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コンピュータ概論〈R5-入学〉


授業コード（科目ナンバリングコード）	610406-01 （31533）	授業科目名	コンピュータ概論〈R5-入学〉	担当者	張　磊

開講期間	春学期	単位数	2	学年	3
区分
ｱｸﾃｨﾌﾞﾗｰﾆﾝｸﾞ	該当なし
実務経験	該当なし
備考

【授業目的】

　数学は、コンピュータの深層で動く目に見えない魔法のエンジンです。
　本授業では、数学がいかにテクノロジーの心臓部で働き、私たちの日常のデジタル体験を可能にしているかを探求します。二進法から論理回路、機械学習に至るまで、数学的思考がどのようにプログラミング、アルゴリズム設計、問題解決に革命を起こしてきたかを学びます。単なる数字の遊びではなく、現代のイノベーションを駆動する、創造的で力強い知的道具として数学の本質に迫ります。
　本授業は、技術の裏側にある美しい論理の世界への招待状でありたいのです。

【授業内容】

第 1 回	実施日
事前学習シラバスを読んでおく。 30分程度。	授業内容　コンピュータサイエンスにおける数学の役割：　・数学がコンピュータサイエンスの基礎としてどのように機能するかを概説する。	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 60分程度。	参考文献
第 2 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 60分程度。	授業内容　コンピュータの世界は二進法：　・二進法とは何か、なぜ重要なのか　・十進法から二進法への変換方法　・二進法から十進法への変換方法　・二進法の加減乗除	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 60分程度。	参考文献
第 3 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 60分程度。	授業内容　プログラミングとデータ表現において重要な役割を果たす八・十六進法：　・八進法　・十六進法　・各進法間の双方変換	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 60分程度。	参考文献
第 4 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 90分程度。	授業内容　コンピュータは加算しかできない：　・補数　・補数を用いる加算で減算実現	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 90分程度。	参考文献
第 5 回	実施日
事前学習・これまでの内容を一度顧みる。・manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 120分程度。	授業内容　ブール代数の基本：　・ブール代数の基本概念（ブール変数、ブール演算）　・論理ゲート（AND, OR, NOT）とその真理値表	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 60分程度。	参考文献
第 6 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 90分程度。	授業内容　ブール関数と論理回路：　・ブール関数の構築と簡素化　・カルノー図とクワイン・マクラスキー法を用いた最適化　・基本的な論理回路の設計	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 90分程度。	参考文献
第 7 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 90分程度。	授業内容　ブール代数の応用：　・シーケンシャルロジックとフリップフロップ　・プログラミングにおけるブール代数の応用例　・現実世界の論理回路応用事例	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 90分程度。	参考文献
第 8 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 60分程度。	授業内容　離散数学１：集合論の基礎：　・集合とその演算　・写像と関数　・無限集合と有限集合の概念	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 60分程度。	参考文献
第 9 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 90分程度。	授業内容　離散数学２:確率と統計の基本：　・離散確率変数と確率分布　・組合せ論とその応用　・基本的な統計学とデータ分析の導入	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 90分程度。	参考文献
第 10 回	実施日
事前学習・これまでの内容を一度顧みる。・manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 120分程度。	授業内容　離散数学３：グラフ理論とネットワーク：　・グラフの基本概念（頂点、辺、パス）　・木、有向グラフ、無向グラフ　・グラフの応用（ソーシャルネットワーク、ルーティングアルゴリズム）	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 60分程度。	参考文献
第 11 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 90分程度。	授業内容　離散数学４：論理と証明：　・命題論理と述語論理　・論理的推論と証明の技法　・数学的帰納法とその応用	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 90分程度。	参考文献
第 12 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 60分程度。	授業内容　アルゴリズムとデータ構造の概要：　・アルゴリズムとは何か、そしてなぜ重要なのか　・基本的なデータ構造（配列、リスト、スタック、キュー）　・アルゴリズムの評価方法（時間複雑性、空間複雑性）	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 60分程度。	参考文献
第 13 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 90分程度。	授業内容　機械学習における数学の基礎：　・機械学習に必要な数学的基礎知識を概観する。　・線形代数と確率論の基本概念を紹介し、機械学習での役割を解説する。　・機械学習アルゴリズムの中で頻繁に使われる数学的概念を理解する。	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 90分程度。	参考文献
第 14 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今回の内容を予習しておく。 120分程度。	授業内容　機械学習アルゴリズムの数学：　・機械学習モデルの背後にある数理モデルを理解する。　・勾配降下法などの最適化手法の数学的基礎を学ぶ。　・機械学習アルゴリズムの評価指標に関する数学的概念を理解する。	事後学習授業内容の復習 manaba course資料を読み返す。 120分程度。	参考文献
第 15 回	実施日
事前学習 manaba course資料を使って、今までの授業を復習する。 180分程度。	授業内容・復習・テスト実施	事後学習	参考文献

【到達目標】

　本授業を通じて、コンピュータサイエンスにおける数学の基本的な役割を具体的に説明できるようになります。
　また、数学的な思考力や論理的な表現を活用し、アルゴリズムやデータ構造の基本的な仕組みを具体例を交えて理解し、説明できる力を養います。
　さらに、数学が現代の技術分野、特に機械学習においてどのように応用されているかを実感し、数学の重要性を認識する態度を育てることを目指します。
　これにより、学生は数学を通じた問題解決の意義を理解し、将来の学びや実践において積極的に活用できる基盤を構築します。

【ﾃﾞｨﾌﾟﾛﾏ・ﾎﾟﾘｼｰ】

(R7-)
関連するディプロマ・ポリシー＝DP７④：【数理教育】数学・理科教育に関する諸概念を、高い専門性と論理性をもとに学び、諸問題を主体的・発見的に探究し、多角的に分析・解決する力と発展・統合する力を身につけることができる。
（R5・6）
関連するディプロマ・ポリシー＝DP7④：【数理教育】　数学教育に関する諸概念を学び、高い専門性とそれに基づく実践とを両立させることで、これからの多様な時代に応じたきめ細かい指導ができる。

【授業形態】

・講義
・数回の宿題があり、manabaで出してもらいます。
　感染症拡大防止対策のため、オンライン授業になることがあります。

【教科書】

【注文書籍】

【参考書】

【成績評価の方法】

・宿題　40％
・筆記試験　60％

【成績評価の基準】

到達目標の内容をほぼ完全に理解し、説明できます：90～100 点
到達目標の内容を十分に理解し、説明できるます：80～89 点
到達目標の内容の基幹部分を理解し、説明できます：70～79 点
到達目標の内容の最低限の部分を理解し、説明できます：60～69 点
到達目標に及びません：0～59 点

【受講学生への要望】

　この授業では、数学を「コンピュータの謎解き」として楽しんでほしいと思います。
　最初は難しく感じるかもしれませんが、「わからない」を恐れず、どんどん質問してください。
　発想を柔軟にして、面白がる気持ちを大切にすることで、新しい発見が増えていきます。肩の力を抜いて、好奇心を持って挑んでくださいね！

【履修注意】