処理 5限目 (演習3) NGSに関連する配列データフォーマットの解説 9月上旬(2日目) 講義・演習 2限目 (演習4) RNA-seq解析(1):ショートリードのゲノム配列へのマッピング 3限目 (演習5) RNA-seq解析(2):発現変動遺伝子の抽出 4限目 (演習6) RNA-seq解析(3):Rを用いたデータ解析・生物学的意味の抽出 5限目 (演習7) RNA-seq解析(4):Rを用いたデータ解析・生物学的意味の抽出 |
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(履修要件)
本演習では、受講生のPCを用いて、京都大学化学研究所のスパコンにリモート接続し、シェルを用いて計算を行う。PCのOSはWindows/Macの種類を問わないが、HDDの空き容量に余裕があること、メモリは8GB以上あることが望ましい。UNIXやスパコンの使用経験は問わない。低スペックのPCしか持っていない受講者に対しては、生命科学研究科のMacbookを貸与できる。ただしその台数(35台)に限りがあるため、希望者が一定数を上回った場合は、生命科学研究科の履修希望者へ優先して貸与する。貸与希望の調査についてはおってその旨をPandA等を通じて連絡する。
対面形式での演習を予定しているが、履修希望者数が一定数を上回った場合は、オンライン形式での受講措置等を講じることがある。またこれに関わらず、社会的状況を考慮して全面的にオンライン形式で開講する可能性もある。詳細については追って通知するので注意すること。 |
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(成績評価の方法・観点及び達成度)
2日間の講義と演習に全て出席した上で、課題を提出することを成績評価の前提とする。詳細については開講時に説明する。
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(教科書)
教科書は使用しない。演習用のプリントを講義初日に配布する。
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(参考書等)
『次世代シーケンサーDRY解析教本』
(共立出版(2013))
ISBN:9784059150398
(この教材に関しては希望者に10冊まで貸し出すことができる。ただし現在下記の第2版が出版されており、そちらを推奨する。)
『次世代シークエンサーDRY解析教本 改訂第2版』
(学研メディカル秀潤社(2019))
ISBN:978-4-7809-0983-8
(https://gakken-mesh.jp/book/detail/9784780909838.html)
『新Linux/UNIX入門 第3版』
(ソフトバンククリエイティブ(2012))
ISBN:978-4-7973-6984-7
『RNA-Seqデータ解析 WETラボのための鉄板レシピ』
(羊土社(2019))
ISBN:978-4-7581-2243-6
(https://www.yodosha.co.jp/yodobook/book/9784758122436/ )
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(授業外学習(予習・復習)等)
あらかじめ下記のサイトの「UNIX基本コマンド」「R入門」を読んでおくことが望ましいが、必須ではない。 https://github.com/nibb-unix/gitc2017a-unixr/wiki
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(その他(オフィスアワー等))
連絡担当教員:山野隆志 メールアドレス: tyamano@lif.kyoto-u.ac.jp
※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。 この科目は前期集中科目ですが、採点登録・成績開示は後期科目と同時期に行います。 |
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授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
産業界における科学研究と経営戦略
|
(英 訳) | Physics Global Special Lecture Scientific Research and Corporate Strategy in the Industry | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(担当教員) |
|
||||||||||||
(群) | 院横断 | ||||||||||||
(分野(分類)) | 自然科学系 | ||||||||||||
(使用言語) | 日本語 | ||||||||||||
(旧群) | |||||||||||||
(単位数) | 1 単位 | ||||||||||||
(時間数) | 30 時間 | ||||||||||||
(週コマ数) | 1 コマ | ||||||||||||
(授業形態) | 講義 | ||||||||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||||||||
(配当学年) | 大学院生 | ||||||||||||
(対象学生) | 理系向 | ||||||||||||
(曜時限) | 集中 5月15日(水)、16日(木)、17日(金) |
||||||||||||
(教室) | 理学研究科5号館・5階・第4講義室(525号室) | ||||||||||||
理学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||||||||
(授業の概要・目的) | ガラス・液晶に関しての基礎物理について講義を行い、これを理解することを目標とする。同時にこれらの工業製品開発の歴史の講義を行い、産業形成、技術開発、企業戦略、マーケティングなどの項目を概説し、科学技術と産業との関係を理解する。また、企業経営者の視点と基礎科学研究者の視点の双方から、日本の産業・経済構造を概観し、これから必要とされるリーダー像を概説して、これを理解することを目的とする。 | ||||||||||||
(到達目標) | ガラス・液晶など、主要な工業製品と基礎科学的な発見と研究、および企業における製品開発の歴史やマーケティングを学び、物質科学の原理と製品性能向上の関係性を理解する。また、基礎科学的な研究者と企業経営者の2つの視点を理解し、今後の日本の産業・経済の発展や、それを牽引できるリーダー像について理解する。 | ||||||||||||
(授業計画と内容) | ・経営者の視点と研究者の視点から日本の産業に関する考察を行う ・直接仕事で関与した液晶ディスプレイ、ガラスに関して、その歴史、産業の歩み、技術を紹介する中で上記の考察を進める。()内は講義時間の目安 ①企業における技術経営1 (1)・・・講師の経歴紹介を兼ねて ②液晶ディスプレイの基礎技術と産業 (3) ③ガラスの物理と産業技術 (3) ④マーケティングと新事業 (1) ⑤グローバル企業における研究者 (1)・・・これからのグローバルで活躍する研究者像、学位 ⑥企業における技術経営2 (1)・・・会社での開発の仕組み、産学連携、リーダー像 ・①から④までは通常の講義方式として、⑤と⑥は双方向でコミュニケーション講義を実施 ・双方向コミュニケーション講義では最初30〜45分程度で講師が話題提供。その後、聴講者の意見を自由に述べてもらい、講師との双方向コミュニケーションを図る。 ・テーマは、⑤では、産業に貢献する研究者像とは(学位の在り方、日本人の働き方、等も考慮)⑥では、産学連携での産と学の役割(日本と欧米の差異)、今後求められるリーダー像とする。 ・聴講学生はレポートを提出する(レポートは下記の成績評価の対象となる)。 |
||||||||||||
(履修要件) |
基礎統計力学、電磁気学(学部卒業程度)の履修を前提とする。
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||||||||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度) | ・評価は、講義への出席50%、レポート50%(レポートはA4で各2〜4枚程度、自由記載) ・レポートには、⑤と⑥の双方向コミュニケーションのテーマに関する自分の意見・提案を記載すること。 ・講義中の発言はその旨記載すること(講義中の発言は加点対象とする) ・レポートは①〜③に関して1報、④〜⑥に関して1報とし講義最終回後に提出する。 |
||||||||||||
(教科書) |
使用しない
|
||||||||||||
(参考書等) |
特になし
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(授業外学習(予習・復習)等) | 特になし | ||||||||||||
(その他(オフィスアワー等)) | 特になし | ||||||||||||
産業界における科学研究と経営戦略
(科目名)
Physics Global Special Lecture Scientific Research and Corporate Strategy in the Industry
(英 訳)
|
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(群) 院横断 (分野(分類)) 自然科学系 (使用言語) 日本語 | ||||||||||
(旧群) (単位数) 1 単位 (時間数) 30 時間 (週コマ数) 1 コマ (授業形態) 講義 | ||||||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 理系向 |
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(曜時限)
集中 5月15日(水)、16日(木)、17日(金) (教室) 理学研究科5号館・5階・第4講義室(525号室) |
||||||||||
理学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | ||||||||||
(授業の概要・目的)
ガラス・液晶に関しての基礎物理について講義を行い、これを理解することを目標とする。同時にこれらの工業製品開発の歴史の講義を行い、産業形成、技術開発、企業戦略、マーケティングなどの項目を概説し、科学技術と産業との関係を理解する。また、企業経営者の視点と基礎科学研究者の視点の双方から、日本の産業・経済構造を概観し、これから必要とされるリーダー像を概説して、これを理解することを目的とする。
|
||||||||||
(到達目標)
ガラス・液晶など、主要な工業製品と基礎科学的な発見と研究、および企業における製品開発の歴史やマーケティングを学び、物質科学の原理と製品性能向上の関係性を理解する。また、基礎科学的な研究者と企業経営者の2つの視点を理解し、今後の日本の産業・経済の発展や、それを牽引できるリーダー像について理解する。
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(授業計画と内容)
・経営者の視点と研究者の視点から日本の産業に関する考察を行う ・直接仕事で関与した液晶ディスプレイ、ガラスに関して、その歴史、産業の歩み、技術を紹介する中で上記の考察を進める。()内は講義時間の目安 ①企業における技術経営1 (1)・・・講師の経歴紹介を兼ねて ②液晶ディスプレイの基礎技術と産業 (3) ③ガラスの物理と産業技術 (3) ④マーケティングと新事業 (1) ⑤グローバル企業における研究者 (1)・・・これからのグローバルで活躍する研究者像、学位 ⑥企業における技術経営2 (1)・・・会社での開発の仕組み、産学連携、リーダー像 ・①から④までは通常の講義方式として、⑤と⑥は双方向でコミュニケーション講義を実施 ・双方向コミュニケーション講義では最初30〜45分程度で講師が話題提供。その後、聴講者の意見を自由に述べてもらい、講師との双方向コミュニケーションを図る。 ・テーマは、⑤では、産業に貢献する研究者像とは(学位の在り方、日本人の働き方、等も考慮)⑥では、産学連携での産と学の役割(日本と欧米の差異)、今後求められるリーダー像とする。 ・聴講学生はレポートを提出する(レポートは下記の成績評価の対象となる)。 |
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(履修要件)
基礎統計力学、電磁気学(学部卒業程度)の履修を前提とする。
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(成績評価の方法・観点及び達成度)
・評価は、講義への出席50%、レポート50%(レポートはA4で各2〜4枚程度、自由記載)
・レポートには、⑤と⑥の双方向コミュニケーションのテーマに関する自分の意見・提案を記載すること。 ・講義中の発言はその旨記載すること(講義中の発言は加点対象とする) ・レポートは①〜③に関して1報、④〜⑥に関して1報とし講義最終回後に提出する。 |
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(教科書)
使用しない
|
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(参考書等)
特になし
|
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(授業外学習(予習・復習)等)
特になし
|
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(その他(オフィスアワー等))
特になし
|
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授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
数学・数理科学グローバル講義I
|
(英 訳) | Global Lecture on Mathematics and Mathematical Science I | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
(担当教員) |
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(群) | 院横断 | ||||||
(分野(分類)) | 自然科学系 | ||||||
(使用言語) | 日本語 | ||||||
(旧群) | |||||||
(単位数) | 1 単位 | ||||||
(時間数) | 30 時間 | ||||||
(週コマ数) | 1 コマ | ||||||
(授業形態) | 講義 | ||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||
(配当学年) | 大学院生 | ||||||
(対象学生) | 理系向 | ||||||
(曜時限) | 集中 |
||||||
(教室) | 理学研究科3号館講義室(未定) | ||||||
理学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||
(授業の概要・目的) | 本科目では、理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして実施される複数の集中講義の中から、学生がいずれか一つを選んで履修する。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は、代数・幾何・解析・応用数学など数学・数理科学の諸分野で特に目覚ましい発展をとげている研究について、第一人者の研究者が簡単な背景から将来の展望にいたるまでを入門的に解説する集中講義である。なお、「数学・数理科学グローバル特別講義」の講師の多くは海外研究者である。 数学はその普遍的な性質により、自然科学は勿論のこと、情報科学や社会科学など多くの分野に共通する理論的基盤となっており、現在でも新たな理論が次々と生まれている。本科目は、数学・数理科学の様々なテーマに触れることで諸分野における数学のポテンシャルを知る機会を提供し、数学・数理科学を基盤とする分野の大学院生の視野を広げるとともに、研究へのモチベーションを高めることを目的とする。 ※本科目は隔年で開講され、偶数年度に開講、奇数年度に不開講となる。 |
||||||
(到達目標) | 特別講義で扱われるテーマについて、その背景と将来の展望について理解するとともに、そこで展開される数学に関する知見が深まる。また、学生自身の研究に対するモチベーションが高まる。 | ||||||
(授業計画と内容) | 理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズのうち、前期に開講される特別講義の中からいずれか一つを学生自らが選んで受講する(注1)。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は8コマからなる集中講義であり、数学・数理科学の諸分野で近年発展している研究について、第一人者の研究者がその背景や他分野との関わりから今後の展望にいたるまでを俯瞰的・入門的に解説する。学生は講義に出席するとともに、集中講義期間中に提示されるレポート課題にも取り組む。特別講義の講師が海外研究者の場合、その講義は原則として英語で行われる。 (注1)2023年度前期には以下の講師による複数の集中講義を「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして開講予定。 講師:Raphael Beuzart-Plessis(Aix-Marseille University、数論分野) 講師:Kai-Wen Lan(The University of Minnesota、数論分野) 講師:Istvan Heckenberger(The Philipps University of Marburg、表現論分野) 講師:Nigel Higson(Pennsilvania State University、微分幾何分野) 講師:Igor Klep(University of Ljubljana、作用素環分野) 講師:Chun Liu(Illinois Institute of Technology、流体数学・PDE分野) 各「数学・数理科学グローバル特別講義」の日程、内容、受講登録方法については、後日掲示やKULASIS,PandA等で連絡する。また、本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース(通称:数学・数理科学コース)」を構成する科目であり、本科目で受講対象となる「数学・数理科学グローバル特別講義」の詳細はコースwebサイトにも掲載する。 (注2)同期開講の複数の特別講義を履修しても、本科目の習得単位は1単位であるので注意すること。 |
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(履修要件) |
各自が選択する「数学・数理科学グローバル特別講義」で扱われるテーマについては関係分野に関する学部レベルの数学的知識があることが望ましい。
|
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(成績評価の方法・観点及び達成度) | 各自が選択した「数学・数理科学グローバル特別講義」への出席(50%)とレポート課題(50%)により総合的に評価する。 | ||||||
(教科書) |
使用しない
|
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(参考書等) |
授業中に紹介する
|
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(授業外学習(予習・復習)等) | 選択した特別講義に関係する数学的な内容について各自で学習すること。 | ||||||
(その他(オフィスアワー等)) | 本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース(通称:数学・数理科学コース)」を構成する科目であるが、コース履修に関わらず本科目のみ履修することも可能である。 | ||||||
数学・数理科学グローバル講義I
(科目名)
Global Lecture on Mathematics and Mathematical Science I
(英 訳)
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|
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(群) 院横断 (分野(分類)) 自然科学系 (使用言語) 日本語 | |||||||
(旧群) (単位数) 1 単位 (時間数) 30 時間 (週コマ数) 1 コマ (授業形態) 講義 | |||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 理系向 |
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(曜時限)
集中 (教室) 理学研究科3号館講義室(未定) |
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理学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||
(授業の概要・目的)
