講義内容詳細:計算機実習Ⅱ(再)/情報テクノロジー数理演習

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年度/Academic Year 2021
授業科目名/Course Title (Japanese) 計算機実習Ⅱ(再)/情報テクノロジー数理演習
英文科目名/Course Title (English) Computer ProgrammingⅡ/Exercises in Mathematics for Information Technology
学期/Semester 後期 単位/Credits 2
教員名/Instructor (Japanese) 戸辺 義人
英文氏名/Instructor (English) TOBE Yoshito

講義概要/Course description
本授業では,情報テクノロジーにおいて必要とされる数理解析に関する演習を行う.第1~7回 では,時間領域信号を周波数領域信号へ変換するのに必要なフーリエ解析を扱う.連続信号および離散信号の両方に対して,数理的基礎を習得する.第8~13回  では,確率・統計を情報テクノロジー諸分野へ応用するための演習を行う.第14回では,ニューラルネットワークで用いられるバックプロパゲーションの演習を行う.最後に第15回で総復習する.
達成目標/Course objectives
フーリエ解析手法,確率統計の応用手法,確率過程の基礎的解法を習得すること.
授業計画/Lecture plan
1
授業計画/Class フーリエ級数展開    [対面式] で行います.
事前学習/Preparation 三角関数の微積分
事後学習/Reviewing フーリエ級数展開の方法.
2
授業計画/Class 複素フーリエ級数展開   対面授業 (通常型) で行います.
事前学習/Preparation 三角関数によるフーリエ級数展開
事後学習/Reviewing 複素数を用いたフーリエ級数展開
3
授業計画/Class フーリエ変換
事前学習/Preparation フーリエ級数展開
事後学習/Reviewing フーリエ変換
4
授業計画/Class デジタルフーリエ変換
事前学習/Preparation 連続信号に対するフーリエ変換
事後学習/Reviewing 離散信号に対するフーリエ変換
5
授業計画/Class コンピュータプログラムによるフーリエ解析
事前学習/Preparation 第1-5回の内容
事後学習/Reviewing コンピュータプログラム
6
授業計画/Class FFT の考え方
事前学習/Preparation DFT
事後学習/Reviewing DFT と FFT の違い
7
授業計画/Class フーリエ解析に関する試験
事前学習/Preparation 第1-6回の内容
事後学習/Reviewing 試験出題内容
8
授業計画/Class 連続確率分布(1)
事前学習/Preparation 情報確率・統計の授業内容
事後学習/Reviewing 確率分布の考え方
9
授業計画/Class 連続確率分布 (2)
事前学習/Preparation 連続確率分布 (1) の内容
事後学習/Reviewing 連続確率分布 に対する統計量
10
授業計画/Class 離散確率分布 (1)
事前学習/Preparation 連続確率分布
事後学習/Reviewing 連続確率分布と離散確率分布の違い
11
授業計画/Class 離散確率分布 (2)
事前学習/Preparation 離散確率分布 (1)
事後学習/Reviewing 離散確率分布の統計量
12
授業計画/Class 確率過程
事前学習/Preparation 条件付確率
事後学習/Reviewing マルコフ過程
13
授業計画/Class 確率・統計に関わる試験
事前学習/Preparation 確率・統計で学んだこと
事後学習/Reviewing 出題内容
14
授業計画/Class ニューラルネットワーク
事前学習/Preparation 解析学
事後学習/Reviewing バックプロパゲーションの仕組み
15
授業計画/Class 総合復習
事前学習/Preparation 第1~14回の全内容
事後学習/Reviewing 出題内容
授業方法/Method of instruction
本講義は,対面授業(通常型) で行います.
成績評価方法/Evaluation
1 平常点 In-class Points 30% 各回のレポート提出状況により評価する.


2 試験 Exam 70% 3回の試験結果