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?
2015年度のトピックスとして「石鹸の科学」を取り上げる予定である。
この授業を通して、科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 |
| 次の内容で構成された講義を理解し、随時実施される課題(問題演習)で確認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? ◆石鹸の計算能力に勝つことができるか?
第 1回 イントロダクション 第 2回 データ処理(1) 第 3回 データ処理(2) 第 4回 データマイニング 第 5回 回帰分析の基礎 第 6回 回帰分析の応用 第 7回 線形計画法(1) 第 8回 線形計画法(2) 第 9回 待ち行列の理論(1) 第10回 待ち行列の理論(2) 第11回 最適化の基礎(1) 第12回 最適化の基礎(2) 第13回 最適化の応用(1) 第14回 最適化の応用(2) 第15回 中間まとめ
第16回 ゲーム理論の基礎(1) 第17回 ゲーム理論の基礎(2) 第18回 ゲーム理論の応用(1) 第19回 ゲーム理論の応用(2 第20回 ネットワーク解析の基礎(1) 第21回 ネットワーク解析の基礎(2) 第22回 ネットワーク解析の応用(1) 第23回 ネットワーク解析の応用(2) 第24回 情報検索アルゴリズム(1) 第25回 情報検索アルゴリズム(2) 第26回 シミュレーション(1) 第27回 シミュレーション(2) 第28回 トピックス(1) 第29回 トピックス(2) 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 | | | | | |
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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5 | | | Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman |
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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 |
| 講義前にテキスト(または事前配布資料)の該当部分を読んでおくこと。 大学図書館を活用し、テキスト以外の文献や雑誌(データベース・電子ジャーナル)など様々な資料を収集し学習すること。 その他、授業時に適宜指示する。
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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 |
| 毎回の授業及び授業外での取り組みについて、受講態度(50%)・課題(50%)を総合的に評価する。さらに、他の取り組みについて加点評価することがある。
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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 |
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