| 開講学期／Course Start | 2026年度／Academic Year 前期／First |
|---|---|
| 開講曜限／Class period | 月/Mon 7 , 月/Mon 8 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 情報電子工学系学科情報システム学コース／Department of Information and Electronic EngineeringCourse of Computer Systemics,情報電子工学系学科コンピュータ知能学コース／Department of Information and Electronic EngineeringCourse of Computational Intelligence,システム理化学科数理情報システムコース／Department of Sciences and InformaticsCourse of Mathematical Science and Informatics |
| 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 | 情報理論／Information Theory |
| 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 | J4144 |
| 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 | 2026/03/12 |
|---|---|
| 授業のねらい ／Learning Objectives |
情報理論では情報源符号化の数理的土台となる理論と符号化方式についえ学びます。本授業では，数理的知識を補強しつつ，情報源の符号化、通信路の符号化の仕組みを理解し情報の数学的扱いの基礎を理解することをねらいとています。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
目標１ 符号化の仕組みを理解し，そのしくみを論理的および数理的に説明できる。 目標２ 情報量を理解し，その数理的性質を説明し具体例に適用できる。 目標３ 具体的な符号化方式について理解し，符号化法を数理的に説明できる。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
第１週 情報理論の概要 第２週 数学背景（確率） 第３週 情報の表現 第４週 情報源と符号 第５週 情報源符号化定理 第６週 算術符号などの構成法 第７週 ハフマン符号の構成法 第８週 エントロピーの基本概念 第９週 エントロピーの数学的性質と情報的意義 第１０週 情報圧縮モデル 第１１週 情報圧縮と情報源符号化定理 第１２週 通信路モデル 第１３週 通信路符号化 第１４週 データ統計学と情報理論 第１５週 まとめと定期試験 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。 総授業時間数（実時間）；２２時間３０分 〈教科書について〉 ・授業においては，教科書として執筆編集している資料を配布します． ・Moodleで，初回授業の際に案内します． ・印刷配布は行いません． |
| 参考書等 ／Required Materials |
情報理論 橋本猛著 培風館 1997(ISBN:9784563013981)
情報理論 南敏著 産業図書 1988(ISBN:4782890036) 情報・符号・暗号の理論入門 守屋悦朗著 サイエンス社 2007(ISBN:9784781911762) イラストで学ぶ情報理論の考え方 植松友彦著 ; [編集講談社サイエンティフィク] 講談社 2025(ISBN:9784065418666) |
| 教科書・参考書に関する備考 |
・授業においては，教科書として執筆編集している資料を配布します． ・印刷配布は行いません． 基礎レベル入門としては，「情報・符号・暗号の理論入門 守屋悦朗著 サイエンス社 2007」などがあります．絵的にもわかりやすいものとしては，「イラストで学ぶ情報理論の考え方 植松友彦著 ; [編集講談社サイエンティフィク] 講談社 2025」などがあります．自身に合う参考書を選んでみてください． |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
目標１に対して論理と数式に関する問題を出題し計算問題を通じて達成度を評価する。 目標２に対して論理・数式と計算関する問題を出題し達成度を評価する。 目標３に対して論理と数式に関する問題を出題し達成度を評価する。 定期試験によって評価し60%以上を合格とする。 ただし，定期試験受験には，授業にて出題する演習問題への取り組み（期限内）を要件とする．演習取り組み（8割）を行っていない場合は，学習時間不足と判定するので，注意すること． |
| 履修上の注意 ／Notices |
数学系の科目の復習を必要に応じて行って履修すること |
| 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 |
データサイエンス、確率論，データの統計分析，統計解析 |
| 実務経験のある教員による授業科目 ／Course by professor with work experience |
該当しない |
| 備考 ／Notes |
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。 数理データサイエンス教育プログラムについては学生便覧（令和３年度～）を参照してください。 DSポイント：2ポイント |