開講学期	2008年度 後期
授業区分	週間授業
対象学科	情報工学専攻
対象学年	1
必修・選択	選択
授業方法	講義
授業科目名	情報数理工学特論
単位数	2
担当教員	塩谷浩之、施　建明
教員室番号	V605(塩谷浩之)、V514(施　建明)
連絡先(Tel)	内線： 5436 (塩谷浩之),　 5423(施　建明) 外線は　0143-46-○○○○　(下4桁は上記の番号)
連絡先(E-mail)	shioya＠csse.muroran-it.ac.jp　(塩谷浩之)、 shi＠mmm.muroran-it.ac.jp　(施　建明)
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).　 This textbook is freely downloadable {http://www.mmm.muroran-it.ac.jp/~shi/ase.htm} [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
備考