概要
主に都市生活学・ネットワーク行動学研究室に新しく配属されたB4・M1を対象に，スタートアップゼミを行います．研究の基礎となる交通量配分・行動モデルなど都市の移動の理論を学ぶとともに，必要なソフトフェアの習得を目指します．
日程
| 日 | 時 | 発表者 | タイトル | 内容 |
|---|---|---|---|---|
| 4/6(月) | 10:30-12:00 | 羽藤，小川 | はじめに | ガイダンス |
| 4/13(月) | 10:30-12:00 | 小川，須賀 | 研究の進め方① | VSCode, GitHub, TeX, 研究ノート |
| 4/16(木) | 10:30-12:00 | 古橋，今村 | 研究の進め方② | Python, ChatGPT, アカデミック・プレゼン-ライティング |
| 4/20(月) | 10:30-12:00 | 冨矢，鷲野 | 交通量配分 | ネットワーク交通量配分，day-to-day交通シミュレーション |
| 4/23(木) | 9:30-11:00 | 石河，小西，饗場 | 行動モデル | 行動モデルの基礎，非選択肢生成モデル，アクティビティモデル |
| 4/30(木) | 10:30-12:00 | 桑本，名嘉山，永井 | 最適化 | 基礎最適化，組合せ最適化と応用 |
| 5/7(木) | 10:30-12:00 | 李，長田，三木 | 機械学習 | ニューラルネットワーク，強化学習，拡散モデル・生成モデル |
参考図書・参考文献
・マルコフ仮定から大規模言語モデルへ(教科書)・ネットワーク行動学 -都市と移動-
・土木学会 (2017), 土木計画学ハンドブック, コロナ社
・交通工学研究会 (1993), やさしい非集計分析, 社団法人交通工学研究会
・Yossi Sheffi (1985), URBAN TRANSPORTATION NETWORKS, Prentice Hall
・K. Train (2003) Discrete Choice Methods with Simulation, Cambridge University Press
発表
実施済みの回について，発表資料をまとめています．
第1回：はじめに
ガイダンス，研究室生活の一年など
●ガイダンス資料
●研究インテグリティ
第2回：VSCode & Git/GitHub 入門とLatex
研究に必要なアプリケーションのガイダンス
●VSCode & Git/GitHub 入門
●latex入門
第3回：研究の進め方とLLMの使い方
アカデミックライティングとプレゼンテーション、計算機・LLM活用方法
●アカデミックライティングとプレゼンテーション
●計算機とLLMとの向き合い方
第4回：交通量配分
交通量配分の分類、利用者最適とシステム最適について
●交通量配分の分類(冨矢)
●演習＠松山(冨矢)
●利用者最適とシステム最適について(鷲野)
第5回：行動モデル
行動モデルとは、リカーシブロジットモデル、アクティビティベースモデル
●行動モデルの基礎(石河)
●リカーシブロジットモデル(小西)
●アクティビティベースモデル(饗場)
第6回：最適化
最適化(組み合わせ最適化と線形最適化)理論と実践
●組み合わせ最適化(名嘉山)
●線形最適化(桑本)
●東京デマンド交通シミュレーション(永井)
第7回：機械学習の基礎
ニューラルネットワーク,強化学習,生成モデル
●ニューラルネットワーク（李）
●強化学習（長田）
●生成モデル（三木）
