| 開講学期／Course Start | 2023年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 5 , 水/Wed 6 , 水/Wed 7 , 水/Wed 8 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | |
| 対象学年／Year | 1年 , 2年 |
| 授業科目区分／Category | 博士前期課程 大学院自専攻科目 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 選択 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 講義科目 |
| 授業科目名／Course Title | 情報数理応用特論／Advanced Mathematical Applications |
| 単位数／Number of Credits | 2 |
| 担当教員名／Lecturer | 塩谷 浩之 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | MR307 |
| 連絡先／Contact |
塩谷 浩之(教育研究 9号館 V棟 V605 電子メール shioya (at mark) mmm.muroran-it.ac.jp ※at markを@としてください 原則，メール連絡でお願いします。 ) |
| オフィスアワー／Office hours |
塩谷 浩之(水曜日 11:00-1200 ) |
| 実務経験／Work experience |
| 更新日／Date of renewal | 2023/06/13 |
|---|---|
| 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 |
第1回 ガイダンス：情報数理概論 General remark of mathematical informatics 第2回 情報数学の基礎事項 Fundamentals of mathematics in informatics 第3回 確率変数と分布 Random variables and distribution 第4回 測度と確率 Measure and probability 第5回 各種確率分布と性質 Properties of probability distributions 第6回 正規分布と中心極限定理 Normal distribution and central limit theorem 第7回 情報量解析とエントロピー Information measure analysis and entropy 第8回 確率応用演習 Excise of applied probability 第9回 情報の記号表現 Symbolic representation of information 第10回 情報源符号化の方法 Method of information coding 第11回 情報源符号化の数理 Mathematics of information coding 第12回 情報数理とデータサイエンス Mathematical science and data science 第13回 統計的データ学習とニューラルネットワーク Statistical data learning and neural networks 第14回 機械学習と人工知能 machine learning and artificial intelligence 第15回 情報数理応用総合演習 Total excise of applied mathematical science 実質の授業総時間 90 min ×15 weeks ＝1350 min [自己学習] 指示される関連事項について学び,自学力を高めてくださ |
| 参考書等 ／Required Materials |
Elements of information theory Thomas M. Cover, Joy A. Thomas J. Wiley 2006(ISBN:9780471241959)
有本卓（著）確率・情報・エントロピー，森北出版 統計数学，柳川 尭（著），現代数学ゼミナール，近代科学社 |
| 教科書・参考書に関する備考 | The text or document are provided by the Moodle system. |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
演習課題に関するレポート評価（50%）および期末に行う定期試験（50%）を総合して，全体の60%以上の評価を得た場合に合格とする。 Total evaluation (100%) consists of the programming and technical report and its presentation (50%), and examination (50%) |
| 履修上の注意 ／Notices |
Please check teh page of this lecture in the Moodle system |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
この授業科目は情報電子工学系専攻のシステム情報学コースの全ての項目に対応している。 This course is relate to all the educational policies of System Informatics Course and Intelligent Informatics Course in Division of Information and Electronic Engineering. |
| 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工学系専攻のシステム情報学コースの全ての項目に対応している。 This course is relate to all the educational policies of System Informatics Course and Intelligent Informatics Course in Division of Information and Electronic Engineering. |
| 関連科目 ／Related course |
「情報数理基礎特論」が関係している This course is relate to Advanced Fundamental Mathematical Engineering. |
| 備考 ／Notes |
This lecture is almost taught in Japanese, partially English is used. 本科目は，数理データサイエンス教育プログラムの科目における数理基礎科目群に含まれ，数理科学の基盤的な内容を学びます。 DSポイント：2ポイント The content of this course is the fundamental mathematical science. The course is supported by Mathematical and Data Science Education Program of Muroran Institute of Technology. |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||