開講学期 Course Start	2013年度 前期
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	修士１年
必修・選択 Mandatory or Elective	選択
授業方法 Lecture or Seminar	講義・演習
授業科目名 Course Title	情報数理工学特論Ｂ
単位数 Number of Credits	2
担当教員 Lecturer	塩谷浩之
教員室番号 Office	Ｖ６０５
連絡先(Tel) Telephone	内線5436
連絡先(E-mail) E-mail	shioya(at mark)mmm.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー Office Hour	水曜11:00〜12:00 緊急でなければ，予めメールをください。
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．ガイダンス ２．情報科学基礎(集合と関係) ３．確率変数と分布 ４．確率測度と確率空間 １ ５．確率測度と確率空間 ２ ６．情報量とエントロピ ７．情報の圧縮 ８．情報源の符号化１ ９．情報源の符号化 ２ １０．数理統計１ １２．数理統計２ １３．推定と学習 １４．情報数理工学総論 １５．定期試験・演習成果発表
教科書 Required Text	初回の授業時に指示する
参考書 Required Materials	確率・情報・エントロピー（有本卓　著，森北出版） Elements of Information Theory (T. Cover, Wiley Interscience)
教科書・参考書に関する備考	線形代数，解析，情報数学，システム最適化の講義などで 利用したテキストも基礎知識確認に使えます。
成績評価方法 Grading Guidelines	試験と演習を総合して評価します。
履修上の注意 Please Note	情報数理工学特論Ａと関連が深い授業なので，そちらも 同時受講をするようにしてください。
教員メッセージ Message from Lecturer	学部にて，解析，線形代数，数値解析，情報数学，確率・統計を 履修し，それらの基礎を十分に理解した上で受講してください。
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	情報数理工学特論Ａ
備考 Remarks	数学の専修教員免許を目指している学生は，受講を薦めます。