開講年度	2007
教育課程名	博士前期課程　専攻別科目
授業科目番号	5
授業科目名	情報数理工学特論
開講曜日と時限	火曜５〜６時限
教室番号	Ａ３０９
開講学期	後期
単位数	2
対象学科・学年	情報工学専攻1年
必修・選択の別	選択
授業方法	講義
担当教員	施建明 塩谷浩之
教員室番号	Ｖ５１４ Ｖ６０５
連絡先（Tel）	0143-46-5423 0143-46-5436
連絡先（E-Mail）	shi＠csse.muroran-it.ac.jp　 shioya＠csse.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー
授業のねらい	情報数理は，情報工学，情報科学の理論基礎として重要な分野で， 情報関連分野に理論的根拠を与えている．特に最近のデータマイニング， 最適化とその応用，ニューロコンピューティングなどで理論的発展を遂げ， 人工知能システム，金融工学など，確かな研究成果を重ねてきた． 本講では，情報数理における基礎から理解を深め，その成果について触れる．
到達度目標	本授業においては，以下を目標にしている． 情報数理の基礎的理論を，その概念から理解する． 具体的問題を通じて，情報数理の理解を深める．
授業計画	１．最適化理論基礎1(凸集合) ２．最適化理論基礎2(凸関数) ３．凸最適化問題 ４．双対性理論 ５．最適化手法（無制約）（１） ６．最適化手法（無制約）（２） ７．最適化手法（等式制約） ８．情報科学基礎(集合と関係) ９．確率変数と分布 １０．確率測度と確率空間 １１．情報量とエントロピ １２．情報の圧縮 １３．情報源の符号化 １４．推定と学習 １５．情報数理工学総論
教科書及び教材	[1] S. Boyd and L. Vandenberghe， Convex Optimization， Cambridge University Press (2004).　 [2] T.M. Cover， J.A.Thomas， Elements of Information Theory， John Wiley & Sons (1991).
参考書	線形代数，解析，情報数学，システム最適化の講義などで利用したテキスト等がよい．
成績評価方法	定期試験
履修上の注意	システム最適化，線形代数，確率論の基礎知識を持っていることが望ましい。
教員からのメッセージ
学習・教育目標との対応	この授業科目は情報工学専攻の学習・教育目標の全ての項目に対応している。
関連科目	システム最適化，線形代数，情報数学
その他