科目ナンバー

PS-SC1-0001

履修条件・関連科目等

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

現代社会では、情報技術が社会の隅々にまで浸透し、どのような業種、職種でもITに関する知識と技術が求められている。本講義ではこうした環境に対応できるように、全ての社会人や学生が備えておくべき、基礎的な情報技術について学習する。コンピュータの基礎を理解するための離散数学、データサイエンスに必要な統計学、情報通信分野で必要となる情報理論について学習する。具体的には、標本化定理、ハフマン符号、マルコフ情報源、基数変換、集合、論理演算、確率、グラフ理論、誤り訂正などに関する理論を学習する。また、IoTやAIなどの最先端の情報技術についても理解を深める。演習形式の双方向授業により、情報技術を用いてさまざまな社会問題を解決するための実践的な情報処理能力を身に着ける。本講義の担当教員が通信事業者の実務で培った情報学の経験をもとに、実務に耐えうる水準の情報学を習得する。

科目目的

情報社会が抱える諸課題を多角的に分析、解明した上で、その問題の解決策を論理的に構築する上で有用な情報学の基礎の習得を目指す。本講義では、文理を問わない全ての大学生が備えておくべき水準の情報学の基礎を習得することを目的とする。さらに、情報の圧縮と展開の方法を理解し、サンプルデータを用いて実際に情報圧縮を行うことで、実践的な情報学を習得することを目標とする。

到達目標

情報学の基礎の習得：情報の圧縮と展開の方法、サンプルデータを用いて実際に情報圧縮など

授業計画と内容

第１回 ： イントロダクション
第２回 ： 離散数学 I.（数値表現）
第３回 ： 離散数学 II.（論理演算）
第４回 ： 離散数学 III.（グラフ理論）
第５回 ： 離散数学演習
第６回 ： 応用数学 I.（確率）
第７回 ： 応用数学 II.（統計）
第８回 ： 応用数学 III.（数値計算）
第９回 ： 応用数学 IV.（人工知能）
第10回： 応用数学演習
第11回： 情報理論 I.（情報エントロピー）
第12回： 情報理論 II.（情報源符号化）
第13回： 情報理論 III.（通信路符号化）
第14回： 情報理論演習

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

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

毎回の授業前に、WEB上で配布する講義資料に必ず目を通し、授業のポイントについて理解した上で出席すること。

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。
毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８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

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／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

PBL（課題解決型学習）／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

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

クリッカー／タブレット端末

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

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

第一種通信事業者の運営
インターネットのポータルサービス運営
ブログサービスの運用マネージメント
大手企業のICT活用の請負コンサルタント
大手芸能事務所のICT運営のコンサルタント

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

担当教員がIT企業のコンサルタント・従業員として従事した内容を踏まえ、実務で生かせるような研究計画を基礎した指導をする

テキスト・参考文献等

授業でテキストを使用せずに、レジュメ等の配布資料で代替する。

その他特記事項

講義中に演習を行うため、WEBに接続可能な端末を持参すること。月曜４限・５限に設置されている「データサイエンス基礎」の履修を推奨する。
この科目は、1コマ100分の授業を前提に14回授業を実施します。

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