大前の授業では、パソコンやプログラムなどを多用します。でも、自分は極度の文系だから、パソコン操作がどうしても苦手で、授業がよくわからないという場合もあると思います。その場合は、以下の課題に対応してください。

「マネジメント工学実験2: 機械学習の基礎1 ニューラルネットワークによる予測モデル構築」の代替課題：

  1. ニューラルネットワークとはどのようなものか、自分が理解できる説明をWeb上から探し、自分の言葉で説明してください。自分が理解していない難しい用語を使用した場合は、その用語を調べるという追加課題を貸すので、wikiのような難しい用語が満載の場所は、使用しないほうが無難です。参考にしたwebページのURLも必ず入れてください。
  2. ニューラルネットワーク（あるいは、ディープラーニング）をビジネスに応用している会社名を記載してください。参考にしたURLも必ず記載してください。Webの文章をコピーした場合は、著作権違反となります。
  3. その会社は、どのような課題を解決するために、どのようなニューラルネットワーク（あるいは、ディープラーニング）を開発したか、記載してください。
  4. そのニューラルネットワーク（あるいは、ディープラーニング）は、ビジネス上有効なものか、理由とともに記載してください。
  5. (追加課題) 教員から「他学生、Webにある文章をコピペしている」と指摘された場合のみ / 著作権違反で逮捕された人についてのニュースを調べ、どのような罰則を受けたのか、どうして著作権違反はダメなのか、500文字程度でまとめてください。内容がまっとうであれば、単位取得できる点数で採点します。
「マネジメント工学実験2: 機械学習の基礎2 決定木によるデータマイニング」の代替課題：

  1. 決定木とはどのようなものか、自分が理解できる説明をWeb上から探し、自分の言葉で説明してください。自分が理解していない難しい用語を使用した場合は、その用語を調べるという追加課題を貸すので、難しい用語が満載の場所は、使用しないほうが無難です。参考にしたwebページのURLも必ず入れてください。
  2. Web上で、決定木をビジネスに応用している事例を探し、それについて紹介してください。
  3. 決定木は、ビジネス上有効なものか、理由とともに記載してください。
  4. (追加課題) 教員から「他学生、Webにある文章をコピペしている」と指摘された場合のみ / 著作権違反で逮捕された人についてのニュースを調べ、どのような罰則を受けたのか、どうして著作権違反はダメなのか、500文字程度でまとめてください。内容がまっとうであれば、単位取得できる点数で採点します。