| 授業の目的 【日本語】 | | |
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| 授業の目的 【英語】 | | | Researchers in informatics fields should have fundamental knowledge on Mathematical Sciences in order to study various research topics related to intelligent systems. |
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| 到達目標 【日本語】 | | 情報学分野の研究者として知能システム学に関するさまざまな研究課題に取り組むためには，数理科学に関する基礎的な知識が不可欠である。
そのため，特論の講義受講に必要となるこれらの基礎的な知識を獲得するために，主に未学習者を対象とした演習を実施する。
数理科学基礎演習２では，主に確率統計，離散数学，多変量解析，最適化等に関する演習を実施する。 |
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| 到達目標 【英語】 | | | This course is intended mainly for students who have not previously studied fundamental subjects in Mathematical Sciences, e.g., Probability Statistics, Discrete Mathematics, Multivariate Analysis, and Optimization, to acquire the fundamental knowledge and skills, which will be necessary for advanced courses. |
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| 授業の内容や構成 | | 特論の講義受講に必要となる，確率統計，離散数学，多変量解析，最適化等に関する基礎知識についてトピックをいくつか選び，
演習を通して実際の問題を解きながら数理科学に関する理解を深める。
〔計画〕
1. ガイダンス
2. 線形代数
3. 微分方程式
4. 離散数学
5. フーリエ変換・ラプラス変換
6. 最適化
7. 多変量解析or論理回路
8. 確率・統計 | You will acquire fundamental knowledge on Mathematical Sciences by solving practical problems through exercises. We will select several subjects in Mathematical Sciences, e.g., Probability Statistics, Discrete Mathematics, Multivariate Analysis, and Optimization, which will be necessary for advanced courses.
1. Guidance
2. Linear Algebra
3. Differential equations
4. Discrete Mathematics
5. Fourier and Laplace Transforms
6. Optimization
7. Multivariate Analysis / Circuit Theory
8. Probability Theory / Statistics |
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| 履修条件・関連する科目 | | |
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| 成績評価の方法と基準 | | | 演習課題を実施し，そのレポートすべてについて１００点満点で６０点以上の点数を取得することで合格とする。 | | Students will pass the course by gaining 60 marks or more out of 100 for the reports. |
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| 教科書・参考書 | | 必要に応じて参考資料を配布する。
演習課題等はWEBページ等から取得できるようにする。 | | Materials for the course will be provided at the class or available from a web site. |
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | | 演習に関連する補足課題についてのレポート作成を課す。 | | Students will be required to submit reports related to the exercises. |
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| 授業開講形態等 | | |
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| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
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