情報科学Ⅰ

Information Science I

全学共通科目／教職課程科目

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理学部

2年

IASBA2GCA1

2.0単位

講義 (Lecture)

2025年度前期

佐藤　井一

理学部

日本語

目標4

木曜（13:00−17:00）
理学部研究棟7F715室

sato@sci.u-hyogo.ac.jp

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4-2◎

目標１:磨き続ける力

【講義目的】
情報科学の入門的な知識・技能として、次の3つを習得する。(1) コンピュータ・データ・通信に関する基礎知識、(2) コンピュータによる数値計算やデータを活用するために必要な知識・技能、(3) 人工知能（AI）の基礎知識。
【到達目標】
1.　播磨理学キャンパス情報処理室の端末を操作できる。
2.   コンピュータの原理、データ表現、通信ネットワークのしくみについて説明できる。
3.   プログラミングやブロック線図により、データの活用や数値計算を実施できる。
4.   AIの基本となるニューラルネットワークを説明できる。また、生成AIによる情報収集・考察を正しく有効に実施できる。

キーワード：2進数，論理回路，Logisim，CPU，メモリ，データ，暗号・復号，VBA，MATLAB，Simulink，機械学習，ニューラルネットワーク

【講義内容】
本講義は、情報科学に関する基礎知識の説明、プログラミングの実施、シミュレータの実演から成る。毎回、小テストもしくはレポート課題のどちらかが出される。小テストは講義時間内に提出し、レポート課題は後日Universal Passportから提出する。
【講義計画】
1. Linux入門　※ 播磨理学キャンパス情報処理室では、Windows OSと共にLinux OSの利用が可能です。
2. コンピュータの原理1［2進数（整数、小数、2の補数、IEEE754フォーマット）、16進数、コンピュータの構造］
3. コンピュータの原理2［論理演算、論理回路、CPU・メモリの原理］
4. Logisimによる論理回路設計
5. データ［文字コード、各種画像・音声・動画ファイル、圧縮と解凍］
6. 通信ネットワークのしくみ［インターネット、暗号・復号］
7. プログラミングの基礎［各種プログラミング言語の分類分け、VBAプログラミングの説明（オブジェクト指向の説明を含む）］
8. 表計算ソフトによるプログラミング1［変数とデータ型、サブルーチン、条件分岐、繰り返し］
9. 表計算ソフトによるプログラミング2［乱数とその応用例、配列、微分方程式の数値解法］
10. AIの基本的な仕組み［ニューラルネットワーク・機械学習の基礎］
11. 数値計算ソフトウェアによる方程式の解法1［MATLABによる計算とグラフ作成］
12. 数値計算ソフトウェアによる方程式の解法2［MATLABプログラミング］
13. 数値計算ソフトウェアによる方程式の解法3［Simulinkを用いたブロック線図による微分方程式の解法］
14. 生成AI入門
15. プログラミングの応用［非線形ダイナミクス］
定期試験
※パソコンの利用：レポート課題に取り組む時にパソコンを使用する（授業中は使用しない）。
※生成AIの利用：教員が生成AIを使うことを指定した場合を除き、生成AIによる出力結果をレポートとして提出してはいけない（生成AIによる記述であることが判明した場合は単位を認定しない）。

資料を配付する（教科書は無し）。資料はUniversal Passportでダウンロード可能にする。

草薙信照 (著)「コンピュータと情報システム 第2版」，サイエンス社(2015/9/25)，ISBN 9784781913698．

J. Glenn Brookshear (著), 神林靖 (訳), 長尾高弘  (訳)「入門 コンピュータ科学　ITを支える技術と理論の基礎知識」，KADOKAWA (2017/3/15)，ISBN 9784048930543．

道用大介 (著)「世界でいちばん簡単な ExcelVBAのe本 第4版」，秀和システム(2022/5/14)，ISBN 9784798067117．Tariq Rashid(著)，新納浩幸 (監, 訳)「ニューラルネットワーク自作入門」，マイナビ出版 (2017/4/28)，ISBN 9784839962258．

青山貴伸 (著), 蔵本一峰 (著), 森口肇 (著)「最新 使える! MATLAB 第3版」，講談社 (2023/6/1) ，ISBN 9784065317884. 

Steven H. Strogatz (著), 田中 久陽 (訳), 中尾 裕也 (訳), 千葉 逸人 (訳)「ストロガッツ 非線形ダイナミクスとカオス」，丸善出版 (2015/1/30)，ISBN 9784621085806.

【予習】Universal Passport上の配付資料を予めダウンロードし授業前に読む。(7.5 h)
【復習】講義内で出題される課題（7回ほどを予定）を行い、Universal Passportから提出する。(52.5 h)

採用しない。

【成績評価の基準】
講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じて、S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。
【成績評価の方法】
授業中の小テスト、レポート課題、期末試験をそれぞれ1/3ずつ(≒33.3%)の割合で評価する。

小テストとレポート課題の解答例については講義内で解説する。期末試験の模範解答については希望者のみ解説する。

情報処理システムのユーザ登録を確認し、 播磨理学キャンパス情報処理室の端末が利用可能な状態にしておく。
電子メールや Webブラウザなどの基本的な操作は、データサイエンス入門などの授業を通じて習得しておく。
授業に関する連絡はUniversal Passportに掲載するので、 授業期間中は週1回以上確認する。

該当しない。

本講義は、教職免許状「数学」(物質科学科)を取得しようとする者にとっての必修科目である。本科目の講義目的「(2)コンピュータによる数値計算やデータを活用するために必要な知識・技能（の習得）」、および到達目標「3. プログラミングやブロック線図により、データの活用や数値計算を実施できる」が、教職課程と関連付けられる。