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準備学習・事後学習
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毎回の授業は教科書とスライドに沿って進めるとともに，適宜演習を行う。毎回，講義時間の2倍の自学自習をすること。復習課題もしくは予習課題をWebClassで出題するので，必ず取り組むこと。
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課題・定期試験に対するフィードバック
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課題の解答例は，次回講義の冒頭で解説する。また，課題の評価はWebClassで確認することが可能である。
定期試験等の講評については，追・再試験終了後にWebClassで公開する。
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履修上の留意
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講義資料の配布，課題の出題・提出はWebClassを使って行うので，アクセスできるようにしておくこと。
また，下記の関連科目について既習，または履修予定であることが望ましい。
【関連科目】
1年次科目：コンピュータシステム，数学の基礎A-I，A-II，数学の基礎B-I，B-II，コンピュータ演習I，II
2年次科目：コンピュータ演習III，IV，データ分析と確率，データ分析と統計
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授業の概要と目的
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本講義では，情報処理技術の基礎を学習する。コンピュータで情報処理を行うために必要となる基礎的，基盤的技術を，その本質や基本原理から学ぶ。
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アクティブ・ラーニング
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該当するCP（カリキュラム・ポリシー）およびDP（ディプロマ・ポリシー）
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カリキュラムポリシーの②およびディプロマポリシー②に該当し，ディプロマポリシー③にも関係する。
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実務経験と授業内容の関係
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科目ナンバリングコード
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サブタイトル
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到達目標
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テキストの章末問題や，講義の課題が理解でき，自身の言葉で内容を説明できる。また，本講義を通じて，論理演算など，コンピュータやコンピュータネットワーク， コンピュータソフトウエアを学習するのに必須となる知識の理解と活用ができること。
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授業計画
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【項目欄】
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【内容欄】
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1.
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イントロダクション
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「情報」とは何か，「情報」を処理するとはどういうことか，講義で説明する情報処理の枠組みについて説明を行う。
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2.
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情報の伝達
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情報伝達の説明において重要なシャノンの通信路モデルの概説と，連続量から離散量へ変換する概念について説明を行う。
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3.
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コンピュータにおける数の表現
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コンピュータで用いられる数の表現，演算方法について学ぶ。また，コンピュータにはなぜ2進数が用いられるのか概説する。
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4.
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ブール代数(1)
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コンピュータ内部やプログラミング言語で用いられることが多い論理演算について学ぶ。また，命題論理や基本論理演算について紹介する。
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5.
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ブール代数(2)
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真理値表を使い各論理演算の特徴を理解する。
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6.
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ブール代数(3)
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ブール代数における諸定理や法則について学ぶ。
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7.
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ブール代数(4)
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論理式の簡単化と，回路図としての表現方法について学ぶ。
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8.
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演習
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これまでに学んだ内容について，演習を通して理解を深める。
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9.
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確率論の基礎(1)
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「情報」を「数量」として取り扱うために必要となる確率の概念について学ぶ。
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10.
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確率論の基礎(2)
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条件つき確率，マルコフ過程，ベイズの定理について学ぶ。
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11.
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情報源のモデル
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「情報」を生成する「源」に対する考え方と確率を用いた表現方法について学ぶ。
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12.
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エントロピー(情報量) (1)
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「情報」を「数量」として取り扱うことの概念について学ぶ。
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13.
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エントロピー(情報量) (2)
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「情報」を「数量」として取り扱うことの意味について学ぶ。
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14.
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各種情報量
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相互に関係する情報を対象とした情報の数量化について学ぶ。
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15.
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演習
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これまでに学んだ内容について，演習を通して理解を深める。
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テキスト
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【書籍名】
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【著者】
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【出版社】
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1.
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情報理論（改訂版）
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三木成彦，吉川英機
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コロナ社
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参考文献
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【書籍名】
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【著者】
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【出版社】
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1.
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基礎から学べる論理回路(第2版)
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速水治夫
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森北出版
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2.
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新体系 高校数学の教科書(上・下)
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芳沢光雄
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講談社
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授業方法の形式
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授業の実施方法
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成績評価方法
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課題(40%)と定期試験(60%)により評価する。ただし，出席回数が3分の2に満たない場合は欠格とする。なお，出席の集計方法は，本講義の講義ガイダンス資料に記載する。
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成績評価基準
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C(合格)となるためには，到達目標を最低限達成することが必要である。
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受講生へのメッセージ
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シャノンが確立した情報理論を中心に，「情報」とは何か，「情報」を処理するとは何かについて講義します。確率，対数といった数学も使いながら進めますので，予習，復習を必ず行ってください。
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参考URL
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画像
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ファイル
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更新日時
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2022/12/16 14:04
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