授業の主題
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情報科学の中心分野である人工知能は演繹的推論と帰納的推論に分類され、離散数学などが基礎となる。
本講義では、情報科学の基礎となる離散数学を講義する。
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学修目標（到達目標）
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情報科学で重要な以下の基本を講義する。
情報科学の事象を数学的に論じる能力を獲得する。
１．論理
２．述語
３．集合
４．関数
５．数え上げ
６．確率
７．数学的帰納法と再帰的定義
８．関係
９．同値関係
１０．順序
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授業概要
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１．論理と述語 １回
２．集合と関数 １回
３．数え上げ １回
４．確率 １回
５．数学的帰納法と再帰的定義 １回
６．関係 １回
７．同値関係 １回
８．順序と期末試験 １回
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評価方法と割合
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評価方法
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次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％～100％）」、「Ａ（同80％～90％未満）」、
「Ｂ（同70％～80％未満）」、「Ｃ（同60％～70％未満）」を合格とし、
「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
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評価の割合
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学期末試験とレポート/Final exam 100%
レポート提出しない学生は受験資格がありません。
毎週レポートを課す。
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授業時間外の学修に関する指示
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予習に関する指示
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★1. On-demand materials (entire class content)
事前にオンデマンドの講義資料を理解すること
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復習に関する指示
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★1. On-demand materials (entire class content)
講義したオンデマンドの講義資料を理解すること
参考書の問題を解いて復習すること
毎週、講義の復習レポートを課す。
他人のレポートを写すなどの行為は著作権侵害となり、処罰します。
レポート提出しないものは期末試験の受験資格はありません。
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教科書・参考書
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教科書
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486481032X
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西野 哲朗 (著), 若月 光夫 (著)
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数理工学社
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参考書
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Mathematical Logic for Computer Science
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Mordechai Ben-Ari
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springer
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教科書・参考書補足
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教科書
守屋悦朗 ：使いこなそうやさしい離散数学
参考書は以下です.各人で自習してください。
情報工学のための離散数学入門 (グラフィック情報工学ライブラリ=GIE)
西野 哲朗 (著), 若月 光夫 (著)
数理工学社
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オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
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None. Make an appointment by e-mail.
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履修条件
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None
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その他履修上の注意事項や学習上の助言
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-Prepare for the next course by reading the corresponding portions in the text.
-Review the course using the text and other materials.
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カリキュラムの中の位置づけ
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微積分、線形代数などの数学の基本を理解しており、情報科学の基礎を講義する。
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特記事項
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講義で関連する内容に関して、以下の書籍の1章から3章の例題と演習で自習すること。
情報工学のための離散数学入門 (グラフィック情報工学ライブラリ=GIE)
西野 哲朗 (著), 若月 光夫 (著)
数理工学社
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教材ファイル
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