開講学期 Course Start	2015年度 前期
授業区分 Regular or Intensive	週間授業
対象学科 Department	情報電子
対象学年 Year	1
必修・選択 Mandatory 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Ｂ 情報システム学
単位数 Number of Credits	2
担当教員 Lecturer	Hiroyuki Shioya (塩谷浩之）
教員室番号 Office	V605
連絡先(Tel) Telephone	ex5436
連絡先(E-mail) E-mail	shioya(at mark)mmm.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー Office Hour	Wed. am11:00-1200
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． Mathematical science has been giving an important basis to information engineering and sciences. Recently, the theoretical aspects of data mining, optimization, neuro computing and these related arias have developed, and incredible research results have been presented. In this lecture, the fundamentals of mathematical science are treated, and some research results are also introduced.
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，その概念から理解し， 情報数理の具体的な問題について証明したり解くことができる。 The objective of this lecture is to comprehend the concepts relating statistics, information theory and so on in mathematical science. And giving an appropriate solution or proof for some concrete problems in their fields is required to a participant.
授業計画 Course Schedule	１．ガイダンス Guidance ２．情報科学基礎 Fundamentals of mathematical science ３．確率変数と分布 Random variable and distribution ４．確率測度と確率空間 １ Probability measure and probability space 1 ５．確率測度と確率空間 ２ Probability measure and probability space 2 ６．情報量とエントロピ information measures and entropy functions ７．情報の圧縮 Information compless ８．情報源の符号化１ information source coding 1 ９．情報源の符号化 ２ information source coding 2 １０．数理統計1 Statistics 1 １１．数理統計2 Statistics 2 １２．数理統計3 Statistics 3 １３．推定と学習 Statistical estimation and data learning １４．情報数理工学総論 Total contents of mathematical science and engineering. １５．定期試験・演習成果発表 Practice and Examination 実質の授業総時間 90 min ×15 weeks ＝1350 min
教科書 Required Text	資料が必要な場合は配布する。 The document is distributed for a participant as needed.
参考書 Required Materials	Elements of Information Theory (T. Cover, Wiley Interscience) 確率・情報・エントロピー（有本卓　著，森北出版）
教科書・参考書に関する備考	数学，確率統計の参考書を準備することを勧めます。　 We recommend preparing the references for the basic mathematics, Probability and statistical theory.
成績評価方法 Grading Guidelines	定期試験を100点満点として60点以上を合格とする。 The requirement of this lecture is to obtain 60% achievement and up in the examination.
履修上の注意 Please Note	掲示を見ること Please check the notice board for graduate students in the second floor of V-building.
教員メッセージ Message from Lecturer	情報システム学コースの学生向けの講義です。 This lecture is for the Course of Computer Systemics.
学習・教育目標との対応 Learning and Educational Policy	この授業科目は情報電子系工学専攻の学習・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	This lecture is taught in Japanese, partially English is used.