Course Objectives
1. 確率論、確率過程について理解し、様々な事象の確率を計算できる。
2. 情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などを用いて情報量の比較ができる。
3. 統計データを数学的に解析し、特徴的な数値を求めることができる。
Rubric
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 最低限の到達レベル |
| 評価項目1 | 確率論、確率過程の計算ができ、課題解決に応用することができる。 | 確率論、確率過程の計算ができる。 | 確率論、確率過程の基本的な計算ができる。 |
| 評価項目2 | 情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などを用いて情報量の比較ができ、課題解決に応用することができる。 | 情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などを用いて情報量の比較ができる。 | 情報理論を理解し、エントロピー、相互情報量などの計算ができる。 |
| 評価項目3 | 通信路をモデル化し、符号化法を説明でき、課題解決に応用することができる。 | 通信路をモデル化し、符号化法を説明できる。 | 通信路をモデル化できる。 |
Assigned Department Objectives
Teaching Method
Outline:
３年生までに学んだ数学や物理の基礎知識や情報の専門分野の知識を基に、情報科学の工学的問題解決に必要な理論について演習を交えながら習得する。
Style:
基本的には教科書にそって進める。自学自習での演習を通じて理解を深めていく。
Notice:
確率論、情報理論、グラフ理論などの基礎的な理論を説明した後、演習（自学自習）を行う。
Characteristics of Class / Division in Learning
Course Plan
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Theme |
Goals |
| 2nd Semester |
| 3rd Quarter |
| 1st |
確率論の基礎 |
確率の定義を説明できる。
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| 2nd |
確率論の基礎 |
平均、分散などの基本統計量を計算できる。
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| 3rd |
確率論の基礎 |
条件付き確率を計算できる。また、マルコフ過程について理解し、状態図で書き表すことができる。
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| 4th |
情報理論の基礎 |
情報量、情報源について説明できる。
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| 5th |
情報理論の基礎 |
情報源の極限分布を計算できる。
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| 6th |
情報理論の基礎 |
情報源のエントロピーを計算できる。
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| 7th |
情報理論の基礎 |
相互情報量を計算できる。
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| 8th |
【中間試験】 |
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| 4th Quarter |
| 9th |
通信路の基礎 |
種々の通信路をモデル化できる。
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| 10th |
通信路の基礎 |
種々の通信路をモデル化できる。
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| 11th |
通信路の基礎 |
種々の通信路をモデル化できる。
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| 12th |
通信路の符号化 |
種々の通信路の符号化法を説明できる。
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| 13th |
通信路の符号化 |
種々の通信路の符号化法を説明できる。
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| 14th |
通信路の符号化 |
種々の通信路の符号化法を説明できる。
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| 15th |
通信路の符号化 |
種々の通信路の符号化法を説明できる。
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| 16th |
【答案返却】 |
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Evaluation Method and Weight (%)
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | Total |
| Subtotal | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 20 | 0 | 60 |
| 専門的能力 | 30 | 0 | 0 | 0 | 10 | 0 | 40 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |