教員名 : 芝 隼人
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授業科目名
計算科学セミナー
(英語名)
計算科学セミナー
科目区分
ー
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年度後期
(Fall 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
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研究科DP
2◎/1〇
全学DP
ー
教職課程の学修目標
ー
講義目的・到達目標
【講義目的】
計算科学に関する研究のディスカッションを行い、研究内容を深く検討するとともに、研究方法に関する知識を確実にすることを目的とする。 【到達目標】 計算科学に関するさまざまな分野の研究を聴講し、計算科学に関する研究の幅を広げること、自らの研究に活用す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:
計算科学に関するさまざまな分野の研究を聴講し、計算科学に関する研究の幅を広げること、自らの研究に活用する計算科学セミナー 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. 界面のマルチスケールシミュレーション 3. ソフトマターや生物のマルチスケールシミュレーション 4. 大規模シミュレーションの「その場」可視化 5. 時系列データの特徴分析 6. プラズマの先進的シミュレーション手法 7. 気象現象などの複雑系のシミュレーション 8. 物理現象とデータサイエンス:機械学習とその応用 9. 社会現象とデータサイエンス:機械学習とその応用 10. 財政・社会保障のシミュレーションと政策評価 11. データに基づくシミュレーションによる社会の理解 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】
計算科学に関するさまざまな分野の研究を聴講し、計算科学に関する研究の幅を広げること、自らの研究に活用することができる者については、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。
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