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最終更新日:2020/03/19  
筑波大学 教育課程編成支援システム

GA12201 計算と情報科学

1.0 単位, 1 年次, 春C 木3,4
水谷 哲也

授業概要

情報科学分野の中のそれぞれの学問領域について,その計算的側面に関して概説する。内容は計算モデル、大規模計算、データマイニング、マルチエージェントシステム、データ駆動ネットワーキング、数値計算、遺伝的アルゴリズムなど。

備考

専門導入科目(事前登録対象)

授業形態

講義

コンピテンス

・汎用コンピテンス
3. データ・情報リテラシー
・専門コンピテンス
1. 情報科学を支える基礎知識

授業の到達目標・学修成果

情報科学における「計算」について様々な例題と角度から観察し理解する。 情報科学における問題の定式化と解決方法を学び、情報科学の思考方法を理解する。 様々な分野における情報科学の活用事例を学び、現代社会の基盤としての情報科学の重要性を理解する。

キーワード

計算モデル, 大規模計算, データマイニング, ソフトウェア再利用, マルチエージェントシステム, 並列分散計算, 数値計算, 遺伝的アルゴリズム

授業計画

第1日「計算」をモデル化・定式化する手法とその応用について学ぶ(担当:亀山幸義, 海野広志)   
第2日並列分散計算について学ぶ(担当:和田耕一先生)
大規模計算について学ぶ(担当:小林諒平)
  
第3日データマイニングについて学ぶ(担当:塩川浩昭)
ソフトウェア開発の方法と性質について学ぶ(担当:早瀬康裕)
  
第4日マルチエージェントシステムについて学ぶ(担当:長谷部浩二)
数値計算・遺伝的アルゴリズムについて学ぶ(担当:Claus Aranha)
  
第5日数値計算について学ぶ(担当:今倉暁)
大規模計算について学ぶ(担当:高橋大介)
  

講義の順序は変更されることがある.詳しくは授業中に伝達する.

履修条件

成績評価方法

毎週提示される課題の得点を合計して評価する.

学修時間の割当・授業外における学修方法

学修時間は講義が100%である.受講者は各時間前に提示された講義資料を熟読し理解するとともに,各時間で示された課題を解くこと.
課題は,全時間終了後定められた締め切り日時までに全ての課題を1本のレポートにまとめて提出することを原則とする.
時間によっては授業中の小テストでレポートの代わりにするものもあるため,授業中の指示をよく理解すること.

教材・参考文献・配付資料等

オフィスアワー等・連絡先

授業内で伝達する.

1001230 http://www.cs.tsukuba.ac.jp/~mizutani/

その他

他の授業科目との関連

TF/TA

TA 配置有り(1人)