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番号
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【項目欄】
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【内容欄】
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1．
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最新の非線形力学① 非線形のまま解くこと
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線形化に頼らない非線形力学解析について事例紹介する．
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2．
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最新の非線形力学② 中心多様体1
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不動点周りの線形化後にシステム固有値が0になる場合を事例紹介する．
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3．
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最新の非線形力学③ 中心多様体2
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不動点周りの線形化後にシステム固有値が0になる場合での中心多様体解析に関して学ぶ．
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4．
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最新の非線形力学④ 分岐現象
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システムを規定するパラメータ変化に応じて安定性と不安定性が変化することを座屈現象を通して学ぶ
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5．
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最新の非線形力学⑤ カオス
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カオス現象の事例紹介と数理的意味を講義する
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6．
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最新の非線形力学⑥ フラクタル
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フラクタルに関する事例紹介をする．
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7．
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データサイエンス技術動向① データサイエンス研究の見方
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データサイエンスを必要とする技術開発分野を議論する
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8．
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データサイエンス技術動向② 教師有学習
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ニューラルネットワークを使った教師有学習をプログラミングで実践する．
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9．
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データサイエンス技術動向③ 教師無学習
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ニューラルネットワークを使った教師無学習をプログラミングで実践する．
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10．
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データサイエンス技術動向④ 強化学習１
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強化学習をプログラミングで実践する．
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11．
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データサイエンス技術動向⑤ 強化学習2
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ニューラルネットワークを組み込んだ強化学習をプログラミングで実践する．
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12．
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データサイエンス技術動向⑥ ビッグデータ活用
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ビッグデータが統計計算に与える影響を議論する．
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13．
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非線形力学からみたデータサイエンス 統計力学としての解析方法
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イジングモデルを例として，統計力学と非線形力学との接点を議論する．
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14．
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データサイエンスからみた非線形力学 データに潜在する非線形性
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ビッグデータにおける潜在変数を抽出するオートエンコーダをプログラミングで実践する．
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15．
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非線形力学とデータサイエンスに関する結びつきと研究動向のまとめ
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非線形力学とデータサイエンスの結びつきを援用した最新の研究動向を議論し，今後の技術発展に関して客観的推察を交えて議論する．
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