シラバス情報

授業科目名
先端計算科学特論
(英語名)
先端計算科学特論
科目区分
講義科目
対象学生
情報科学研究科
学年
1年
ナンバリングコード
KIIDD7MCA1
単位数
2.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度前期
(Spring semester)
担当教員
芝 隼人、藤原 義久、中村 知道、大野 暢亮、木村 真、沼田 龍介、安田 修悟、島 伸一郎、井上 寛康、鷲津 仁志
所属
情報科学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
該当なし
オフィスアワー・場所
授業後30分・教員研究室
連絡先
shiba@gsis.u-hyogo.ac.jp (芝・代表の担当教員)
担当教員から別途通知する。


対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
研究科DP
2◎/1〇
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
【講義目的】
計算科学分野の最新の研究について教授し、その考え方、技術、方法論などについて学ぶことを目的としている。
【到達目標】
それらの考え方、技術、方法論などについての知識をベースに、計算科学分野における最先端の教養と素養を身に付けることを目標とする。

授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:計算科学分野の最新の研究について、その考え方、技術、方法論などについての知識をベースに、計算科学分野における最先端の教養と素養を身に付ける先端計算科学特論
キーワード:計算科学、シミュレーション、データサイエンス、可視化、自然現象、社会現象
講義内容・授業計画
【講義内容】
計算科学分野の最新の研究について、その考え方、技術、方法論などについて教授する。
【授業計画】
以下をオムニバス方式で講義する。講義の順番や担当については初回に通知する。
1. イントロダクション
2. 材料シミュレーション
3. ソフトマターや生物の先進的シミュレーション
4. 大規模データの可視化
5. 非線形データモデリング
6. 宇宙・核融合プラズマの大規模シミュレーション
7. 雲の精密シミュレーション
8. 分子シミュレーションと深層学習
9. 社会現象とデータサイエンス:複雑ネットワークとその応用
10. 財政・社会保障の将来見通しと経済シミュレーション
11. ネットワークと経済シミュレーション
12. 計算科学に関するプレゼンテーション・ディスカッション(1)
13. 計算科学に関するプレゼンテーション・ディスカッション(2)
14. 計算科学に関するプレゼンテーション・ディスカッション(3)
15. まとめ

<<生成AIの利用について>>
・レポート、小論文、学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。
教科書
担当教員から別途通知する。
参考文献
担当教員から別途通知する。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】
授業に際して指示するテキスト・配布資料を事前読み込み(15h)
【復習】
プレゼンまたはレポート作成(30h)、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・配布資料を読み直し(15h)
アクティブ・ラーニングの内容
授業中に行うインタラクティブなディスカッション、数名程度のグループ単位での学生同士のディスカッションを行う。
成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
計算科学分野の最新の研究について、その考え方、技術、方法論などについての知識をベースに、計算科学分野における最先端の教養と素養を身に付けた者については、講義目的・到達目標に記載する能力(知識・技能、思考力、判断力、表現力等)の到達度に基づき、S(90点以上), A(80点以上), B(70点以上), C(60点以上)による成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】
プレゼンまたはレポートを基準として、受講態度(積極的な質問等)を含めて総合的に評価する。
課題・試験結果の開示方法
プレゼンまたはレポートは、ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能などを使って講評を返す、改善例や解答例を示すなどを行う。
履修上の注意・履修要件
実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。