情報数学Ⅱ

科目名	情報数学Ⅱ

単位数	学年配当	開講期間	担　当　教　員
2	2	前期開講	串田　淳一

テーマ

人工知能技術の理解に必要となる数学の基礎として，微分積分を学ぶ．

科目のねらい

＜キーワード＞
導関数　　積分
偏微分　　Python

＜内容の要約＞
人工知能などの専門科目の基礎として，微分積分および確率・統計の学習を行う．この授業の目標は，常微分，偏微分，確率変数と確率分布など，機械学習を理解する上で必要な数学的概念や演算能力を習得することである．

＜学習目標＞
微分積分の理論的な基礎を理解する．
関数の連続性と微分可能性の定義を理解する．
置換積分法, 部分積分法により基本的な関数の積分が求められる.
２変数関数の微分法を理解する．

授業のながれ

集合
関数と極限
微分法1
微分法2
微分法の応用1
微分法の応用2
不定積分
中間まとめ
定積分
定積分の応用1 (確率・統計)
定積分の応用2 (確率・統計)
定積分の応用3 (確率・統計)
偏導関数
偏導関数
まとめ

準備学習の内容・学ぶ上での注意

課題は遅滞なく提出すること．他の受講生の迷惑になる行為（私語，講義中に席を離れるなど）は厳禁．

事前事後	学習内容	時間数
事前	講義の予習	15
事後	講義内容の復習	15

本科目の関連科目

情報数学Iなどの数学系科目

成績評価の方法

期末試験（筆記・Web・レポート・最終授業内）	60％
授業内でのレポート・課題等	40％
その他	0％

期末試験と課題・レポートの成績で評価する．

テキスト

■テキストを使用する
■レジュメを使用する
□未定（最初の授業で指示する）

＜著者＞飯島徹穂　＜テキスト名＞Ability数学微分積分　＜出版社＞共立出版株式会社