科目名[英文名]
情報の科学[Information Science]
担当教員[ローマ字表記]
WENG WEI
[
WENG, Wei
]
科目ナンバー
GSCI1801A
科目ナンバリングとは
時間割番号
75C10.124
科目区分
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講義形態
講義
開講学域等
共通教育
適正人数
75人
開講学期
Q1
曜日・時限
火4
単位数
1単位
授業形態
60単位上限
対象学生
全学生（共通教育科目に係る卒業要件未充足の２年生以上優先）
キーワード
（オンデマンド型＋対面型）人工知能(AI)、モデリング、遺伝的アルゴリズム、機械学習、ディープラーニング、コンピュータ、フローチャート、時間計算量、ネットワーク、IoT、データベース、情報セキュリティ
講義室情報
総合教育講義棟 C5講義室
開放科目
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備考
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授業の主題
人工知能(AI)、モデリング、コンピュータ、情報ネットワーク、データベース、情報セキュリティの基本知識を紹介する。
授業の目標
人工知能(AI)の最適化方法や機械学習・コンピュータ・情報ネットワーク、データベース、情報セキュリティになど、研究や生活・仕事において問題発見・問題解決に役立てる情報の科学の幅広い知識を身につけてもらう。
学生の学修目標
1.先端的な情報科学の概要を把握する。
2.未来の課題に取り組む判断力を得る。
授業概要
必ず受講の前に登録したクラスのWebClassにある「2020年度Q4の講義実施について」をよく読むうえで、登録の確定と受講をしてください。
原則として、予習・復習は毎回行う。
予習と講義終了までの学習成果は、リポートで評価する。講義終了後の復習成果は、期末試験で評価する。
第１回：コンピュータ
コンピュータの構成、ハードウェア、ソフトウェア、情報の表現、コンピュータの計算仕組み
第２回：フローチャートと時間計算量
フローチャート、時間計算量、プログラムの良し悪し
第３回：人工知能(AI)-数学モデル化
人工知能の概要、ソフトコンピューティング、問題の数学モデル化、エンコーディング
第４回：人工知能(AI)-遺伝的アルゴリズム
初世代、評価、選択、交叉、突然変異、終了条件、具体例
第５回：人工知能(AI)-機械学習
機械学習、ニューラルネットワーク、しきい値論理ユニット、深層学習(ディープラーニング)
第６回：情報ネットワーク
ネットワークの構成、規格、インターネット、通信プロトコル、IoT
第７回：データベースと情報セキュリティ
データベース概論、関係データベースの演算、情報セキュリティ対策、暗号化、電子署名、電子認証
第８回：まとめと期末試験
前半：まとめ、後半：期末試験
講義スケジュール
講義回
テーマ
具体的な内容
担当教員
1
対面
2
WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面
3
オンライン(オンデマンド)
4
WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面
5
WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面
6
WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面
7
WENG: オンライン(オンデマンド)
高田: 対面
8
対面
評価方法と割合
評価方法
第８回目に期末試験を実施し、試験の点数と毎回授業のリポートの点数を総合して評価する。期末試験を実施できない場合は、毎回授業のリポートの点数を総合して評価する。
評価の割合
試験を実施する場合：
期末試験 50%
レポート 50%
試験を実施できない場合：
期末試験 0%
レポート 100%
ルーブリック
【授業別ルーブリック】
評価項目
評価基準
達成率90-100%
達成率80-89%
達成率70-79%
達成率60-69%
達成率0-59%
(試験・リポート) 情報科学および人工知能についての理解
授業内容を完全に理解し、活用できている。
授業内容をほぼ完全に理解し、ある程度活用できている。
授業内容を概ね理解している。
授業内容の理解は最低限に留まる。
授業内容の理解は最低限に達していない。
（講義内点数）アクティブ・ラーニングや授業での活動
事前に講義内容を予習し、授業内のインタラクション部分の内容を完璧に準備する。授業内のインタラクションに最も積極的に参加し、演習問題の解決にも最も積極的に取り込んでいる。
事前に講義内容を予習し、授業内のインタラクション部分の内容を準備する。授業内のインタラクションに積極的に参加し、演習問題の解決にも積極的に取り込んでいる。
事前に講義内容を予習する。授業内のインタラクションに参加し、演習問題の解決にも取り込んでいる。
事前に講義内容を予習しない。授業内のインタラクションに求められたら参加し、演習問題の解決に適当に取り込んでいる。
事前に講義内容を予習しない。授業内のインタラクションに参加しなく、演習問題の解決にも取り込んでいない。
授業時間外の学修に関する指示
予習に関する指示
予習は必ずすること。方法は、WebClassの次回講義のスライドを見ながら、テキストの該当章をよく読んでテキストにある演習問題とアクティブラーニング問題を完成する。
予習に関する教材
復習に関する指示
講義後、それまでの内容を復習すれば、後章の演習問題やアクティブラーニング問題を解決しやすくなるため、後のリポート点数を多く得る可能性は高まる。
復習に関する教材
教科書・参考書
教科書・参考書補足
オリジナルテキスト：
WebClassにある「2020年度Q4の講義実施について」に、印刷版テキストやテキストの印刷に関する注意点があり、印刷版テキストの購入やテキストの印刷などは、それを閲覧した後でしたほうがよい。PDF版のテキストは以下のURLにアクセスし，この授業に該当するリンク先からダウンロードできる。
http://ilas.w3.kanazawa-u.ac.jp/students/subject/gs/gs_text/
※リンク先へのアクセスには，共通教育履修ガイダンスで配付する「金沢大学ID」が必要です。
オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
質問がある時、e-mailで連絡してください。
履修条件
特になし
特記事項
特になし
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