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年度	2026年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA224001	科目区分	専門教育科目
授業科目名	確率過程論
授業科目名 （フリガナ）	カクリツカテイロン
英文授業科目名	Stochastic Processes
担当教員名	河野　佑
担当教員名 (フリガナ)	カワノ　ユウ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生   後期   集中
曜日・時限・講義室	(集) 集中
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】	対面
			講義と演習中心
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	3 : 中級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生
授業のキーワード	確率・確率過程
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 （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	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． データ科学プログラム （総合的な力） ・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰し，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分析能力で課題を解決する能力． 知能科学プログラム （総合的な力） ・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰的に捉え，知能科学の幅広い知識に基づいた多角的視野と分析能力で課題を解決する能力．
授業の目標・概要等	確率過程とは，時間の経過にともなってランダムに変化していく量（サイコロの出目の連なりや株価など）を数学的に表すための概念です．この講義では，確率過程を考える上で必要な基礎的な概念の理解，さらに確率過程の性質を解析していく上での基本的な技術の習得を目標とします．
授業計画	第1回: ガイダンス，確率の基礎1 第2回: 確率の基礎2 第3回: 確率過程 第4回: 確率差分方程式 第5回: マルコフ連鎖 第6回: マルコフ過程 第7回: ブラウン運動 第8回: 伊藤の公式 第9回: 確率微分方程式 第10回: フォッカー・プランク方程式 第11回: 確率微分方程式の安定性 第12回: 確率微分方程式の数値シミュレーション 第13回: ベイズモデル 第14回: ガウス過程回帰・ベイズ最適化 第15回: 全体の復習 期末試験とレポートを実施予定．
教科書・参考書等	教科書：なし 参考書： 内山：機械学習のための確率過程入門，オーム社 竹居：入門 確率過程，森北出版 松原，山中，小船：入門確率過程，東京図書
授業で使用する メディア・機器等	配付資料, moodle
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	理論の導出と計算方法を理解できるよう復習すること．
履修上の注意 受講条件等	微分積分学，線形代数学，確率論の基礎知識を前提とします． 演習のため，PythonをインストールしたPCを持参して下さい．
成績評価の基準等	レポート20%，期末試験80%（期末試験を課題レポートとする場合もあります．）
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	開講時期は後日案内します．
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。