Course Name Year Term Period Faculty / Graduate School All Instructors Credits
30356:[2025 Fall]Information Processing (MB) 2025 Fall Mon4 College　of　Life　Sciences TSUJI TOSHIO 2

Campus

BKC

Class Venue

Co-learning102

Language

日本語

Course Outline and Method

本講義では生命科学の諸分野において重要と思われる情報科学の原理から情報リテラシー、データ構造、アルゴリズム、ネットワーク、セキュリティについて基礎から概説する。更に、生命が持っている情報を分析するために必要とされる統計的手法である回帰分析、クラス分類、クラスタリング、主成分分析について詳しく解説する。
授業は講義を中心とし、授業の最後にその日学んだ範囲で課題を課す。
表計算ソフトを使った宿題レポートを1回課す。

Student Attainment Objectives

(1) 情報処理の基礎知識を理解し、その概念を説明することができる。
(2) データ分析するための統計的手法について詳しく説明できる。
(3) 表計算ソフトを使って簡単な統計処理を行うことができる。

Recommended Preparatory Course

特になし

Course Schedule

Lecture/Instructor（When there are multiple instructors) Theme
Keyword, References and Supplementary Information

本科目は+R授業対象科目。第10回に+R授業を実施。詳細はmanaba+Rを参照

1

授業の概要と到達目標、進め方と評価方法について、情報処理システム

コンピュータ開発の歴史、コンピュータの仕組み、コンピュータが扱う情報単位（文字、数字の表現方法）

2

情報について

情報とは、情報と社会生活、音と画像信号の基本的性質、アナログ情報とディジタル情報、自己情報量、平均情報量

3

情報の符号化

符号化と情報量、一意的復号可能、瞬時復号可能、クラフトの不等式、高効率な符号化、符号化の評価、シャノン・ファノの符号化法、ハフマンの符号化法

4

データ構造とアルゴリズム１

ソフトウェアについて、プログラミング言語、アルゴリズム、計算量、配列とリスト、木

5

データ構造とアルゴリズム２

集合の表現方法（半順序付き２分木、２分探索木）、ソート（バブルソート、クイックソート、基数ソート）

6

ネットワークとセキュリティ１

コンピュータとネットワークの利用形態、データの誤り検出／訂正（長方形符号、ハミング符号）

7

ネットワークとセキュリティ２

暗号による通信と情報セキュリティ、簡単な暗号例、暗号系の分類、RSA暗号、ディジタル署名、SSL／TSL

8

ネットワークとセキュリティ３

情報社会の脅威、サイバー犯罪、個人情報保護、情報セキュリティ対策

9

回帰分析１

機械学習とは、機械学習の分類、最小二乗法

10

回帰分析２

Excelで最小二乗法の計算、確率論の基礎、ベイズの定理

11

回帰分析３

最尤推定法、ベイズ推定

12

主成分分析

固有ベクトル、寄与率

13

クラスタリング（教師なし学習）

k平均法

14

クラス分類（教師あり学習）

ロジスティック回帰、ROC曲線

Class Format

対面授業を14回実施する。

Recommendations for Private Study

授業で配布した講義資料をもとに、自らの考察をまとめることが求められる。
具体的な課題については、授業内やmanaba+Rで連絡するので、常に参照して準備すること。

Grade Evaluation Method

Kind Percentage Grading Criteria etc.
Final Examination (Written) 40

受講生の到達目標に対応して、本科目の理解度を確認する。

Report Examination
(A report to be submitted by the unified deadline)		 0

Exams and/or Reports other than those stated above, and Continuous Assessment　
(Evaluation of Everyday Performance in Class)		 60

参加状況と授業態度で評価を行う（25%）
毎回の授業で課す課題により評価する（25%）
表計算ソフトを使った宿題レポートで評価を行う（10%）

Grade Evaluation Method （Note）

特になし

Advice to Students on Study and Research Methods

Excelを使って統計処理を行うので、簡単な表計算をできるようにしておくこと

Textbooks

Textbooks （Frequency of Use, Note）

毎回配布する講義資料をもとに授業を行う。

Reference Books

Reference Books （Frequency of Use, Note）

特になし

Web Pages for Reference

特になし

How to Communicate with the Instructor In and Out of Class(Including Instructor Contact Information)

Talk with Students,Other (Separate instructions will be provided)

Other Comments

特になし
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