科目名 情報科学基礎実験β
単位数 3.0
担当者 知能工学専攻 准教授 岩田一貴(代表教員)、准教授 内田智之、准教授 末松伸朗、准教授 難波英嗣、講師 串田淳一、助教 稲葉通将、助教 目良和也、助教 森康真
医用情報科学専攻 講師 谷口和弘(代表教員)
システム科学専攻 助教 小作敏晴、助教 厚海慶太、助教 佐藤康臣、助教 高橋雄三
履修時期 前期または後期
履修対象 2年次
概要 1.データ構造とは計算機でデータを表現する方法のことで、アルゴリズムとはデータに基づいた問題を解く手順を記述したもののことである。効率的なプログラムを書くためには、両者を対で考える必要がある。授業の前半では、基本的なデータ構造とアルゴリズムを C言語によりコード化する実習を通じて、アルゴリズムの効率性を体感し、理解する。
2.情報科学の発展に伴い、データ・サイエンスはますます重要となってきている。 授業の後半では、データ・サイエンスを構成する「バラツキのあるデータ」「変動するデータ」「確率分布に従うデータ」を対象とし、それぞれの性質を持ったデータをコンピュータ上でどのように取り扱うのか、データから求める結果を得るためにはどのような解析が必要なのかを実習を通じて会得する。また、データが指し示す現象のモデル化と予測、現象の原因究明と問題解決のためのシミュレーション技法に至るまでをコンピュータ上で実現する過程を通じて、情報科学の基礎とその応用を身につける。
科目の到達目標 1.基本的なデータ構造とアルゴリズムをプログラミング言語によりコード化する実習を通じて、アルゴリズムの効率性を理解する。
2.データの性質に応じたデータ処理方法を解析プログラムの作成を通じて理解する。また、観測データを用いての現象の予測・モデル化とシミュレーション技法の実践を通じて、コンピュータを用いた情報処理技法を修得する。
受講要件 1.前半(第1~7回)
プログラミングI・IIおよびデータ構造とアルゴリズムIを履修していることが望ましい。
2.後半(第8~14回)
1年次科目「プログラミングI・II、プログラミング演習I・II」の教科書、2年次科目「確率統計」の教科書を持参すること。
事前・事後学修の内容 1.前半(第1~7回)
IT’s classにアップロードされた講義スライドを使って事前に内容を予習し、わからない点を明確にしておく。事後は実験結果を整理・分析し、そのレポートを作成する。
2.後半(第8~14回)
配付する実験の手引書の「実験科目の単位認定について」、「実験履修上の注意事項」、「レポートについて」を熟読すること。各回の受講前に手引書の対象箇所を読み理解しておくこと。
講義内容 第1回:C言語の文法の復習(准教授 難波、助教 稲葉)
第2回:アルゴリズム、計算量、データ構造(准教授 内田、助教 森)
第3回:スタック、キュー(准教授 内田、助教 森)
第4回:連結リスト、木、グラフ(准教授 末松、助教 目良)
第5回:探索(准教授 末松、助教 目良)
第6回:単純な整列:選択法、交換法、挿入法(准教授 岩田、講師 串田)
第7回:クイックソート(准教授 岩田、講師 串田)
第8回:1変量データの測定と統計処理(助教 小作、助教 厚海)
第9回:正規母集団の統計的推測とコンピュータによるサンプリングの基礎(助教 小作、助教 厚海)
第10回:シミュレーション技法による母集団データの母数の区間推定の検証(助教 小作、助教 厚海)
第11回:コンピュータによる2変量数値データの分析(助教 佐藤)
第12回:多変量データによる現象の予測とその評価(助教 佐藤)
第13回:解析的(理論的)アプローチを用いた待ち行列システムのモデル化(助教 高橋)
第14回:待ち行列システムのモンテカルロ・シミュレーション(助教 高橋)
第15回:まとめ(准教授 岩田、講師 串田、講師 谷口)
評価方法 1.前半(第1~7回)
プログラムソース、レポートにより評価する。評価の基準は学生便覧記載のとおりとする。全ての実験に出席し、全てのプログラムソース、レポートを提出すること。
2.後半(第8~14回)
レポートの評価、実験時の態度等を総合的に考慮して評価する。なお、必ずすべてのテーマに出席し、すべてのレポートを提出し合格すること。
教科書等 1.前半(第1~7回)の参考書
近藤嘉雪、定本Cプログラマのためのアルゴリズムとデータ構造、ソフトバンククリエイティブ、1998.
茨木俊秀、Cによるアルゴリズムとデータ構造、オーム社、2014.
柴田望洋、新・明解C言語 入門編、ソフトバンククリエイティブ、2014.
2.後半(第8~14回)の教科書
配布する実験の手引書
担当者プロフィール 1.前半(第1~7回)
岩田:パターン認識研究室に所属。専門分野は数理工学。
内田:機械学習研究室に所属。グラフアルゴリズムおよびグラフマイニングに関する研究に従事。
末松:パターン認識研究室に所属。統計的パターン認識の研究に従事。
難波:言語音声メディア工学研究室に所属。自然言語処理、情報検索の研究に従事。
串田:知能システム研究室に所属。専門分野は進化的計算。
稲葉:知的メディア工学研究室に所属。専門分野はエージェント、データマイニング。
目良:言語音声メディア工学研究室に所属。感情情報処理の研究に従事。
森:データ工学研究室に所属。知識情報処理の研究に従事。
実験に関する、学生の個別学習相談を随時受け付けています。教員の所在は、学内サイネージ等に掲示されているので、確認の上、居室を訪ねてください。
2.後半(第8~14回)
谷口:医用ロボット研究室に所属。専門分野は手術支援ロボット、ウェアラブルコンピュータ。
小作:メカトロニクス研究室に所属。専門分野は流体工学、機械力学・制御。
厚海:メカトロニクス研究室に所属。専門分野は計測制御工学。
佐藤:組込みデザイン研究室に所属。専門分野はソフトウェア、分散協調システム。
高橋:サウンドデザイン研究室に所属。生理心理工学・人間工学・人類働態学領域の研究に従事。
実験内容やレポートなどに関する個別学習相談は随時受け付けている。教員の所在は、学内サイネージ等に掲示されているので、確認の上、研究室を訪ねてほしい。
備考 【教職】高一種(情報)
前半(第1~7回)では、紙のテキストは配布しません。予習するときは、IT’s classから講義スライドをダウンロードして使ってください。講義スライドがテキストの代わりになります。