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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。
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。なお，本講義は，前期開講科目「情報処理の基礎」の内容を踏まえて実施する。
【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：情報処理の基礎，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，情報伝達に関わる技術の基礎を学習する。コンピュータで情報伝達や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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符号化，復号化，アルゴリズム，コンピュータネットワーク
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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，本講義によって，コンピュータやコンピュータネットワークにおける情報伝達・処理がどのような理念や技術により確立されているか理解することができる。
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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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シャノンの情報伝達のモデルをもとに，情報の伝達過程において必要となる要素について概説する。
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2.
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アルゴリズム
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最大公約数を求めるアルゴリズムであるユークリッドの互除法や並び替え問題(ソート)など，具体的なアルゴリズムの説明を交えながら，アルゴリズムとは何かについて説明する。
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3.
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情報伝達過程における情報量
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情報量の観点から情報伝達過程を概説する。また，情報を伝達する際に生じる問題点等について説明する。
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4.
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平均符号長，情報源符号化定理
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情報源から発生する情報源記号を別の記号と置き換える情報源符号化の概念と，情報源符号化定理について学ぶ。
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5.
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情報源符号(1)
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情報源符号化の一例であるシャノン・ファノ符号，シャノン符号について学ぶ。
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6.
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情報源符号(2)
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情報源符号化の代表的な方法であるハフマン符号について学ぶ。
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7.
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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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8.
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ランレングス符号，ZL符号
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データ圧縮技術の基礎である符号化手法について学ぶ。
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9.
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行列
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情報の伝達において仮定される通信経路を考えるために行列計算を導入する。行列の基本的な性質を解説するとともに，画像変換などへの応用例を紹介する。
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10.
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通信路のモデル
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情報の伝達において仮定される通信経路について，確率モデルを用いて説明する。
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11.
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通信路容量，平均誤り率，通信路符号化定理
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通信路の特性と，通信路符号化定理について学ぶ。
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12.
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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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13.
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符号理論
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通信の品質を向上させるための符号化方法に必要な概念の解説を行う。
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14.
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線形符号
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通信路符号化の具体的方法（線形符号など）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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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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前期開講科目「情報処理の基礎」に引き続き，シャノンが確立した情報理論を中心に講義を行います。確率，対数，行列といった数学も使いながら進めますので，予習，復習も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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