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年度 2022年度 開講部局 情報科学部
講義コード KA111001 科目区分 専門教育科目
授業科目名 確率論基礎
授業科目名
(フリガナ)
カクリツロンキソ
英文授業科目名 Fundamentals of Probability Theory
担当教員名 土肥 正
担当教員名
(フリガナ)
ドヒ タダシ
開講キャンパス 東広島 開設期 1年次生   後期   4ターム
曜日・時限・講義室 (4T) 水1-4:総L102
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
講義中心 
単位 2.0 週時間   使用言語 B : 日本語・英語
学習の段階 1 : 入門レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 01 : 数学・統計学
対象学生 学部1年生
授業のキーワード 確率論、確率変数、確率分布 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
 
到達度評価
の評価項目
電気システム情報プログラム
(能力・技能)
・電気,システム,情報分野の基礎となる概念,知識および手法
・電気,システム,情報分野の基礎概念,知識および手法を具体的・専門的な問題に応用する能力

計算機科学プログラム
(能力・技能)
・A. 情報基盤の開発技術,情報処理技術,データを分析して新しい付加価値を生む技術.
・B. 新たな課題を自ら発見し,データに基づいた定量的かつ論理的な思考と,多角的視野と高度な情報処理・分析により,課題を解決する能力.

データ科学プログラム
(知識・理解)
・D1. 統計とデータ解析の理論体系を理解し,ビッグデータの質的/量的情報を的確かつ効率的に分析するための知識と能力.
(能力・技能)
・A. 情報基盤の開発技術,情報処理技術,データを分析して新しい付加価値を生む技術.
・B. 新たな課題を自ら発見し,データに基づいた定量的かつ論理的な思考と,多角的視野と高度な情報処理・分析により,課題を解決する能力.

知能科学プログラム
(能力・技能)
・A. 情報基盤の開発技術,情報処理技術,データを分析して新しい付加価値を生む技術.
・B. 新たな課題を自ら発見し,データに基づいた定量的かつ論理的な思考と,多角的視野と高度な情報処理・分析により,課題を解決する能力. 
授業の目標・概要等 我々の身の周りには不確実な事象が数多く存在する.そのような不確実性下での現象を定量的に取扱うための数学的手段が確率論であり,情報科学に限らず,自然科学、工学、人文・社会科学、生物・医療のあらゆる領域において広く利用されている.本講義では大学における確率論の導入教育として、確率論の基礎知識について学ぶ。具体的には、組合せ確率に基づいた古典的確率論の基礎事項を確認し,標本空間や確率変数の基本概念を理解する.ここでは測度論など高度に数学的な概念を用いることなく,‘確率’のもつ本質的なイメージを直感的に掴むことを目標とする.さらに、具体的に確率分布関数が与えられた場合に,平均,分散,各種モーメントを計算する能力,さらには分布の畳込み演算やモーメント母関数を計算する能力を修得する.これにより、インフォマティクスとデータサイエンスの両分野において必要とされる確率論の基本的なスキルを修得することが可能となり、2年次以降に開設される統計学科目、機械学習やデータマイニング等のデータ処理科目、確率モデリングに関する講義科目を理解するための学問的土台を提供する。 
授業計画 第1回 講義方針の説明と確率論の学問的背景~コイン上げとサイコロ投げ~
第2回 長さを測る
第3回 標本空間と事象
第4回 確率と確率変数への道ー写像(1)
第5回 確率と確率変数への道ー写像(2)
第6回 確率(1)
第7回 確率(2)
第8回 1つの確率変数(1)
第9回 1つの確率変数(2)
第10回 複数個の確率変数(1)
第11回 複数個の確率変数(2)
第12回 確率変数間の依存性と独立性(2)
第13回 確率変数間の依存性と独立性(2)
第14回 確率変数列に関する極限定理
第15回 期末試験

期末試験(進捗状況に応じて中間試験)を実施予定。必要に応じてレポートを課す予定。 
教科書・参考書等 「工科系のための確率・統計」大鋳史男、数理工学社 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】 テキスト,パワーポイントスライド 
授業で取り入れる
学習手法
 
予習・復習への
アドバイス
講義で学んだ内容について復習することが望ましい。第二回目~第十四回目の各回の講義内容は相互に関連しているため、前回の内容を十分理解した上で講義に臨んで頂きたい。確率論基礎は2年次以降に開講される多くの専門科目に深く関与しているため、確率論への苦手意識を払しょくできるようにして欲しい。 
履修上の注意
受講条件等
今年の「確率論基礎」の講義は以下の要領で行います。
基本的に対面講義を行いますが、学生の便宜を考え、オンライン/オンデマンドの対応も検討します。
但し、期末試験は全員対面式で行いますので、注意して下さい。
期末試験の日時と場所は後日通知します。これから大学の教育
本部と講義実施形式についての許可申請を行いますので、今後、
内容が変更になる可能性があることを承知しておいて下さい。
情報科学部1年生でオンライン講義受講希望者は予め教員に
連絡して下さい。同様に、過年度生・他学部生で対面講義を
希望する場合は教室の容量に応じて可否を判断しますので、
予め教員に連絡して下さい。

講義は Teams で行います。講義コードは掲示板に掲載して
いますので各自で登録して下さい。対面で講義に参加する場
合も Teams の登録はしておいて下さい。受講生の便宜を図
るため、オンライン講義と同時にビデオのオンデマンド配信
も行うことを予定しています。 
成績評価の基準等 期末試験(進捗状況に応じて中間試験)、レポートの点数によって評価する.確率論に対する基礎知識と応用における考え方、および算法を習得することに対する達成度から評価し,配分は100点満点.60点以上を合格とする. 
実務経験  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
 
メッセージ  
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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