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準備学習・事後学習
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日々の論文調査が必要となる
毎回、演習・実験の半分の自学実習が求められます。
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授業の概要と目的
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システムのモデル化，及びデータ解析に必要な数値解析の手法に関して，演習を実施しながら理解を深める．
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該当するCP（カリキュラム・ポリシー）およびDP（ディプロマ・ポリシー）
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本授業はCP1.2およびDP1.3.4に該当する。
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科目ナンバリングコード
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到達目標
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誤差が含まれたデータに対して，仮説を立て，解析をすることができる．
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授業内容
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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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解析手法概論
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数値解析の手法に関して概要を解説する
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2．
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数値解析（１）
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データ取得の手法に関して演習を実施する
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3．
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数値解析（２）
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センサデータの誤差モデルに関して演習を実施する
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4．
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数値解析（３）
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ツールとしての解析手法に関して演習を実施する
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5．
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数値解析（４）
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解析手法の数学的背景に関して解説をする
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6．
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統計的解析（１）
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統計学の概要を解説する
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7．
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統計的解析（２）
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統計学の観点から，センサデータの解析法の演習を実施する
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8．
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統計的解析（３）
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センサの誤差モデルから，統計学の観点から，パラメータを推定する手法に関する演習を実施する．
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9．
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統計的解析（４）
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実際のセンサデータを例にして，演習を実施する
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10．
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モデルと状態遷移（１）
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システムのモデル化と，その状態遷移に関して，解説を行う
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11．
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モデルと状態遷移（２）
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車輪で移動するシステムに関して，演習を実施する
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12．
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モデルと状態遷移（３）
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モデルの数学的背景に関して解説を行う．
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13．
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モデルと状態遷移（４）
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実際のセンサデータを例にして，状態遷移の解析に関して演習を実施する．
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14．
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総合討論（１）
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あるシステムを例にとり，状態遷移，及びセンサ統合手法に関して比較検討を行う．
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15．
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総合討論（２）
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相互に得られた知見の発表を行い，議論を行うことで，理解を深める
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授業方法の形式
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授業の実施方法
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成績評価方法
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成績評価基準
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C(合格)となるためには、到達目標を最低限達成することが必要である。
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その他（履修条件・関連科目など）
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テキスト
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番号
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【書籍名】
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【著者】
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【出版社】
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1．
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随時指定する
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参考資料文献等
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参考URL
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画像
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ファイル
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更新日付
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2024/02/08 20:09
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