本科目では、理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして実施される複数の集中講義の中から、学生がいずれか一つを選んで履修する。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は、代数・幾何・解析・応用数学など数学・数理科学の諸分野で特に目覚ましい発展をとげている研究について、第一人者の研究者が簡単な背景から将来の展望にいたるまでを入門的に解説する集中講義である。なお、「数学・数理科学グローバル特別講義」の講師の多くは海外研究者である。
数学はその普遍的な性質により、自然科学は勿論のこと、情報科学や社会科学など多くの分野に共通する理論的基盤となっており、現在でも新たな理論が次々と生まれている。本科目は、数学・数理科学の様々なテーマに触れることで諸分野における数学のポテンシャルを知る機会を提供し、数学・数理科学を基盤とする分野の大学院生の視野を広げるとともに、研究へのモチベーションを高めることを目的とする。 ※本科目は隔年で開講され、偶数年度に開講、奇数年度に不開講となる。 |
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(到達目標)
特別講義で扱われるテーマについて、その背景と将来の展望について理解するとともに、そこで展開される数学に関する知見が深まる。また、学生自身の研究に対するモチベーションが高まる。
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(授業計画と内容)
理学研究科数学・数理解析専攻と数理解析研究所が共同で主催する「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズのうち、前期に開講される特別講義の中からいずれか一つを学生自らが選んで受講する(注1)。各「数学・数理科学グローバル特別講義」は8コマからなる集中講義であり、数学・数理科学の諸分野で近年発展している研究について、第一人者の研究者がその背景や他分野との関わりから今後の展望にいたるまでを俯瞰的・入門的に解説する。学生は講義に出席するとともに、集中講義期間中に提示されるレポート課題にも取り組む。特別講義の講師が海外研究者の場合、その講義は原則として英語で行われる。 (注1)2023年度前期には以下の講師による複数の集中講義を「数学・数理科学グローバル特別講義」シリーズとして開講予定。 講師:Raphael Beuzart-Plessis(Aix-Marseille University、数論分野) 講師:Kai-Wen Lan(The University of Minnesota、数論分野) 講師:Istvan Heckenberger(The Philipps University of Marburg、表現論分野) 講師:Nigel Higson(Pennsilvania State University、微分幾何分野) 講師:Igor Klep(University of Ljubljana、作用素環分野) 講師:Chun Liu(Illinois Institute of Technology、流体数学・PDE分野) 各「数学・数理科学グローバル特別講義」の日程、内容、受講登録方法については、後日掲示やKULASIS,PandA等で連絡する。また、本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース(通称:数学・数理科学コース)」を構成する科目であり、本科目で受講対象となる「数学・数理科学グローバル特別講義」の詳細はコースwebサイトにも掲載する。 (注2)同期開講の複数の特別講義を履修しても、本科目の習得単位は1単位であるので注意すること。 |
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(履修要件)
各自が選択する「数学・数理科学グローバル特別講義」で扱われるテーマについては関係分野に関する学部レベルの数学的知識があることが望ましい。
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(成績評価の方法・観点及び達成度)
各自が選択した「数学・数理科学グローバル特別講義」への出席(50%)とレポート課題(50%)により総合的に評価する。
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(教科書)
使用しない
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(参考書等)
授業中に紹介する
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(授業外学習(予習・復習)等)
選択した特別講義に関係する数学的な内容について各自で学習すること。
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(その他(オフィスアワー等))
本科目は「数学・数理科学イノベーション人材育成強化コース(通称:数学・数理科学コース)」を構成する科目であるが、コース履修に関わらず本科目のみ履修することも可能である。
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授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
金融工学
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(英 訳) | Financial Engineering | ||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(担当教員) |
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(群) | 院横断 | ||||||||||||||||||
(分野(分類)) | 統計・情報・データ科学系 | ||||||||||||||||||
(使用言語) | 日本語 | ||||||||||||||||||
(旧群) | |||||||||||||||||||
(単位数) | 1 単位 | ||||||||||||||||||
(時間数) | 30 時間 | ||||||||||||||||||
(週コマ数) | 1 コマ | ||||||||||||||||||
(授業形態) | 講義 | ||||||||||||||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||||||||||||||
(配当学年) | 大学院生 | ||||||||||||||||||
(対象学生) | 理系向 | ||||||||||||||||||
(曜時限) | 集中 8月29日(木)、30日(金)各日1〜4限 |
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(教室) | 総合研究8号館講義室1 | ||||||||||||||||||
情報学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||||||||||||||
(授業の概要・目的) | 金融の実務を知る講義担当者の視点から「金融工学」についての講義を行う.前半の講義では金融工学の基礎として債券のプライシングと株式のポートフォリオ理論について解説を行う.後半では主に証券分析の基礎として財務諸表分析を概観し,その後,リスク量計測手法とデリバティブ評価方法について解説を行う. Lecture on financial engineering is given by researchers who are familiar with practice of finance. The first half of this lecture gives foundation of bond pricing and portfolio theory of stocks. The second half of this lecture deals with basics of financial statement analysis, measurement of risks and evaluation of derivatives. |
||||||||||||||||||
(到達目標) | 金融実務で使用されている様々な専門用語や分析手法を理解し,実際の金融業務に携ったときに適切な手法を選択し,問題が解決できるようになること. | ||||||||||||||||||
(授業計画と内容) | I プライシングの基礎とポートフォリオ理論 1.現在価値と債券のプライシング ・現在価値と債券価値の基礎 ・金利の期間構造 ・信用リスクと債券価格 2.ポートフォリオ理論 ・平均分散モデル ・CAPM ・アセットアロケーション ・サステナブル投資 II 資産価値の評価とリスク量計測手法・デリバティブ評価 3.財務諸表分析と資産価値の評価 ・財務諸表分析の基礎 ・企業の株式価値評価 4.リスク量計測手法とデリバティブ評価 ・金融機関が抱える各種のリスク ・リスク量の評価 ・デリバティブ評価 I Foundation of Pricing Theory and Portfolio Theory 1. Present Value and Bond Pricing -Foundation of Present Value and Bond Pricing -Term Structure of Interest Rate -Credit Risk and Bond Pricing 2. Portfolio Theory -Mean-Variance Model -CAPM -Asset Allocation -Sustainable Investing II Valuation of Assets, Measurement of Risks and Evaluation of Derivatives 3. Financial Statement Analysis and Valuation of Assets -Foundation of Financial Statement Analysis -Valuation of the Stock Price of Some Companies 4. Measurement of Risks and Evaluation of Derivatives -Various Risks of Financial Institutions -Calculation of Risk Amount -Derivative Pricing and Monte Carlo Simulation |
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(履修要件) |
基礎的な金融工学の知識,およびExcelやプログラミングで簡単な分析が行えることが望ましい.
