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情報科学研究１

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令和２年度以降入学者 情報科学研究１
教員名 谷聖一
単位数    2 学年    4 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科
学期 前期 履修区分 必修
授業形態 対面授業
授業の形態 対面形式で実施する．
Canvas LMSコースID・コース名称 Q07724A04　2024情報科学研究１（谷聖一・前・月4）
授業概要 コンピュータ科学の実践
授業のねらい・到達目標 コンピュータ科学への理解を深めるともに，テーマに応じたソフトウェア開発を通して，システム開発能力を身につける．

この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応している.
授業の形式 研究
授業の方法 対面形式でも，基本的に GitHub, Scrapbox, Discord でコミュニケーション行う．Zoom での参加者も同様である．
コンピュータ科学あるいはその周辺分野の中から各自研究課題を定め学習を行い，「情報科学研究２」の準備をする．
各自に割り当てられた研究課題に関する教科書や基礎的な研究論文を学習し，発表や議論を通じてその分野に関する理解を深めていく。テーマに応じたソフトウェア開発も行う．

オンライン参加が認められた場合の受講方法： 授業時間帯にZoomにて授業に参加する．
履修条件 学科内規による
授業計画
1 複雑ネットワークの基礎
【事前学習】複雑ネットワークの基礎について事前に確認する （4時間）
【事後学習】複雑ネットワークの基礎に関する課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
2 基本的なネットワーク特徴量
【事前学習】基本的なネットワーク特徴量について事前に確認する （4時間）
【事後学習】基本的なネットワーク特徴量に関する課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
3 ネットワーク生成モデル
【事前学習】ネットワーク生成モデルについて事前に確認する （4時間）
【事後学習】ネットワーク生成モデルに関する課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
4 複雑ネットワークにおける伝染過程
【事前学習】複雑ネットワークにおける伝染過程について事前に確認する （4時間）
【事後学習】複雑ネットワークにおける伝染過程に関する課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
5 ネットワーク解析に関する輪講: Sponsored Search Markets
【事前学習】Sponsored Search Markets について事前に発表を準備する （4時間）
【事後学習】Sponsored Search Markets に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】課題研究
6 ネットワーク解析に関する輪講: Network Effects
【事前学習】Network Effects について事前に発表を準備する （4時間）
【事後学習】Network Effects に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
7 ネットワーク解析に関する輪講: Information Cascades
【事前学習】Information Cascades について事前に発表を準備する （4時間）
【事後学習】Information Cascades に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
8 ネットワーク解析に関する輪講: Network Effects
【事前学習】Network Effects について事前に発表を準備する （4時間）
【事後学習】Network Effects に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
9 ネットワーク解析に関する輪講: Power Laws and Rich-Get-Richer Phenomena
【事前学習】Power Laws and Rich-Get-Richer Phenomena について事前に発表を準備する （4時間）
【事後学習】Power Laws and Rich-Get-Richer Phenomena に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
10 ネットワーク解析に関する輪講: Games
【事前学習】Games について事前に発表を準備する （4時間）
【事後学習】Games に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
11 ネットワーク解析に関する輪講: Evolutionary Game Theory
【事前学習】Evolutionary Game Theory について事前に発表を準備する （4時間）
【事後学習】Evolutionary Game Theory に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
12 ネットワーク解析に関する輪講: Modeling Network Traffic using Game Theory
【事前学習】Modeling Network Traffic using Game Theory について事前に発表を準備する （4時間）
【事後学習】Modeling Network Traffic using Game Theory に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
13 ネットワーク解析に関する輪講: Auctions
【事前学習】Auctions について事前に発表を準備する （4時間）
【事後学習】Auctions に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
14 ネットワーク生成計算機実験
【事前学習】ネットワーク生成計算機実験に関するプログラムの仕様について事前に検討する （4時間）
【事後学習】ネットワーク生成計算機実験に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
15 伝染過程計算機実験
【事前学習】伝染過程計算機実験に関するプログラムの仕様について事前に検討する （4時間）
【事後学習】伝染過程計算機実験に関するプログラミング課題に取り組む （4時間）
【授業形態】対面授業
その他
教科書 講義時に指示する
参考書 D. Easley and J. Kleinberg, Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World, Cambridge University Press , 2010
講義時に指示する
成績評価の方法及び基準 授業参画度:毎回の開発した内容・発表の内容・議論への参加の状況により評価する。(100%)
卒業演習中間発表および卒業演習中間報告書の内容が基準に達していることが合格の条件となる。

・対面形式でも，基本的に GitHub, Scrapbox, Slack でコミュニケーション行う．Webex での参加者も同様である．
オフィスアワー 随時 Discord で対応する.
備考 このシラバスでは、複雑ネットワークの解析をテーマとした場合の内容を記述している。
選択したテーマに応じて、同様の内容を行う。

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