2019Aシラバス

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1年 文科 理科 機械学習を通して見る自然科学の新たな一面 2年 文科 理科 【注意】この授業は、開講日程の都合上成績が前期課程修了要件に反映されないことがあるので、履修にあたっては十分に注意すること。 Ａ 1年 文科 理科 2年 文科 理科 本ゼミナールは、元文部科学副大臣・公共政策大学院教授の鈴木寛（すずかん）主催のもと、 『学藝饗宴』と題して学術と藝術を横断する教養教育を行うことを目指したゼミである。 「すずかんゼミ」として過去長くさまざまな主題で駒場にて開講されてきた歴史を持ち、2017年度より新しく本題にて開講されているこのゼミの主な授業内容は、ゼミ生同士の議論および各界の第一線で活躍するゲストを講師に招き行うセッションである。2019年度Sセメスターでは、「ノスタルジア」および「ディスコミュニケーション」 をテーマとして、過去あるいは他者との断絶を見つめ、そこに立ち現れるなにものかをめぐって縦横無尽に議論することを試みた。 今年度Aセメスターのテーマは「触れられない」と「黎明」である。美・真理・他者など遥かなるものへ近づけば近づくほど触れられないことが露わになるという逆説と、揺籃の中で過去が未来へ漸近し徐々にそして不可逆に時が新たな顔を覗かせる神秘的な過程の両概念を主軸に、今秋の知の冒険は展開される。 本ゼミナールは、特定の問題についての答えを与えるゼミではない。むしろ、自らの関心のある領域をそれぞれが見出し、頭から離れなくなるような問いを得ることを目的とする。問いに際して、論理や経験から答えを導こうとするだけではなく、個々人が自らの真善美を追求し、感性を磨きあげることに重きをおく。分からないものの分からなさに好奇心を抱き、それを自らの血肉としてゆっくりと結実させようと試みるような学生に参加してほしい。なお、 本講座では多角的視野から議論を深めるため、文理を問わず多様なバックグラウンドを持った学生の受講を大いに歓迎する。 ※本講義は集中講義のゼミであるが、履修者・先輩・オムニバス講師等が主体的に開催する毎週のサブゼミは基本的に火曜日の19時～21時に行われる。集中講義ゼミも、基本的に同時間帯である。 また、集中講義の一環として、学期末（試験期間後）に合宿を予定している。 ※選考をガイダンス時に行い、受講者を若干名に限定する。 ※講義内容、予定課題図書、過去の選考課題、その他の詳細は Facebook ページ（https://www.facebook.com/MinervaKomaba/）を参照すること。 集中講義ならびにサブゼミへの積極的な参加と貢献をもって評価の対象とする。 教科書は使用しない。／Will not use textbook 特定日に行う。／Will conduct guidance at another time 2019/9/24 6限／6th Period1号館1階109教室 全学自由研究ゼミナール 51285 51477 Ａ 授業の目標概要 評価方法 教科書 ガイダンス 授業の目標概要 評価方法 教科書 ガイダンス 自然科学（理科）の分野と聞いてまず思い浮かべるのは，科目名として慣れ親しんできた物理・化学・生物・地学だろう．一方で，境界・融合・学際を標榜する領域も俄かに林立するようになった．こうした状況に向き合うと，中には学問の細分化が助長されると憂える人が（特に駒場には）いるかもしれない．しかし，翻って考えると，対象により類別していたこれまでとは別の切り口で自然科学を眺めてみることが実は有効ではないかとも思えてくる．自然科学の新しい一面をとらえる好機である． 自然科学をとりまく状況とは独立に，情報科学や人工知能の界隈で（統計的）機械学習という言葉を聞いたことがあるかもしれない．機械学習とは，平たく言えば計算機（コンピュータ）でデータを情報に結び付けること，もしくはそのような情報処理を可能にすることである．自然科学は実験データから自然現象に関する知識を抽出し理論を構築するという情報処理を必要とするので，機械学習を使ってみたくなるのは道理である．計算機は私たち人間とは違って，「〇〇しか興味がない」とか「××は絶対に嫌だ」という選り好みはしないはずであり，強力なパートナーになり得る．一方で「無理なものは無理」と容赦なく言い放ってくる．たとえば，データは私たちが取ってこないといけないし，私たちが築いてきた理論は教えてあげないといけない．そもそも私たちが何をしたいのかという目的を共有しないといけない． 本講義では計算機と共同研究する心構えを一緒に学んでいきたい．本講義では，受講者に３（＋１）個のテーマから１個選んでもらい，それぞれのテーマについてグループワークを実施する中で，機械学習と自然科学との関係について議論する． テーマ１ データ取得から始める体感時間の機械学習 テーマ２ データ解釈を深める水分子構造の機械学習 テーマ３ データ予測に繋げる天文・宇宙の機械学習 テーマ４ 熱意ある学生からの積極的なテーマ提案を求む！ テーマ４を希望する場合はガイダンスの際に提案すること．講義日までに担当教員と議論・調整を行い実現可能と判断された場合は採用する 本ゼミのガイダンスは９月２７日(金）お昼休みに行なう．場所はガイダンスの項目を参照のこと． 授業への参加，最終プレゼンテーションとその質疑応答を踏まえて総合的に判断 教科書は使用しない。／Will not use textbook 特定日に行う。／Will conduct guidance at another time 2019/9/27 昼休み 1号館113教室 2 2 時間割コード 時間割コード 開講 講義題目 開講 講義題目 駒場すずかんゼミナール『学藝饗宴』 担当教員 福島 孝治 総合文化研究科 集中 担当教員 鈴木 寛 所属 所属 公共政策大学院 集中 曜限 単位 曜限 単位 教室 対象 シラバス参照 教室 対象 シラバス参照