情報数理基礎
近年、コンピュータを活用した大規模なデータの処理や分析が必須技術となりつつあります。
コンピュータのプログラムの作成やアルゴリズムの開発といったコンピュータの利用においては、数学的な抽象化能力あるいはその基礎となる論理的な思考が重要となります。本講義ではコンピュータサイエンスやデータサイエンスの基礎理論を対象とし、モデル化のための基礎、計算の効率化、記憶の実現と推論、ハードウェアの設計理論を数学的な基礎と関連させながら解説する。 講義にあたっては、経営システム工学の応用としてこれらの基礎理論がどのように使われるかという点から掴みやすいものとなるように解説を行なう。
経営システム工学の基礎として、習得すべき情報数理の枠組みを一通り理解し、基礎的な数理モデルを使いこなす事ができるレベルを目標とします。 とくに、下記の各事項について習得を目指します。
・二進数と論理演算：二進数との四則演算や負の数の表現、シフト演算など、コンピュータで用いられる数理の基礎を確認する。
・確率モデルと統計的決定理論：統計的学習や機械学習でも基礎となる確率と統計的決定理論の基礎について理解する。
・情報エントロピー論：情報量やエントロピーといった情報の定量化手法について理解する。
・情報源符号化：データ圧縮のための基礎的な情報数理について理解する。
・誤り訂正符号：ハミング符号などの基本的な誤り訂正の原理について理解する。
・統計的決定と機械学習：コンピュータなどが自動的に知識を獲得する機械学習のモデルについて理解する。
・パターン認識の基礎：インターネット時代のパターン認識の重要性とその原理について基礎を理解する。
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