情報科学Ａ

Information Science A

992133F

21ISMUL301

寺田　好秀

TERADA, Yoshihide

2026年度後期

2026年度

②Second semester

木曜6限

Thursday 6

理学部第二部　数学科

Department of Mathematics, Faculty of Science Division Ⅱ

2.00単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

本授業では、情報表現技術の基礎と応用を学ぶ。情報の収集・整理・可視化・伝達に関する理論と実践を通じて、データを効果的に表現し、わかりやすく伝えるスキルを身につけることを目的とする。情報の表現方法は、データの構造化、可視化、信号・画像処理、アルゴリズムによる問題解決など多岐にわたる。本授業では、これらの技術を体系的に学習し、情報を適切かつ効果的に表現・伝達する能力を養うことを目的とする。

授業では、デジタル信号処理、画像処理、情報可視化の基礎を学ぶとともに、アルゴリズムを活用したデータ分析や機械学習を用いたパターン認識、最適化手法を取り入れた問題解決アプローチについても学習する。

本授業を通じて、受講者は以下の知識とスキルを習得し、実践的に活用できるようになることを目標とする。

1. 情報の構造化と表現手法の理解
・データの整理や構造化の基本を理解し、適切な情報表現技術を選択できる。
・デジタル信号処理と画像処理の基礎の習得

2.フーリエ変換やサンプリング理論などのデジタル信号処理の基本概念を理解し、ノイズ除去や信号解析を実践できる。
・画像のデジタル表現、フィルタリング、エッジ検出、特徴抽出などの技術を習得し、画像データの処理・分析ができる。
・情報可視化の技術と応用力の向上

3.グラフやインフォグラフィックを用いたデータの視覚的表現技術を身につける。
・インタラクティブなデータ可視化を活用し、視覚的に分かりやすい情報表現ができる。
・アルゴリズムとデータ分析の応用

4.基本的なデータ分析手法を理解し、統計的な処理や機械学習を活用したパターン認識を実践できる。
・最適化手法を取り入れた問題解決アプローチを理解し、具体的な課題に適用できる。
・プログラミングを用いた実践力の向上

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

「情報」の教免を取得しようとするもの（必修）

課題に対する作文　Essay

授業内で学んだことを十分に理解した上で演習に取り組むことが求められる。

スライドを表示するので、授業中に行ったコンピュータでの演習を再度自分で行うことで理解を深めることが望まれる。

本授業の成績は、定期的に課す小レポート課題および期末レポート課題の結果を総合的に評価して決定する。小レポート課題では、情報の表現や通信・暗号の科学に関する実践的な課題に取り組み、パソコンアプリケーション（Word、Excel、PowerPoint など）を用いて作成・提出することを求める。期末レポート課題では、授業で学んだ理論的な知識とその応用力を評価する。

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

適宜授業中あるいはLETUS等で提示する。

01:ガイダンス
　本授業の目的・到達目標・進め方の説明を行う。あわせて受講者の背景把握のため、簡単なアンケートを実施する。

02:数学と力学の基礎
　信号処理・画像処理・シミュレーションを理解するために必要となる基礎的な数学（関数、微分、行列など）および力学の考え方を概説する。

03:信号処理Ⅰ：音と情報表現
　音の波形、周波数、音律といった基本概念を学び、音を情報として捉える視点を養う。簡単な数値例を用いて音の構造を理解する。

04:信号処理Ⅱ：フーリエ変換とスペクトル解析
　フーリエ変換の考え方を学び、時間領域と周波数領域の違いを理解する。信号のスペクトル表現とその意味について解説する。

05:信号処理Ⅲ：音信号の生成とフィルタ処理
　数値計算ソフトウェアを用いて音信号の生成や簡単なフィルタ処理を行い、信号処理の実践的な理解を深める。

06:画像処理Ⅰ：画像処理の基礎
　デジタル画像の表現方法（画素、解像度、階調）や画像処理の基本的な考え方を学び、画像を情報として扱う基礎を理解する。

07:画像処理Ⅱ：画像のフィルタ処理
　平滑化、エッジ検出などの代表的な画像フィルタを取り上げ、画像処理による情報抽出の考え方を学ぶ。

08:画像処理Ⅲ：カラー画像処理
　カラー画像の表現方法（RGB など）を学び、色情報を用いた画像処理の基礎を理解する。

09:シミュレーションⅠ：シミュレーション概説
　シミュレーションの目的と役割、数理モデルとの関係について概説し、現実世界をモデル化する考え方を学ぶ。

10:シミュレーションⅡ：数理モデルによるシミュレーション I
　簡単な数理モデルを用いて、時間変化やシステムの挙動をシミュレーションする方法を学ぶ。

11:シミュレーションⅢ：数理モデルによるシミュレーション II
　前回の内容を発展させ、条件設定やパラメータ変更による結果の違いを考察する。

12:制御Ⅰ：制御の基礎と身近な例
　制御の基本概念を学び、身近な例（こたつの温度制御など）を題材に制御の考え方を理解する。

13制御Ⅱ：サーボ系と安定性
　サーボ系の仕組みを説明し、システムの安定性と固有値との関係について基礎的に学ぶ。

14:補遺
　これまでの内容を補足し、理解が不十分なテーマについて解説する。

15:まとめ
　本授業全体を振り返り、情報表現技術の意義と今後の学習への展望について整理する。

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Mathematica／MATLAB/Simulink

Excel, Word，PowerPoint
Processing
Tableau
等を適宜、必要に応じて利用する。

進度や大学の授業日程に応じて授業計画を調整することがあります．

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