必要環境:ノートPC(Excelやプログラミング(Python)を使用) None. (Notebook-PC(Excel, Python) is required.) |
||||||||||||||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度) | 最終レポートによる評点(100%).講義の内容を理解できているか,レポートの書き方が適切であるかを評価の基準とし,情報学研究科成績評価規程第7条による成績評価を行う. |
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(教科書) |
なし (適宜,資料を配布)
None (ppt slide files etc will be provided)
|
||||||||||||||||||
(参考書等) | |||||||||||||||||||
(授業外学習(予習・復習)等) | この講義では特に予習,復習の必要はない.講義中に疑問に思ったことや,実務の問題としてより詳細に内容を知りたいときは講義内または講義後に適宜質問すること. | ||||||||||||||||||
(その他(オフィスアワー等)) | |||||||||||||||||||
金融工学
(科目名)
Financial Engineering
(英 訳)
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|
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(群) 院横断 (分野(分類)) 統計・情報・データ科学系 (使用言語) 日本語 | |||||||||||||
(旧群) (単位数) 1 単位 (時間数) 30 時間 (週コマ数) 1 コマ (授業形態) 講義 | |||||||||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 理系向 |
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(曜時限)
集中 8月29日(木)、30日(金)各日1〜4限 (教室) 総合研究8号館講義室1 |
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情報学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||||||||
(授業の概要・目的)
金融の実務を知る講義担当者の視点から「金融工学」についての講義を行う.前半の講義では金融工学の基礎として債券のプライシングと株式のポートフォリオ理論について解説を行う.後半では主に証券分析の基礎として財務諸表分析を概観し,その後,リスク量計測手法とデリバティブ評価方法について解説を行う.
Lecture on financial engineering is given by researchers who are familiar with practice of finance. The first half of this lecture gives foundation of bond pricing and portfolio theory of stocks. The second half of this lecture deals with basics of financial statement analysis, measurement of risks and evaluation of derivatives. |
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(到達目標)
金融実務で使用されている様々な専門用語や分析手法を理解し,実際の金融業務に携ったときに適切な手法を選択し,問題が解決できるようになること.
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(授業計画と内容)
I プライシングの基礎とポートフォリオ理論 1.現在価値と債券のプライシング ・現在価値と債券価値の基礎 ・金利の期間構造 ・信用リスクと債券価格 2.ポートフォリオ理論 ・平均分散モデル ・CAPM ・アセットアロケーション ・サステナブル投資 II 資産価値の評価とリスク量計測手法・デリバティブ評価 3.財務諸表分析と資産価値の評価 ・財務諸表分析の基礎 ・企業の株式価値評価 4.リスク量計測手法とデリバティブ評価 ・金融機関が抱える各種のリスク ・リスク量の評価 ・デリバティブ評価 I Foundation of Pricing Theory and Portfolio Theory 1. Present Value and Bond Pricing -Foundation of Present Value and Bond Pricing -Term Structure of Interest Rate -Credit Risk and Bond Pricing 2. Portfolio Theory -Mean-Variance Model -CAPM -Asset Allocation -Sustainable Investing II Valuation of Assets, Measurement of Risks and Evaluation of Derivatives 3. Financial Statement Analysis and Valuation of Assets -Foundation of Financial Statement Analysis -Valuation of the Stock Price of Some Companies 4. Measurement of Risks and Evaluation of Derivatives -Various Risks of Financial Institutions -Calculation of Risk Amount -Derivative Pricing and Monte Carlo Simulation |
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(履修要件)
基礎的な金融工学の知識,およびExcelやプログラミングで簡単な分析が行えることが望ましい.
必要環境:ノートPC(Excelやプログラミング(Python)を使用) None. (Notebook-PC(Excel, Python) is required.) |
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(成績評価の方法・観点及び達成度)
最終レポートによる評点(100%).講義の内容を理解できているか,レポートの書き方が適切であるかを評価の基準とし,情報学研究科成績評価規程第7条による成績評価を行う.
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(教科書)
なし (適宜,資料を配布)
None (ppt slide files etc will be provided)
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(参考書等)
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(授業外学習(予習・復習)等)
この講義では特に予習,復習の必要はない.講義中に疑問に思ったことや,実務の問題としてより詳細に内容を知りたいときは講義内または講義後に適宜質問すること.
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(その他(オフィスアワー等))
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授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
計算科学演習B
|
(英 訳) | Exercise on Computational Science B | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
(担当教員) |
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(群) | 院横断 | ||||||
(分野(分類)) | 統計・情報・データ科学系 | ||||||
(使用言語) | 日本語 | ||||||
(旧群) | |||||||
(単位数) | 1 単位 | ||||||
(時間数) | 30 時間 | ||||||
(週コマ数) | 1 コマ | ||||||
(授業形態) | 演習 | ||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||
(配当学年) | 大学院生 | ||||||
(対象学生) | 理系向 | ||||||
(曜時限) | 集中 9月9日(月)〜9月13日(金) 各3,4,5限 |
||||||
(教室) | 学術情報メディアセンター北館3F端末室(305号) | ||||||
情報学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||
(授業の概要・目的) | 比較的簡単で背景となる数学的かつ工学的知識を受講者が共通に持つ具体的な大規模な科学技術計算の課題について、履修生がC言語、またはFortranを選択して、自ら並列計算プログラムを作成し、スーパーコンピュータにおける実行データを分析する。課題としては、例えば、拡散方程式の陽的差分法に関する並列計算がある。本科目は、計算科学に関する教育研究を行う全ての研究科に所属する大学院学生が受講しやすいよう夏期休暇中の集中講義科目として実施する。 【研究科横断型教育の概要・目的】 基本的な並列プログラミングの習得に止まらず、具体的な大規模な科学技術計算の課題についての実習により、計算科学の技法の習得ができる。そのため、より実践的な場面での学習成果の活用が期待される。特に、計算科学の技法を強く意識していなかった理系分野の大学院生が、この授業を受講することにより、新しい視点で、自分の分野の研究にアプローチできるようになる。 |
||||||
(到達目標) | MPIおよびOpenMPの基本的な機能を用いた並列プログラミングのためのスキルを習得すること。 | ||||||
(授業計画と内容) | 全15回の予定は、以下の通りである。 ・並列計算概論2回 並列計算の基本,メディアセンターのスーパーコンピュータの紹介,スーパーコンピュータの基本的利用法に関する演習 ・逐次プログラミング 2回 課題プログラムの原理・基本的計算法に関する解説,逐次プログラムの作成 ・MPI(基礎)2回 MPI並列プログラミングの基本的な考え方と技法,MPIによる課題プログラムの基本的な並列化設計 ・MPI(応用)2回 MPIの高度な機能とそれを用いたプログラミング,集合通信の機能と性能、MPIによる課題並列プログラム作成演習 ・OpenMP(基礎)2回 OpenMP並列プログラミングの基本的な考え方と技法,OpenMPによる課題プログラムの基本的な並列化設計 ・OpenMP(応用)2回 NUMAメモリアーキテクチャとNUMA対応のプログラミング,OpenMPによる課題並列プログラム作成演習 ・並列化プログラミング 3回 課題並列プログラムの性能解析とチューニング・改良演習,レポート作成 |
||||||
(履修要件) |
・C言語またはFortranによるプログラミングができること。
・実習用端末として、SSHのクライアント(WSLやPuTTYなど)が利用可能なをインストールしたノート型PCを持参すること。 ・学術情報メディアセンターのスーパーコンピュータを使用する。情報学研究科に所属の学生は事前に取得しているアカウントを使用する。他研究科履修生については本演習用に実習端末にOpenMPとMPIが利用可能な環境を準備すること。環境の準備に関しては講義内で説明する。 |
||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度) | 【レポート試験の成績(75%)】 MPIやOpenMPを利用したC言語もしくはFortranの並列化プログラミングに関する基礎的知識を獲得し、あわせて履修生が自身の専門分野において並列化シミュレーションを実施するために必要な知識、技能を獲得することを目標とする。講義内容の理解度や並列プログラミング技能の習熟度について、拡散方程式の初期値求解プログラムに関する以下の5回のレポート(配点各15点)により評価する。 ・逐次プログラム ・問題空間を1次元分割したMPI並列プログラム ・問題空間を2次元分割したMPI並列プログラム ・Work Sharingを用いたOpenMPプログラム ・OpenMPとMPIを併用したハイブリッド並列プログラム 【平常点評価(25%)】 出席状況と、質問などを通した授業への積極的な参加を評価する。 |
||||||
(教科書) |
教科書は特に定めず、配布資料に基づいて講義する。
|
||||||
(参考書等) |
『スーパーコンピュータの使い方』 (https://web.kudpc.kyoto-u.ac.jp/doc/hpc-manual/hpc-manual-ja.pdf)
|
||||||
(授業外学習(予習・復習)等) | 『スーパーコンピュータの使い方』 (https://web.kudpc.kyoto-u.ac.jp/doc/hpc-manual/hpc-manual-ja.pdf) | ||||||
(その他(オフィスアワー等)) | オフィスアワーについては担当教員のKULASIS登録情報を参照すること。 深沢圭一郎: fukazawa@media.kyoto-u.ac.jp 授業時間外で質問がある場合には、あらかじめ、上記のアドレスにメールをすること。 |
||||||
計算科学演習B
(科目名)
Exercise on Computational Science B
(英 訳)
|
|
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(群) 院横断 (分野(分類)) 統計・情報・データ科学系 (使用言語) 日本語 | |||||||
(旧群) (単位数) 1 単位 (時間数) 30 時間 (週コマ数) 1 コマ (授業形態) 演習 | |||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 理系向 |
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(曜時限)
集中 9月9日(月)〜9月13日(金) 各3,4,5限 (教室) 学術情報メディアセンター北館3F端末室(305号) |
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情報学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||
(授業の概要・目的)
比較的簡単で背景となる数学的かつ工学的知識を受講者が共通に持つ具体的な大規模な科学技術計算の課題について、履修生がC言語、またはFortranを選択して、自ら並列計算プログラムを作成し、スーパーコンピュータにおける実行データを分析する。課題としては、例えば、拡散方程式の陽的差分法に関する並列計算がある。本科目は、計算科学に関する教育研究を行う全ての研究科に所属する大学院学生が受講しやすいよう夏期休暇中の集中講義科目として実施する。
【研究科横断型教育の概要・目的】 基本的な並列プログラミングの習得に止まらず、具体的な大規模な科学技術計算の課題についての実習により、計算科学の技法の習得ができる。そのため、より実践的な場面での学習成果の活用が期待される。特に、計算科学の技法を強く意識していなかった理系分野の大学院生が、この授業を受講することにより、新しい視点で、自分の分野の研究にアプローチできるようになる。 |
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(到達目標)
MPIおよびOpenMPの基本的な機能を用いた並列プログラミングのためのスキルを習得すること。
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(授業計画と内容)
全15回の予定は、以下の通りである。 ・並列計算概論2回 並列計算の基本,メディアセンターのスーパーコンピュータの紹介,スーパーコンピュータの基本的利用法に関する演習 ・逐次プログラミング 2回 課題プログラムの原理・基本的計算法に関する解説,逐次プログラムの作成 ・MPI(基礎)2回 MPI並列プログラミングの基本的な考え方と技法,MPIによる課題プログラムの基本的な並列化設計 ・MPI(応用)2回 MPIの高度な機能とそれを用いたプログラミング,集合通信の機能と性能、MPIによる課題並列プログラム作成演習 ・OpenMP(基礎)2回 OpenMP並列プログラミングの基本的な考え方と技法,OpenMPによる課題プログラムの基本的な並列化設計 ・OpenMP(応用)2回 NUMAメモリアーキテクチャとNUMA対応のプログラミング,OpenMPによる課題並列プログラム作成演習 ・並列化プログラミング 3回 課題並列プログラムの性能解析とチューニング・改良演習,レポート作成 |
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(履修要件)
・C言語またはFortranによるプログラミングができること。
・実習用端末として、SSHのクライアント(WSLやPuTTYなど)が利用可能なをインストールしたノート型PCを持参すること。 ・学術情報メディアセンターのスーパーコンピュータを使用する。情報学研究科に所属の学生は事前に取得しているアカウントを使用する。他研究科履修生については本演習用に実習端末にOpenMPとMPIが利用可能な環境を準備すること。環境の準備に関しては講義内で説明する。 |
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(成績評価の方法・観点及び達成度)
【レポート試験の成績(75%)】
MPIやOpenMPを利用したC言語もしくはFortranの並列化プログラミングに関する基礎的知識を獲得し、あわせて履修生が自身の専門分野において並列化シミュレーションを実施するために必要な知識、技能を獲得することを目標とする。講義内容の理解度や並列プログラミング技能の習熟度について、拡散方程式の初期値求解プログラムに関する以下の5回のレポート(配点各15点)により評価する。 ・逐次プログラム ・問題空間を1次元分割したMPI並列プログラム ・問題空間を2次元分割したMPI並列プログラム ・Work Sharingを用いたOpenMPプログラム ・OpenMPとMPIを併用したハイブリッド並列プログラム 【平常点評価(25%)】 出席状況と、質問などを通した授業への積極的な参加を評価する。 |
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(教科書)
教科書は特に定めず、配布資料に基づいて講義する。
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(参考書等)
『スーパーコンピュータの使い方』 (https://web.kudpc.kyoto-u.ac.jp/doc/hpc-manual/hpc-manual-ja.pdf)
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(授業外学習(予習・復習)等)
『スーパーコンピュータの使い方』 (https://web.kudpc.kyoto-u.ac.jp/doc/hpc-manual/hpc-manual-ja.pdf)
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(その他(オフィスアワー等))
オフィスアワーについては担当教員のKULASIS登録情報を参照すること。
深沢圭一郎: fukazawa@media.kyoto-u.ac.jp 授業時間外で質問がある場合には、あらかじめ、上記のアドレスにメールをすること。 |
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授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
情報セキュリティ
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(英 訳) | Information Security | ||||
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(担当教員) |
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(群) | 院横断 | ||||||
(分野(分類)) | 統計・情報・データ科学系 | ||||||
(使用言語) | 日本語 | ||||||
(旧群) | |||||||
(単位数) | 2 単位 | ||||||
(時間数) | 30 時間 | ||||||
(週コマ数) | 1 コマ | ||||||
(授業形態) | 講義 | ||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||
(配当学年) | 大学院生 | ||||||
(対象学生) | 全学向 | ||||||
(曜時限) | 集中 |
||||||
(教室) | 情報1(総合研究7号館1階) | ||||||
情報学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||
