科目ナンバー

GI-BM1-IT03

履修条件・関連科目等

「統計学」や「データサイエンス基礎」に関連する科目です。とくに「統計学」受講予定者は、統計学で使用する知識（微分・積分、確率など）を解説するので、本科目を理由することを強く推奨します。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

ソフトウェアやシステムを作成するために論理的な思考は欠かせません。その実現方法のひとつとして数学による表現が求められます。多変量のデータを表現するためには多次元空間に関する知識を欠かすことはできません。そのなかで、モデルを表現する関数の取扱いには解析の知識も求められます。本科目では、表計算ソフトを用いた数値微分・数値積分や、Rstudioを利用した簡単な数値解析など、具体的なプログラミングを想定しつつ、実装に必要な数学の知識として線形代数、確率統計、微分積分の基礎を学びます。

科目目的

実際の数値処理例を混じえつつ解説しますが、授業は講義形式で実施します。情報基盤を論理的かつ正確に構築できる知識の獲得を目的とします。

到達目標

本科目では、プログラミングに必要な数学的素養を習得することを到達目標とします。

授業計画と内容

第１回：数と演算
オリエンテーションと基礎的な数学知識の必要性について学ぶ
第２回：代数
代数とは何か、数を記号で表す考えかたなどを学ぶ
第３回：関数
関数の考えかた、様々な関数についての基礎を学ぶ
第４回：微分
微分の考えかたの基礎について学ぶ
第５回：指数・対数
指数関数，対数関数とは何か、その基本的な性質について学ぶ
第６回：三角関数
三角関数の基礎と応用について学ぶ
第７回：積分
積分の考えかたの基礎について学ぶ
第８回：微分積分の応用
微分と積分の応用、どのように活用できるかといったことについて学ぶ
第９回：線形代数学1（ベクトル）
線形代数の基礎、ベクトルとは何か、ベクトルの性質について学ぶ
第10回：線形代数学2（行列）
線形代数のもう一つの基礎である行列について学ぶ
第11回：論理・集合・記号
論理、集合、記号の取扱いなどについて学ぶ
第12回：確率
確率論の考えかたについて学ぶ
第13回：統計学基礎
基礎的な統計学を学ぶ（本格的な統計学は、後期の「統計学」で学ぶ）
第14回：総まとめ
本講義で学んだ数学の知識に関して総まとめを行う

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業中に指示した課題およびレポート作成のための準備・調査等、予習・復習を欠かさないようにしてください。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

実施しない

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

BYOD機器を用いて演習を実施します。

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

1994年4月～2013年3月に株式会社三菱総合研究所において数理情報技術を応用した調査研究業務に従事。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

実務経験に基づき授業で関連トピックを説明します

テキスト・参考文献等

奈佐原顕郎、ライブ講義 大学1年生のための数学入門、講談社、2019年

その他特記事項

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参考URL

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