京都産業大学
宮森恒先生の「パターン認識と機械学習」の評価一覧

充実: 4

楽単: 1.5

【京都産業大学】宮森恒先生が担当する「パターン認識と機械学習」には、3件の授業評価が寄せられています。授業の充実度は星4.0点、楽単度は星1.5点です。会員登録・ログインをして、在学生による評価とシラバスの内容をもとに、授業の選択・履修登録の参考にしましょう。

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YXobOYBb さんの授業評価

学部学科	情報理工学部情報理工学科
担当の先生名	宮森恒先生
授業種別	専門科目
出席	ほぼ毎回とる
教科書	教科書なし・不要
授業の雰囲気	大教室、オフライン中心
テスト	前期/中間：テストのみ後期/期末：テストのみ持ち込み：教科書ノート持ち込み可
テストの方式や難易度	基本的には出席をして、グループワークに参加することをしないと１００％単位は出ません。そのうえで、小テストが合計４回ありますが必ず出席しましょう。内容に関しては計算問題が数問あり、他は選択での用語問題や誤っているものを選べというような正誤問題、あとは図に対する穴埋めも出ます。小テストの難易度については普通に難しいですが、本当に真面目に勉強すればなんとかなるレベルではありますが、繰り返しになりますが普通に難しいです。小テストについてもＡ４一枚の持ち込みが許可されていますが、３回分の講義の内容を大半は書き写すことになるでしょう。しかも手書きで。それでも小テスト中に出そうな単語をあらかじめ線を引くなどして、テスト中にすぐ確認できるようにすれば、問題は資料の文章をそのまま書いていることもあるので持ち込みを見ている暇がないとかは無いです。以外と何とかなります（ただいくつかの回ではくっそきつかったです）。なので、ちゃんとした持ち込み用紙を作ることを諦めないでください。それは命綱です。最終試験については持ち込みが裏表込みでＡ４一枚です。これまでの小テストよりはまだ内容は薄いと思います。特に用語については資料の隅々まで理解していないといけないという感じではないので、小テストの復習と追加で出そうな用語を書き写すという感じでいいと思います。それでも出来る準備はしてください。そのうえで、小テスト、資料内で扱った計算問題は１００％解けるようにしてください。これはマストです。というかこれが出来ないとほぼ１００で単位落とします。データサイエンスコースの要件科目ではこいつがラスボスです。気合を入れれば単位を取れますが、舐めてるとﾀﾋにます。とりあえず朝起きて授業受けることと、ちゃんとテスト対策をしましょう。頑張ってください。
コメント授業の内容や学べたこと	内容は普通にためになることを言ってくれます。最近話題のDeepSheakだとかでも機械学習は普通に出てくる単語ですから、勉強していて内容が面白くないというのは無いはずですが、基本的に何を言っているのかわからない状態がデフォルトです。理解はできるとこだけしましょう。ただ、専門性の高い内容を言っているんだなとはなるはずです。
授業を受けた時期	2024年前期
評価	充実 3 楽単 1

(2025/03/25) [4097923]

ZRwLlKeS さんの授業評価

学部学科	情報理工学部情報理工学科
担当の先生名	宮森恒先生
授業種別	専門科目
出席	ほぼ毎回とる
教科書	教科書なし・不要
授業の雰囲気	学生の発言が多い
テスト	前期/中間：テストのみ後期/期末：テストのみ持ち込み：教科書ノート持ち込み可
テストの方式や難易度	持ち込み用紙可ということもあり、小テスト期末テスト共にかなり難易度は高いです。特に時間配分に気をつけて下さい。機械学習入門を事前に履修しておくことを強くお勧めします。
コメント授業の内容や学べたこと	毎回グループワークを行います。機械学習についての知識をかなり深掘りして理解を深めます。
授業を受けた時期	2024年前期
評価	充実 5 楽単 2

(2024/09/12) [4085853]

xlGBRF3O さんの授業評価

学部学科	情報理工学部情報理工学科
担当の先生名	宮森恒先生
授業種別	専門科目
出席	ほぼ毎回とる
教科書	教科書なし・不要
授業の雰囲気
テスト	前期/中間：テストのみ後期/期末：テストのみ持ち込み：教科書ノート持ち込み不可
テストの方式や難易度	-
コメント授業の内容や学べたこと	パーセプトロンからRNNまで、幅広い分野の機械学習手法をこと細やかに学ぶ。小テスト4回(4,7,11,15)で20点、簡単なプログラミング+結果考察課題で20点、最終試験で60点です。試験は全てマークシート形式です。小テストがびっくりするぐらい難しいです。覚悟しておいてください。ただ、小テストで80点台取れるぐらいの勉強(小テストの解き直しだけでは不十分です。あくまでも、同レベルの問題を解けるように、です)をしておけば最終試験は安寧です。ただ、ほぼ毎週20数枚、場合によっては50枚近い資料が配られるため、一筋縄ではいきません。一応A4一枚の手書きのカンニングシートを持ち込むことが許可されていますが、はっきり言ってみながら解ける時間配分ではない(なんなら一問計算ミスしたら終わります)です。特に2回目の小テストは阿鼻叫喚の嵐となっておりました。必修でないなら取らない方がいいかと。
授業を受けた時期	-
評価	充実 4 楽単 2

(2022/08/02) [3941772]

京都産業大学 宮森 恒先生の「パターン認識と機械学習」の評価一覧

YXobOYBb さんの授業評価

ZRwLlKeS さんの授業評価

xlGBRF3O さんの授業評価

出席を取らない授業

会社法(115)

環境法A(107)

環境法(91)

会社法(70)

環境法B(63)

中小企業論(55)

ファイナンス論(45)

家計の経済学(45)

経営戦略論(42)

中小企業論A(39)

金融論(38)

地方自治法(36)

金融論A(32)

経営戦略論(32)

社会学の世界(32)

会社法Ⅰ(32)

人権のあゆみA(31)

中小企業論B(31)

心理学の世界(31)

心理学の世界(31)

数学の世界(30)

テストがない授業

会社法(115)

環境法A(107)

環境法(91)

会社法(70)

環境法B(63)

中小企業論(55)

ファイナンス論(45)

家計の経済学(45)

経営戦略論(42)

中小企業論A(39)

金融論(38)

地方自治法(36)

金融論A(32)

経営戦略論(32)

社会学の世界(32)

会社法Ⅰ(32)

人権のあゆみA(31)

中小企業論B(31)

心理学の世界(31)

心理学の世界(31)

エアラインビジネス論(31)

オンライン中心で受けられる授業

消費者行動論(28)

数学の世界(27)

キリスト教文化A(27)

哲学の世界(15)

サプライチェーンマネジメント論(14)

相対性理論入門(11)

民事訴訟法(11)

マクロ経済学A(8)

ヨーロッパ史入門(7)

心理学の世界(7)

演劇論入門(6)

音響メディア論(6)

健康科学講義(6)

政治学入門(5)

政治思想史入門(4)

情報科学の世界(4)

都市社会学(4)

日本経済論A(4)

マーケティング入門(3)

国際政治学Ⅰ(3)

国際法v(3)

学生主体で進める授業

サプライチェーンマネジメント論(14)

社会保障法(9)

演劇論入門(6)

国際ビジネス論(4)

岡部ゼミ(4)

ユーザインタフェース設計(4)

教職論(3)

パターン認識と機械学習(3)

法政策基礎リサーチ(3)

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