(授業の概要・目的) | IT化とネットワーク化が進行し、情報システムが企業活動・学術活動に不可欠になった現代において、そこに潜む脆弱性を狙ったサイバー攻撃により社会が大きな影響を受けることが問題となっている。本講義では、インターネットおよび組織内ネットワークを利用する際に知っておくべき知識、例えば、安全確保、攻撃からの防御と運用の継続、消されたデータの復旧、法制度などについて、システム管理者・利用者の視線に立ちながら最新技術を交えて講述する。 | ||||||
(到達目標) | 情報システムを利用する上での危険性を認識するとともに、その対策の概要を知る。 | ||||||
(授業計画と内容) | 開講日程: 4月12(金)、19日(金)、26日(金) 5月10(金)、17日(金)、24日(金)、31日(金) 各4-5限 期末試験・フィードバック: 6月7日(金) 4-5限 [基礎技術] ネットワーアーキテクチャ: IPv4、IPv6、TCP、UDP サイバー攻撃と防御技術:マルウェア、脆弱性攻撃、不正アクセス検知、アンチウィルス、ブロックチェーン、オニオンルーティング [攻撃技術] ソーシャルエンジニアリング 脆弱性探索: ペネトレーションテスト、倫理的ハッキング、レインボーテーブル 攻撃の自動化: AIによる脆弱性自動探索と攻撃プログラム自動作成 [防御技術] 自動防御プログラム: 攻撃検知から防御プログラム生成 デジタルフォレンジックス: 消されたデータの復旧作業の手順と実態 サイバーインテリジェンスと状況把握: オープンソース情報、DarkWeb情報などの分析による状況把握 [統合運用] 国内・国外の法制度: 著作権法、不正アクセス禁止法、IoT対策など サイバーにおけるグループ管理: インシデント発生時の危機管理 |
||||||
(履修要件) |
特になし
|
||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度) | 講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。 | ||||||
(教科書) |
特に定めない。必要な資料は講義において配布する。
|
||||||
(参考書等) |
必要に応じて講義内で紹介する。
|
||||||
(授業外学習(予習・復習)等) | 受講に際し特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。 | ||||||
(その他(オフィスアワー等)) | |||||||
情報セキュリティ
(科目名)
Information Security
(英 訳)
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|
||||||
(群) 院横断 (分野(分類)) 統計・情報・データ科学系 (使用言語) 日本語 | |||||||
(旧群) (単位数) 2 単位 (時間数) 30 時間 (週コマ数) 1 コマ (授業形態) 講義 | |||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 全学向 |
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(曜時限)
集中 (教室) 情報1(総合研究7号館1階) |
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情報学研究科 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||
(授業の概要・目的)
IT化とネットワーク化が進行し、情報システムが企業活動・学術活動に不可欠になった現代において、そこに潜む脆弱性を狙ったサイバー攻撃により社会が大きな影響を受けることが問題となっている。本講義では、インターネットおよび組織内ネットワークを利用する際に知っておくべき知識、例えば、安全確保、攻撃からの防御と運用の継続、消されたデータの復旧、法制度などについて、システム管理者・利用者の視線に立ちながら最新技術を交えて講述する。
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(到達目標)
情報システムを利用する上での危険性を認識するとともに、その対策の概要を知る。
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(授業計画と内容)
開講日程: 4月12(金)、19日(金)、26日(金) 5月10(金)、17日(金)、24日(金)、31日(金) 各4-5限 期末試験・フィードバック: 6月7日(金) 4-5限 [基礎技術] ネットワーアーキテクチャ: IPv4、IPv6、TCP、UDP サイバー攻撃と防御技術:マルウェア、脆弱性攻撃、不正アクセス検知、アンチウィルス、ブロックチェーン、オニオンルーティング [攻撃技術] ソーシャルエンジニアリング 脆弱性探索: ペネトレーションテスト、倫理的ハッキング、レインボーテーブル 攻撃の自動化: AIによる脆弱性自動探索と攻撃プログラム自動作成 [防御技術] 自動防御プログラム: 攻撃検知から防御プログラム生成 デジタルフォレンジックス: 消されたデータの復旧作業の手順と実態 サイバーインテリジェンスと状況把握: オープンソース情報、DarkWeb情報などの分析による状況把握 [統合運用] 国内・国外の法制度: 著作権法、不正アクセス禁止法、IoT対策など サイバーにおけるグループ管理: インシデント発生時の危機管理 |
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(履修要件)
特になし
|
|||||||
(成績評価の方法・観点及び達成度)
講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。
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(教科書)
特に定めない。必要な資料は講義において配布する。
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(参考書等)
必要に応じて講義内で紹介する。
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(授業外学習(予習・復習)等)
受講に際し特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。
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(その他(オフィスアワー等))
|
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授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
デザイン思考実践
|
(英 訳) | Practice of Design Thinking | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
(担当教員) |
|
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(群) | 院横断 | ||||||||||||
(分野(分類)) | 統計・情報・データ科学系 | ||||||||||||
(使用言語) | 日本語 | ||||||||||||
(旧群) | |||||||||||||
(単位数) | 1 単位 | ||||||||||||
(時間数) | 30 時間 | ||||||||||||
(週コマ数) | 1 コマ | ||||||||||||
(授業形態) | 講義 | ||||||||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||||||||
(配当学年) | 大学院生 | ||||||||||||
(対象学生) | 全学向 | ||||||||||||
(曜時限) | 集中 |
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(教室) | 総合研究2号館講義室3 | ||||||||||||
情報学研究科, 経営管理大学院 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||||||||
(授業の概要・目的) | 講義日程 9月12日、13日(2限〜5限) システムやソフトウェアの開発プロセスを分解すると、次のように分けられる。 A.問題点やニーズを見つけ出し、それへの解決策を練ること B.その解決策をシステムやソフトウェアに実装できるよう定義すること このうちAを実践する有力なツールに「デザイン思考」がある。また、Bのプロセスは 専門的には「業務要件定義」と呼ばれ、現場の要求を正確にプログラマーに伝える重要なやり取りである。なお実際にはこの後に、プログラミングしてそれを実現することが続く。 本科目では、このAにあたる「デザイン思考」を講義と演習によって習得する。 「デザイン思考」は社会にイノベーションを起こす一つの有効な手段として、近年注目されるようになった課題解決アプローチである。目まぐるしく変化する現代社会において、顧客の思考やユーザの要望を実現させる上で、真意を正確に把握することは決して簡単ではない。本講義ではデザイン思考を大きく「課題の発見」と「課題の解決」に分けて、そのプロセスについて学ぶ。これにより、あらゆる問題に対して臆することなく、真の課題の発見と解決ができるスキルを習得する。 「情報学ビジネス実践講座」:京都大学と協力企業(ANA・ANAシステムズ、NTTデータグループ、DMG森精機、東京海上日動火災保険・東京海上日動システムズ、三井住友フィナンシャルグループ・日本総合研究所、日本電気)が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。 詳細は講座ホームページ( https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ )参照 非常勤講師:NTTデータグループ 津村 秀明 様 |
||||||||||||
(到達目標) | デザイン思考のマインドとプロセス(共感、問題定義、アイデア創出、プロトタイピング、検証の5つのステップ)を理解し、新しい課題に対して、デザイン思考の順序にしたがって課題を解決できるようにする。 |
||||||||||||
