| 開講学期／Course Start | 2024年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 火/Tue 9 , 火/Tue 10 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科数理情報システムコース |
| 対象学年／Year | 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 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 | 情報学特別講義Ｂ（後半８週）／Special Lecture on Informatics B |
| 単位数／Number of Credits | 1 |
| 担当教員名／Lecturer | 倉重 健太郎 (システム理化学科数理情報システムコース) , 本田 泰 (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 | J4152 |
| 連絡先／Contact |
倉重 健太郎(倉重 健太郎(教員室:R302, kentarou[at]muroran-it.ac.jp))
本田 泰(R306 honda（アットマーク）csse.muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours |
倉重 健太郎(倉重 健太郎(水曜日 16:30-17:00))
本田 泰(火曜日，１３：３０−１４：３０) |
| 実務経験／Work experience |
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| 更新日／Date of renewal | 2024/02/05 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
量子コンピュータや生成AIなどの最新科学技術は今後も我々の生活に大きな影響を与え続けてゆく．これらの最新科学技術も複素関数論や線形代数，微分積分などの基礎知識に基づいて構築されていることを理解する． |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
量子コンピュータの概要について説明が可能であり，基礎知識である複素数に関する演算，量子ゲート，量子回路について理解することができる． 学習目標2 生成AIの概略について説明が可能であり，その基礎知識であるニューラルネットワークや最小二乗法の再帰アルゴリズムについて理解することができる． |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数(実時間) : 12時間 第1週 量子コンピュータ概要 第2週 1量子ビットと量子ゲートについて 第3週 n量子ビットと量子ゲートについて 第4週 量子回路について 第5週 生成AIの概要とRNN, CNN 第6週 ニューラルネットとバックプロパゲーション 第7週 最小二乗法の再帰アルゴリズムとしてのバックプロパゲーション 第8週 AIプログラミングのフレームワーク 各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて４時間必要です． 詳細情報はmoodleにて連絡するため，当該授業のmoodleコースを必ず受講しておくこと． |
| 参考書等 ／Required Materials |
量子コンピューティング : 基本アルゴリズムから量子機械学習まで 嶋田義皓著 オーム社 2020(ISBN:9784274226212) |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
学習目標1については小テストで評価する(50%)． 学習目標2については提出レポートで評価する(50%)． |
| 履修上の注意 ／Notices |
テーマに応じて、3年生までの関連する授業科目について、必要に応じて復習を行うこと。 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
2年次までの数理情報コースの専門科目全て |
| 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 | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
自身で課題に関わる専門事項を調べ、必要の応じて新しい分野について学ぶ |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%未満 |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
無 |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
無 |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
該当なし |