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回数
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授業の計画・内容
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準備学修(予習・復習等)
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準備学修の目安(分)
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第1回
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ビッグデータの活用事例
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【復習】 講義内容の復習
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復習:60分
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第2回
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分散処理フレームワーク(1),Hadoopなど
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第3回
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分散処理フレームワーク(2),Sparkなど
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第4回
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データベース(1) SQLとNoSQL
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第5回
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データベース(2)代表的なNoSQL
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第6回
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オープンデータ
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第7回
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到達度確認試験と前半のまとめ
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【予習】 過去の資料復習
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予習:90分
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第8回
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線形識別関数による解析
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第9回
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SVMによる解析
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第10回
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プログラム演習(SVM)
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【復習】 演習の完成
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復習:90分
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第11回
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深層学習による解析(1),畳み込みニューラルネットワーク
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第12回
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深層学習による解析(2),再帰型ニューラルネットワークなど
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第13回
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トピックモデルによる解析
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【予習】 講義資料の確認 【復習】 講義内容の復習,演習課題を解く
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予習:30分 復習:60分
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第14回
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プログラム演習(ニューラルネットワーク)
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【復習】 演習の完成
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復習:90分
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