計算機実験１で学習した内容に沿った課題を小グループに分かれてプロジェクト形式で開発する。内容は数値シミュレーション、可視化、並列化、パワーポイントを使ったプレゼンテーション、LaTeXによるレポート提出である。

15回目のプレゼンテーションとレポートによる。

「計算機実験1」で学ぶプログラミングの技能を既に修得していることを前提とする。

本講義では、現在のIT社会においてもはや必須の技術であるマルチメディアに関する諸技術について解説する。インターネット上の通信技術、メディアの品質を保証するQoS、データ圧縮理論を習得した後、MPEG、FLASHの作成方法を演習形式で行い、何らかのメディア・コンテンツの提出をもって単位の取得条件とする。

メディア・コンテンツの提出を必須とする。

本講義では、計算機システムがどのように稼動しているかを理解させることが目的である。したがって、計算機アーキテクチャならびにシステム・ソフトウェアの基礎を中心に講義する。計算機アーキテクチャに関しては、プロセッサの概要とメモリ・システムの役割を説明する。システム・ソフトウェアに関しては、オペレーティング・システムを中心に説明するが、講義の進展度合いによっては、コンパイラについても言及する。

中間試験を1回もしくは2回行い、最終試験を行う。追試やレポートによる救済措置はない。

計算機ハードウェア論、プログラミング言語1・同演習、アルゴリズム論・同演習の単位を取得していること。

記号論理学は、数学の基礎について考えるために、不完全性定理という知見を得るために、あるいは数学の証明を計算機の扱う対象とするために有用であるとともに、ソフトウェア科学を勉強するためにも重要な分野である。この授業では、一階述語論理を中心として、記号論理学の基礎について学ぶ。

期末レポートを出題してこれの採点結果により成績を決める。

原理的に有限の時間で計算できても、計算量が莫大で現実的には手におえない問題がある。計算機の発達にともなって、このような「計算の複雑さ」に関する議論の重要性が浮き彫りになった。「計算理論」は計算機による計算の実行を「モデル化」することによって、計算の複雑さや、ある問題が原理的に計算可能かどうかといった議論を展開していく分野であり、アルゴリズムの検討やコンパイラの設計など情報科学の多くの運矢にとって、必須の基礎知識となっている。本講義では計算理論の基礎に関する講義を行う。

中間レポートと期末レポートにて評価する予定。

パターン認識システムの基本的構成と画像処理の基礎について解説した後、確率統計的手法を用いたパターン認識手法に焦点を当て、特徴抽出、ベイズの決定理論、教師付き学習とパラメータ推定、最近隣ルール、教師無し学習、クラスタリング等について講義する。

試験とレポートで総合的に評価する。

初等的な確率論が必要。

計算機による代数計算のアルゴリズム、微分積分のアルゴリズムについて講義する。また、数式処理システムの一つであるMaximaを例にとって、その使い方について講義する。

試験は行わず、最後にレポートを課す。これによって成績をつける。

1次元の幾何学的図形の数理的・離散的構造をグラフ理論の立場から学習する。具体的応用として、通信回路網、巡回セールス問題、最適人材割当問題、輸送回路網等について解説する。

レポート提出と期末テストによる評価である。

この講義では人工知能（Artficial Intelligence）の概念とその応用について述べます。人工知能は従来は人間のみに可能とされてきた高度な情報処理機能をコンピュータに用いて実現することを目的とします。知識の表現、論理と推論、立体画像認識、自然言語処理、自動翻訳、エクスパートシステム、人工知能用言語（LISP、Prolog）等のテーマ別に講義を行います。

学期末に一回試験を行いますが、理解度を見るための小テストを行うこともあります。

科目名に「知能」という言葉がついているので一見難しそうですが、あまり難しくならないように実例を挙げて話をしますので、気軽に受講してください。
本科目を受講することでコンピュータで現在何を行うことができ、また何が出来ないのかということを知り、人間の知的潜在能力のすばらしさを見直すきっかけにもなると思います。

通信システムを解析するための重要な数学的技法であるフーリエ級数、フーリエ変換、一般調和解析を解説した後、線形システム、シャノンの標本化定理、量子化、PCM通信、振幅変調、周波数変調、データ圧縮について講義する。

期末試験を行い、試験、レポートで総合的に成績を評価する。

インターネットに代表される近年の計算機ネットワークの大きな発達は、私たちの生活やコミュニケーションのあり方を大きく変えつつある。本講義ではこのような情報通信ネットワークの構築やセキュリティ等を含めた運用管理、活用に関する知識・技術等について講義を行う。

学期末に試験を行い、実習に関してはレポートを課す。
試験の結果とレポートをあわせて総合的に成績を判断する。

本講義では計測の基本事項および計測のシステムとセンサーの基本特性について学び、遠隔計測（リモートセンシング）の原理について理解する。さらに信号の変換・処理の方法、誤差・精度、量子化問題、信号から必要な情報を抽出するための高度なデータ解析方法を理解する。

学期末にレポートを課し、成績はレポートの内容で評価する。

生命現象の数理モデルの構成法、および数値的、解析的に数理モデルの性質を調べる方法について講義する。また、実際にいくつかの生命現象について数理モデルを構築し、Macintoshかワークステーション上でC言語で数値シュミレーションを行い、その性質について調べる。

成績は授業時の小テストおよびシュミレーションの課題の提出により評価する。

応用解析学を受講していることが望ましい。また、C言語の基礎的な知識を前提とする。