基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	計算機特別演習Ａ／Exercise in Computational Science A
時間割コード ／Course Code	S251000012
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	理工学研究科／
曜日コマ ／Day, Period	火　4
開講区分 ／Semester offered	前期／first semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2
主担当教員 ／Main Instructor	守 真太郎／MORI SHINTARO
科目区分 ／Course Group	大学院（博士前期課程）　専門科目
教室 ／Classroom
必修・選択 ／Required/Elective	選択
授業形式 ／Class Format	講義科目
メディア授業 ／Media lecture	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Faculty/Department
守 真太郎／MORI SHINTARO	理工学研究科／

難易度（レベル） ／Level	レベル５
対応するＤＰ ／DP	○最尤推定より幅広い確率モデルの推定を扱えるベイズ推定の手法について理解する(DP3） ○ベイズ統計を用いてデータを適切にモデル化することで課題を解決していく（DP2)
授業としての具体的到達目標 ／Concrete arrival target as the class	確率モデルの推定方法として、最尤法を一般化し、より幅広いクラスの確率モデルの推定に適用できるベイズ推定について学ぶ。ベイズ推定の仕組みの理解とR,Pythonを用いた実装を並行して行い、実データの分析に適用する力を修得する。
授業の概要 ／Summary of the class	本講義では、ベイズ統計学の基礎から応用までを体系的に学びます。まず、最尤法の復習を行い、ベイズ推定の考え方を導入します。その後、事後分布の計算、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）を用いたサンプリング手法、モデル化の実践を扱います。RおよびSTANを用いた実装を通じて、理論と実践の両面から理解を深めます。
授業の内容予定 ／Contents plan of the class	第1回：イントロダクションと最尤法の復習   第2回：サンプリングの基礎   第3回：ベイズ推定の基本概念と事後分布   第4回：事後分布の数値計算とシミュレーション   第5回：マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）の導入   第6回：メトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム   第7回：ギブスサンプリングの理論と実装   第8回：MCMCの収束診断と評価   第9回：STANの基礎とベイズ推定の実装   第10回：階層ベイズモデルの基礎と応用   第11回：階層ベイズモデルの実装と評価   第12回：状態空間モデルの基礎   第13回：状態空間モデルの実装と応用   第14回：データのモデリングと課題発表準備   第15回：最終課題発表と総括
成績評価方法及び採点基準 ／A scholastic evaluation method and marking standard	課題（RおよびSTANを用いた演習）：50% 期末レポート（自身の研究分野に関連したベイズモデルの実装）：30% 授業での発表・ディスカッション：20%
予習及び復習等の内容 ／Contents such as preparations for lessons and the review	教科書をもとに、授業で扱う内容について事前に学んでおくと よいでしょう。 また、授業で扱いきれなかった題材について授業後に学ぶことでより知識が身につきます(予習、 復習は、 最低でも各1時間程度行う必要があります)。
教材・教科書 ／The teaching materials, textbook	松浦健太郎『STANとRでベイズ統計モデリング』共立出版
参考文献 ／bibliography	なし
留意点・予備知識 ／Point to keep in mind, back ground	学部専門科目・数物科学科「確率・統計I」の単位が修得済みであること。
授業内容に関する質問・疑義等 ／Question, doubt about class contents	Teamsのチャット機能、掲示板、メール等で質問すること。
Eメールアドレス・HPアドレス ／E-mail address, HP address	メール：shintaro.mori@hirosaki-ua.c.jp
学問分野1（主学問分野） ／Discipline 1	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野） ／Discipline 2	該当なし
学問分野3（副学問分野） ／Discipline 3	該当なし
地域志向科目 ／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法 ／Class form, class method	○演習形式。PC課題に取り組む。
科目ナンバー ／The subject number	0
メディア授業による著作物利用の有無について ／Whether or not copyrighted works are used in media classes	有／Yes
その他 ／Others	0
対応する汎用的スキル１ ／Transferable Skill1	有
対応する汎用的スキル２ ／Transferable Skill2	有
対応する汎用的スキル３ ／Transferable Skill3	無
対応する汎用的スキル４ ／Transferable Skill4	無
対応する汎用的スキル５ ／Transferable Skill5	無

No.	回（日時） ／Time (date and time)	主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position	学習方法と内容 ／Methods and contents	備考 ／Notes
該当するデータはありません