Information Science I

Information Science I

Basic specialized courses (Specialization-related courses)／Teacher training courses

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School of Science

2Year

HSSBA2MCA1

2.00Credits

講義 (Lecture)

Spring semester 2026

佐藤　井一

理学部

Japanese

4

木曜（13:00−17:00）
理学部研究棟7F715室

sato@sci.u-hyogo.ac.jp

1◎／5◎／9◎

ー

4-2◎

Ability to keep polishing

【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) コンピュータが機能する基本原理および、データの表現や伝達・処理における標準的な方式、(2)コンピュータによる数値計算、(3)人工知能(AI)における学習原理の基礎。
【到達目標】
1. 播磨理学キャンパス情報処理室の端末を用いて、基本的な計算環境を利用できる。
2. コンピュータが機能する基本原理として、数値表現、論理回路、CPU およびメモリの仕組みを説明できる。
3. コンピュータによる数値計算の考え方を理解し、方程式や微分方程式を数値的に解くことができる。
4. AIの基本原理の一つであるニューラルネットワークにおいて、重みの更新として表される学習の考え方を説明できる。

キーワード：2進数、論理回路、CPU、メモリ、暗号・復号、MATLAB、Simulink、ニューラルネットワーク

【講義内容】
本講義は、情報科学の一部をなす基礎的な理論の解説と、数値計算ソフトウェアや表計算ソフトを活用して理解を深める内容から成る。各回において、小テストまたはレポート課題を課す。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 を通じて提出する。
【授業計画】
1. 播磨理学キャンパス情報処理室の使い方（主にLinux OSの紹介と使い方）
2. 計算と情報表現の基礎1［2進数（整数、固定小数点、2の補数、浮動小数点）、16進数］
3. 計算と情報表現の基礎2［論理演算、論理回路、メモリ］
4. CPUの構成要素1［ALU］
5. CPUの構成要素2［CU（命令デコードと制御信号生成）］
6. CPUの構成要素3［CU（ステップ実行と状態遷移による命令実行過程）］
7. CPUの全体構成と動作原理
8. データ1［文字コード、各種画像・音声・動画ファイル、圧縮と解凍］
9. データ2［暗号・復号］
10. コンピュータによる数値計算1［方程式の数値解法、微分方程式の数値解法］
11. コンピュータによる数値計算2［MATLABの活用］
12. コンピュータによる数値計算3［Simulinkの活用］
13. AIの基本的な仕組み１［ニューラルネットワークの基本構造］
14. AIの基本的な仕組み２［全結合ニューラルネットワーク］
15. AIの基本的な仕組み３［畳み込みニューラルネットワーク］
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）。

In-person

・対面授業のみ。
・遠隔授業単位上限の適用を受けない。

Limited permission for use

生成ＡＩの利用にあたっては『本学の教育における生成ＡＩの取扱いについて（学生向け）』の記載内容について留意すること。
この授業においては、以下の範囲において、生成ＡＩの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。生成ＡＩの利用については担当教員の指示に従うこと。教員が認める範囲を超えて生成ＡＩを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。生成ＡＩの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成ＡＩによる出力結果をそのままレポートとして提出してはならない。
＜利用可の範囲＞
生成ＡＩは学習および理解の補助として利用してよい。ただし、提出物の作成に用いることは、担当教員が明示的に認めた場合を除き、認めない。

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。

J. Clark Scott  (著)「But How Do It Know? - The Basic Principles of Computers for Everyone」，John C Scott (2009/7/4)，ISBN 9780615303765．

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．

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(の知識・技能の習得）」、および到達目標「3. コンピュータによる数値計算の考え方を理解し、方程式や微分方程式を数値的に解くことができる」が、教職課程と関連付けられる。