開講学期 Course Start |
2010年度 後期 |
授業区分 Regular or Intensive |
週間授業 |
対象学科 Department |
情報電子工学系専攻 情報システム学コース, コンピュータ知能学コース |
対象学年 Year |
1 |
必修・選択 Mondatory or Elective |
選択 |
授業方法 Lecture or Seminar |
講義 |
授業科目名 Course Title |
情報数理工学特論 (情電) |
単位数 Number of Credits |
2 |
担当教員 Lecturer |
塩谷浩之 |
教員室番号 Office |
V605(塩谷浩之)、V514(施 建明) |
連絡先(Tel) Telephone |
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 Office Hour |
塩谷: 木, 11:00-12:00 施 : 月, 4:45pm-5:45pm |
授業のねらい Learning Objectives |
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 Outcomes Measured By: |
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 Course Schedule |
1.線形計画と単体法 2.内点法 3.最短路問題とダイクストラ法 4.最大流問題とフロー増加法 5.制約ない連続問題の最適性条件 6.最急降下法、ニュートン法と準ニュートン法 7.制約付き問題の最適性条件と算法 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 Required Text |
[1] 福島雅夫: 数理計画入門、朝倉書店、1997. {http://cocoa3.csse.muroran-it.ac.jp/view.html} [2] T.M. Cover, J.A.Thomas, Elements of Information Theory, John Wiley & Sons (1991). |
参考書 Required Materials |
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. |
教科書・参考書に関する備考 |
最適化のについて Jorge Nocedal and Stephen J. Wright, Numerical Optimization, Springer (2000) |
成績評価方法 Grading Guidelines |
定期試験 |
履修上の注意 Please Note |
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 Message from Lecturer |
塩谷担当について (1)初回の授業において、情報数理に関する事前の試験を行います。 出題範囲は、 線形代数、解析、情報理論、確率・統計 からとします。 学部で使った教科書、資料など、再度、勉強しておいてください。 この結果に関して、成績には加味しませんが、内容によっては、 十分な基礎勉強をする上での履修を指導する場合があります。 (2)授業において行う演習問題においては、黒板に説明しながら解いてもらいます。 たとえ分からなくても、アドバイスから、自分の理解を進めていく論理的思考力を 見ます。 |
学習・教育目標との対応 Learning and Educational Policy |
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 Associated Courses |
システム最適化,線形代数,情報数学 |
備考 Remarks |