到達目標
(1) 情報技術の応用分野と社会での役割について認識できること．
(2) 最適解探索アルゴリズム，画像処理，音響処理，知識情報処理，エージェント理論の基礎が理解できること．
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 最適解探索問題の応用問題が解ける． | 最適解探索問題の基本問題が解ける． | 最適解探索問題の基本問題が解けない． |
| 評価項目2 | 像・音情報処理の応用問題が解ける． | 像・音情報処理の基本問題が解ける． | 像・音情報処理の基本問題が解けない． |
| 評価項目3 | 情報論理の応用問題が解ける． | 情報論理の基本問題が解ける． | 情報論理の基本問題が解けない． |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 RB2
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JABEE JB2
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JABEE JB3
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教育方法等
概要:
現代の情報処理技術の応用分野について認識し，それらを支える理論と技術の基本的事項を理解する．音情報処理や画像情報処理などの知覚情報処理，および，論理推論や探索などの知識情報処理について学ぶ．
授業の進め方・方法:
授業は教科書と作成資料をもとに講義を進める．適宜，演習プリントを配布し，理解度を深める．
(1) 情報技術の応用分野と社会での役割について認識できること．
(2) 最適解探索アルゴリズム，画像処理，音響処理，知識情報処理，エージェント理論の基礎が理解できること．
注意点:
講義時の授業態度および講義への遅刻に対して減点を課す場合がある．
評価方法：学年成績（100）＝定期試験点（80）+課題点（20）
評価基準：60点以上を合格合格とする
関連科目：情報処理，情報処理システム論
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
授業概要，知能処理と知識処理 |
授業概要，知能処理，知識処理を理解できる．
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| 2週 |
最適解探索問題(1) |
様々な最適解探索問題を理解できる．遺伝的アルゴリズムで関数値の最大値が求められる．
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| 3週 |
最適解探索問題(2) |
遺伝的アルゴリズムを巡回セールスマン問題に適用できる．
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| 4週 |
最適解探索問題(3) |
ニューラルネットワークについて理解し，誤り訂正学習法を理解できる．
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| 5週 |
最適解探索問題(4) |
ニューラルネットワークの誤差逆伝搬法を理解できる．
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| 6週 |
像情報処理 |
画像のAD変換（標本化，量子化）と基礎的な画像処理アルゴリズム（二値化，膨張・収縮）を理解できる．
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| 7週 |
音情報処理 |
音声の（標本化，量子化）と DFT，FFT について理解できる．
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
情報論理(1) |
命題論理の論理式と真理値について理解できる．
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| 10週 |
情報論理(2) |
恒真，恒偽，充足可能について理解できる．
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| 11週 |
情報論理(3) |
節集合を用いて命題論理式の恒真性を確認できる．
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| 12週 |
情報論理(4) |
述語論理の論理式と真理値について理解できる．
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| 13週 |
情報論理(5) |
述語論理を用いて事象を表現できる．
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| 14週 |
情報論理(6) |
節集合を用いて述語論理の恒真性を確認できる．
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 基礎的能力 | 工学基礎 | 情報リテラシー | 情報リテラシー | 論理演算と進数変換の仕組みを用いて基本的な演算ができる。 | 3 | 前9,前10,前11,前12,前13,前14 |
| 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。 | 3 | 前3,前4,前5,前6,前7 |
| 与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。 | 3 | 前3,前4,前5,前6,前7 |
評価割合
| 試験 | 演習課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 80 | 20 | 100 |
| 基礎的能力 | 40 | 10 | 50 |
| 専門的能力 | 40 | 10 | 50 |