(授業計画と内容) | 8コマの集中講義を以下のような構成で進める。但し、学習の理解度に応じて内容を変更する場合がある。 1. 基本知識の講義 (1)デザイン思考とはどのようなアプローチ法か (2)デザイン思考を行なう上で必要なマインドや成果物(アイデアスケッチ、リーンキャンバス、プラグマティックペルソナ、ユーザージャーニーマップ、ユーザストーリーマップ、UXプロトタイプなど)とその活用場面、活用方法 2. グループワークによるデザイン思考の実践と習得 (1)課題発見フェーズ ビジネスのコンテキストを整理し、課題を網羅的に洗い出した上で、解くべき最大の課題を発見する (2)課題詳細化フェーズ 課題を抱えたユーザの現状の行動順序などを分析して課題を詳細化する。 (3)解決方法探索フェーズ 個人でアイデアを出した上でペアレビューで多様な視点を追加し、アイデアスケッチにまとめるビジネスモデルやユーザストーリーを設計し、ユーザの行動順序とマッピングする。設計したモデルをグループごとに発表し、他グループからフィードバックを得る (4)プロトタイピングフェーズ UXの改善が重要なユーザストーリーについて、具体的なUXをスケッチ等でプロトタイプとして可視化する。ユーザストーリーとプロトタイプをグループごとに発表し、他グループからフィードバックを得る (5)展開確認フェーズ 想定した課題が想定した解決方法で改善しているかどうか定量的に検証する (6)全体振り返り デザイン思考の実践方法を学習し、今後の研究活動などにどう活かせるか振り返りを行う。 非常勤講師のNTTデータグループ 正野 勇嗣氏は、DXを推進するための研究開発やデジタル技術を応用したサービス創出に関する戦略検討を担う。 |
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(履修要件) |
特になし
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(成績評価の方法・観点及び達成度) | 講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。 | ||||||||||||
(教科書) |
特に定めない。必要な資料は講義において配布する。
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(参考書等) |
必要に応じて講義内で紹介する。
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(関連URL) | https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ 情報学ビジネス実践講座 | ||||||||||||
(授業外学習(予習・復習)等) | 受講に際し特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。 | ||||||||||||
(その他(オフィスアワー等)) | オフィスアワーは特に設定しない。質疑はメールにて随時受け付ける。 藤田 哲雄: fujita.tetsuo.3m@kyoto-u.ac.jp ※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。 |
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デザイン思考実践
(科目名)
Practice of Design Thinking
(英 訳)
|
|
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(群) 院横断 (分野(分類)) 統計・情報・データ科学系 (使用言語) 日本語 | ||||||||||
(旧群) (単位数) 1 単位 (時間数) 30 時間 (週コマ数) 1 コマ (授業形態) 講義 | ||||||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 全学向 |
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(曜時限)
集中 (教室) 総合研究2号館講義室3 |
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情報学研究科, 経営管理大学院 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | ||||||||||
(授業の概要・目的)
講義日程 9月12日、13日(2限〜5限)
システムやソフトウェアの開発プロセスを分解すると、次のように分けられる。 A.問題点やニーズを見つけ出し、それへの解決策を練ること B.その解決策をシステムやソフトウェアに実装できるよう定義すること このうちAを実践する有力なツールに「デザイン思考」がある。また、Bのプロセスは 専門的には「業務要件定義」と呼ばれ、現場の要求を正確にプログラマーに伝える重要なやり取りである。なお実際にはこの後に、プログラミングしてそれを実現することが続く。 本科目では、このAにあたる「デザイン思考」を講義と演習によって習得する。 「デザイン思考」は社会にイノベーションを起こす一つの有効な手段として、近年注目されるようになった課題解決アプローチである。目まぐるしく変化する現代社会において、顧客の思考やユーザの要望を実現させる上で、真意を正確に把握することは決して簡単ではない。本講義ではデザイン思考を大きく「課題の発見」と「課題の解決」に分けて、そのプロセスについて学ぶ。これにより、あらゆる問題に対して臆することなく、真の課題の発見と解決ができるスキルを習得する。 「情報学ビジネス実践講座」:京都大学と協力企業(ANA・ANAシステムズ、NTTデータグループ、DMG森精機、東京海上日動火災保険・東京海上日動システムズ、三井住友フィナンシャルグループ・日本総合研究所、日本電気)が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。 詳細は講座ホームページ( https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ )参照 非常勤講師:NTTデータグループ 津村 秀明 様 |
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(到達目標)
デザイン思考のマインドとプロセス(共感、問題定義、アイデア創出、プロトタイピング、検証の5つのステップ)を理解し、新しい課題に対して、デザイン思考の順序にしたがって課題を解決できるようにする。
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(授業計画と内容)
8コマの集中講義を以下のような構成で進める。但し、学習の理解度に応じて内容を変更する場合がある。 1. 基本知識の講義 (1)デザイン思考とはどのようなアプローチ法か (2)デザイン思考を行なう上で必要なマインドや成果物(アイデアスケッチ、リーンキャンバス、プラグマティックペルソナ、ユーザージャーニーマップ、ユーザストーリーマップ、UXプロトタイプなど)とその活用場面、活用方法 2. グループワークによるデザイン思考の実践と習得 (1)課題発見フェーズ ビジネスのコンテキストを整理し、課題を網羅的に洗い出した上で、解くべき最大の課題を発見する (2)課題詳細化フェーズ 課題を抱えたユーザの現状の行動順序などを分析して課題を詳細化する。 (3)解決方法探索フェーズ 個人でアイデアを出した上でペアレビューで多様な視点を追加し、アイデアスケッチにまとめるビジネスモデルやユーザストーリーを設計し、ユーザの行動順序とマッピングする。設計したモデルをグループごとに発表し、他グループからフィードバックを得る (4)プロトタイピングフェーズ UXの改善が重要なユーザストーリーについて、具体的なUXをスケッチ等でプロトタイプとして可視化する。ユーザストーリーとプロトタイプをグループごとに発表し、他グループからフィードバックを得る (5)展開確認フェーズ 想定した課題が想定した解決方法で改善しているかどうか定量的に検証する (6)全体振り返り デザイン思考の実践方法を学習し、今後の研究活動などにどう活かせるか振り返りを行う。 非常勤講師のNTTデータグループ 正野 勇嗣氏は、DXを推進するための研究開発やデジタル技術を応用したサービス創出に関する戦略検討を担う。 |
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(履修要件)
特になし
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(成績評価の方法・観点及び達成度)
講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。
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(教科書)
特に定めない。必要な資料は講義において配布する。
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(参考書等)
必要に応じて講義内で紹介する。
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(授業外学習(予習・復習)等)
受講に際し特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。
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(その他(オフィスアワー等))
オフィスアワーは特に設定しない。質疑はメールにて随時受け付ける。
藤田 哲雄: fujita.tetsuo.3m@kyoto-u.ac.jp ※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。 |
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授業の進捗状況や受講生の習熟度などによって「授業計画と内容」,「成績評価の方法」が変更になる場合があります。
(科目名) |
ビジネスデータ分析実践
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(英 訳) | Practice of Business Data Analysis | ||||||||||
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(担当教員) |
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(群) | 院横断 | ||||||||||||
(分野(分類)) | 統計・情報・データ科学系 | ||||||||||||
(使用言語) | 日本語 | ||||||||||||
(旧群) | |||||||||||||
(単位数) | 1 単位 | ||||||||||||
(時間数) | 30 時間 | ||||||||||||
(週コマ数) | 1 コマ | ||||||||||||
(授業形態) | 講義 | ||||||||||||
(開講年度・開講期) | 2024・前期集中 | ||||||||||||
(配当学年) | 大学院生 | ||||||||||||
(対象学生) | 全学向 | ||||||||||||
(曜時限) | 集中 |
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(教室) | 総合研究2号館講義室3 | ||||||||||||
情報学研究科, 経営管理大学院 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | |||||||||||||
(授業の概要・目的) | 講義日程:9月5日、6日(2限〜5限) 全てのものがインターネットと繋がり、データドリブンで社会課題が解決される世の中が到来しようとしている。そのような環境のなか、世の中にあふれるデータをどのように扱い、その中からいかに価値のある解決策を導きだせるかがこれからの社会において非常に重要となってくる。本講義では、データ分析について、その手法の習得にとどまらず、ビジネスにおいてどのようにデータを利活用すべきか、与えられた課題をデータ分析結果を用いていかに課題解決まで導くかを、一連の流れを実践形式で学習する。 「情報学ビジネス実践講座」:京都大学と協力企業(ANA・ANAシステムズ、NTTデータグループ、DMG森精機、東京海上日動火災保険・東京海上日動システムズ、三井住友フィナンシャルグループ・日本総合研究所、日本電気)が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。 詳細は講座ホームページ( https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ )参照 非常勤講師:NECマネジメントパートナー 石山 徹 様 |
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(到達目標) | ビジネス課題に対して、適切なデータ選定、データ分析ができる手法を習得し、データの分析に基づいた課題の解決策が提案できる。 | ||||||||||||
(授業計画と内容) | 8コマの集中講義を以下のような構成で進める。但し、学習の理解度に応じて内容を変更する場合がある。また、3章〜6章において、観光庁の「訪日外国人の消費動向調査データ」を題材に、課題設定、データ分析、課題解決案作成をワーク(演習)で実施する。 ■第1章 データ分析の概要 ・ビッグデータとは/ビッグデータの活用 ・データ分析の準備/データ分析の実施 ・統計解析手法によるデータ分析とは ・データ分析手法の検討 ■第2章 統計ソフトウェアRの基本的な使い方 ・R言語概要 ・R基本操作 ■第3章 基本的なデータ分析 ・基本的なデータ分析 ・ヒストグラム ・代表値、代表値を見るときのポイント ・データの可視化(グラフ化)、グラフを見るときのポイント ・【演習】データの要約による特性把握および考察、発表 ■第4章 相関分析 ・相関分析とは ・相関分析の実施(相関係数の算出) ・【演習】相関係数算出および考察 ■第5章 回帰分析、判別分析 ・回帰分析(線形回帰分析) - 回帰分析の実施(統計モデルの作成) ・【演習】回帰分析を用いた予測モデルの作成および考察、発表 ・判別分析(ロジスティック回帰分析) - ロジスティック回帰分析の実施(統計モデルの作成) ・【演習】訪日外国人の満足、不満足に関する予測モデル作成および考察、発表 ■第6章 データ分析による課題解決演習 ・ユースケースに基づく、ビジネスデータ分析の解説 - 「訪日外国人の消費動向調査データ」他、各種データに適した課題設定、分析結果、提案内容の作成、発表 ■最終課題(講義終了後) ・課題設定と、それに適したデータセットの選択、データ分析、提案資料の作成、提出 |
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(履修要件) |
統計学に関する入門講義を既に受講しているか、同等の知識を有することが望ましい。
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(成績評価の方法・観点及び達成度) | 講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。 | ||||||||||||
(教科書) |
特に定めない。必要な資料は講義において配布する。
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(参考書等) |
必要に応じて講義内で紹介する。
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(関連URL) | https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ 情報学ビジネス実践講座 | ||||||||||||
(授業外学習(予習・復習)等) | 受講に際し情報やITに関する特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。 | ||||||||||||
(その他(オフィスアワー等)) | オフィスアワーは特に設定しない。質疑はメールにて随時受け付ける。 藤田 哲雄: fujita.tetsuo.3m@kyoto-u.ac.jp ※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。 |
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ビジネスデータ分析実践
(科目名)
Practice of Business Data Analysis
(英 訳)
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(群) 院横断 (分野(分類)) 統計・情報・データ科学系 (使用言語) 日本語 | ||||||||||
(旧群) (単位数) 1 単位 (時間数) 30 時間 (週コマ数) 1 コマ (授業形態) 講義 | ||||||||||
(開講年度・ 開講期) 2024・前期集中 (配当学年) 大学院生 (対象学生) 全学向 |
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(曜時限)
集中 (教室) 総合研究2号館講義室3 |
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情報学研究科, 経営管理大学院 の学生は、全学共通科目として履修できません。所属学部で履修登録してください。 | ||||||||||
(授業の概要・目的)
講義日程:9月5日、6日(2限〜5限) 全てのものがインターネットと繋がり、データドリブンで社会課題が解決される世の中が到来しようとしている。そのような環境のなか、世の中にあふれるデータをどのように扱い、その中からいかに価値のある解決策を導きだせるかがこれからの社会において非常に重要となってくる。本講義では、データ分析について、その手法の習得にとどまらず、ビジネスにおいてどのようにデータを利活用すべきか、与えられた課題をデータ分析結果を用いていかに課題解決まで導くかを、一連の流れを実践形式で学習する。 「情報学ビジネス実践講座」:京都大学と協力企業(ANA・ANAシステムズ、NTTデータグループ、DMG森精機、東京海上日動火災保険・東京海上日動システムズ、三井住友フィナンシャルグループ・日本総合研究所、日本電気)が、デジタル時代の社会で活躍するために、ITとそのビジネスへの活用を実践的に学べる場を提供することを目的に設立した産学共同講座。 詳細は講座ホームページ( https://www.project.gsm.kyoto-u.ac.jp/pib/ )参照 非常勤講師:NECマネジメントパートナー 石山 徹 様 |
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(到達目標)
ビジネス課題に対して、適切なデータ選定、データ分析ができる手法を習得し、データの分析に基づいた課題の解決策が提案できる。
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(授業計画と内容)
8コマの集中講義を以下のような構成で進める。但し、学習の理解度に応じて内容を変更する場合がある。また、3章〜6章において、観光庁の「訪日外国人の消費動向調査データ」を題材に、課題設定、データ分析、課題解決案作成をワーク(演習)で実施する。 ■第1章 データ分析の概要 ・ビッグデータとは/ビッグデータの活用 ・データ分析の準備/データ分析の実施 ・統計解析手法によるデータ分析とは ・データ分析手法の検討 ■第2章 統計ソフトウェアRの基本的な使い方 ・R言語概要 ・R基本操作 ■第3章 基本的なデータ分析 ・基本的なデータ分析 ・ヒストグラム ・代表値、代表値を見るときのポイント ・データの可視化(グラフ化)、グラフを見るときのポイント ・【演習】データの要約による特性把握および考察、発表 ■第4章 相関分析 ・相関分析とは ・相関分析の実施(相関係数の算出) ・【演習】相関係数算出および考察 ■第5章 回帰分析、判別分析 ・回帰分析(線形回帰分析) - 回帰分析の実施(統計モデルの作成) ・【演習】回帰分析を用いた予測モデルの作成および考察、発表 ・判別分析(ロジスティック回帰分析) - ロジスティック回帰分析の実施(統計モデルの作成) ・【演習】訪日外国人の満足、不満足に関する予測モデル作成および考察、発表 ■第6章 データ分析による課題解決演習 ・ユースケースに基づく、ビジネスデータ分析の解説 - 「訪日外国人の消費動向調査データ」他、各種データに適した課題設定、分析結果、提案内容の作成、発表 ■最終課題(講義終了後) ・課題設定と、それに適したデータセットの選択、データ分析、提案資料の作成、提出 |
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(履修要件)
統計学に関する入門講義を既に受講しているか、同等の知識を有することが望ましい。
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(成績評価の方法・観点及び達成度)
講義でのディスカション等への貢献度、プレゼンテーション等の内容、講義終了後に提出されるレポートにより総合的に判断する。
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(教科書)
特に定めない。必要な資料は講義において配布する。
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||||||||||
(参考書等)
必要に応じて講義内で紹介する。
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(授業外学習(予習・復習)等)
受講に際し情報やITに関する特別の知識は必須ではないが、講義の効果を高めるため事前予習を課す場合がある。
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(その他(オフィスアワー等))
オフィスアワーは特に設定しない。質疑はメールにて随時受け付ける。
藤田 哲雄: fujita.tetsuo.3m@kyoto-u.ac.jp ※オフィスアワーの詳細については、KULASISで確認してください。 |
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