到達目標
学習目的：ベクトル空間の基礎を理解し，応用として，ディープラーニングの基礎，四元数を理解する．
到達目標：１．ベクトル空間と線形写像を理解する。２．ディープラーニングの基礎を理解する．３．四元数を理解する．
ルーブリック
| 優 | 良 | 可 | 不可 |
| 評価項目1 | ｎ次元数ベクトル空間が十分理解できている。 | ｎ次元数ベクトル空間が７割程度理解できている。 | ｎ次元数ベクトル空間が６割程度理解できている。 | ｎ次元数ベクトル空間がだ理解できていない。 |
| 評価項目2 | ディープラーニングの基本的な考え方が十分理解できている。 | ディープラーニングの基本的な考え方が７割程度理解できている。 | ディープラーニングの基本的な考え方が６割程度理解できている。 | ディープラーニングの基本的な考え方が理解できていない。 |
| 評価項目3 | 四元数の考え方が十分理解できている。 | 四元数の考え方が７割程度理解できている。 | 四元数の考え方が６割程度理解できている。 | 四元数の考え方が理解できていない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
基礎となる学問分野：数物系科学／数学／代数学・幾何学
学習教育目標との関連：本科目は専攻科学習目標「(１) 数学，物理を中心とした自然科学系の科目に関する知識を深め，人文・社会科学に関する知見を広めて，機械・制御システム工学および電子・情報システム工学に関する基礎学力として応用できる。」に相当する科目である。
技術者教育プログラムとの関連：本科目が主体とする学習・教育到達目標は「(A) 技術に関する基礎知識の深化および情報技術の習得とそれらを応用することができる」である。
授業の進め方・方法:
授業の方法：最初に基本的な知識を例を用いて説明する。その後，理解のための演習課題を提示し，グループ学習を行う。
成績評価方法：定期試験（５０％）とレポート，小テスト（５０％）の合計で評価する。
再試験は、前期末の補習時に，成績が５９点以下のものを対象に行い，合格した者は成績を６０点とする。
注意点:
履修上の注意：本科目は「授業時間外の学修を必要とする科目」である。当該授業時間と授業時間外の学修を合わせて，１単位あたり４５時間の学修が必要である。授業時間外の学修については，担当教員の指示に従うこと。
履修のアドバイス：本科目で，本科で学習した基礎線形代数や微分方程式の内容をスパイラルアップする。
基礎科目：基礎線形代数（２年），微分方程式（３），数学続論（４）
関連科目：専門科目多数
グループ学習を重視するので，遅刻や欠席はしないこと。
事前に行う準備学習：その週に学習するテキストの単元を読んでおくこと。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
ガイダンス,ｎ次元空間数ベクトル空間 |
ｎ次元空間数ベクトル空間の理解
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| 2週 |
線形従属と線形独立 |
線形従属と線形独立の理解
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| 3週 |
部分空間と基底と次元 |
部分空間と基底と次元を理解する
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| 4週 |
２つの部分空間の共有空間の次元 |
２つの部分空間の共有空間の次元を求めることができる
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| 5週 |
内積の公理とシュヴァルツの不等式 |
線形超平面を理解する．
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| 6週 |
線形超平面 |
線形超平面を理解する．
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| 7週 |
第６週目までの復習 |
第６週目までの内容を復習する。
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| 8週 |
中間試験 |
基礎事項確認
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| 2ndQ |
| 9週 |
線形写像と次元定理 |
線形写像と次元定理を理解する
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| 10週 |
ディープラーニング超入門１ |
線形写像の応用を理解し，ディープラーニングを体験する．
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| 11週 |
ディープラーニング超入門２ |
線形写像の応用を理解し，ディープラーニングを体験する．
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| 12週 |
複素数と四元数 |
複素数と四元数を行列を用いて理解する．
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| 13週 |
複素数と四元数２ |
複素数と四元数を行列を用いて理解する．
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| 14週 |
総合復習 |
これまでの内容を復習する．
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| 15週 |
前期末試験 |
基礎事項確認
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| 16週 |
答案の返却と解答解説，数学書の読み方 |
基礎事項確認
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | 演習 | 合計 |
| 総合評価割合 | 50 | 0 | 0 | 0 | 0 | 50 | 100 |
| 基礎的能力 | 25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25 | 50 |
| 専門的能力 | 25 | 0 | 0 | 0 | 0 | 25 | 50 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |