1.サブタイトル Subtitle |
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2.関連する教育諸方針 Course-Related Policies; Diploma and Curriculum Policy |
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3.授業科目のテーマと目的 Theme of the Course |
| ビジネスの場面で発生するさまざまな問題に対する解決手法について、具体的な事例を交えながら分かりやすく解説する。
データに基づく客観的な意思決定とは何だろう? 与えられた制約条件の下で、ヒト・モノ・カネなどの経営資源を効果的に配分し、生産性を向上させるには、どのようにすればいいのだろうか?
この授業を通して、数学的な観点からビジネスを理解する。
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4.授業科目の内容・具体的な授業計画及び進度 Course Description and Outline |
| 次の内容を理解するために必要な知識を講義し、毎回の問題演習で理解することが求められる。
◆なぜ回帰分析による予測は外れるのか? ◆なぜ集合知は専門家の知識を凌駕するのか? ◆なぜコンピュータは複雑な問題が苦手なのか? ◆なぜ開票前に当選確実を打てるのか? ◆本当に量子コンピュータは実現するのか?
第 1回・第 2回 イントロダクション 第 3回・第 4回 回帰分析の基礎(問題演習) 第 5回・第 6回 回帰分析の応用(問題演習) 第 7回・第 8回 線形計画の基礎(問題演習) 第 9回・第10回 線形計画の応用(問題演習) 第11回・第12回 最適化の基礎(問題演習) 第13回・第14回 最適化の応用(問題演習) 第15回・第16回 ゲーム理論の基礎(問題演習) 第17回・第18回 ゲーム理論の応用(問題演習) 第19回・第20回 ネットワーク分析の基礎(問題演習) 第21回・第22回 ネットワーク分析の応用(問題演習) 第23回・第24回 トピックス(1) 第25回・第26回 トピックス(2) 第27回・第28回 トピックス(3) 第29回・第30回 まとめ
※内容の詳細は初回授業時(イントロダクション)に提示する。 ※受講者の興味および理解度に応じて、授業計画及び進度について柔軟に対応する。 ※抜き打ちで試験を実施することがある。
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5.利用教科書 Textbook(s) |
No. | 書名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 著者 (Author) | ISBN番号 (ISBN) | 発刊年 (pub,year) |
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2 | The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail-but Some Don't |
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6.参考書 Reference Book(s) |
No. | 書名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 著者 (Author) | ISBN番号 (ISBN) | 発刊年 (pub,year) |
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※教科書・参考書以外の資料 Materials other than textbooks and Reference Books |
| 授業で使用するテキストは、初回授業時(イントロダクション)に指示する。
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7.準備学習(予習・復習) Expected Work outside of Class | 時間 |
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8.フィードバック Instructor Feedback |
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9.評価の方法・基準 Criteria for Evaluation |
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10.学習の到達目標 The Main Goals of Course |
| 数理モデルによってビジネスの構造を理解するとともに、その応用事例について最適化の観点から定量的に評価することができる。
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11.その他の留意事項について Additional Instractions / Comments to Students |
| 本授業科目は、担当者の変更に伴い、前年度までの内容を大幅に変更する。
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