情報数学Ⅰ

科目名	情報数学Ⅰ

単位数	学年配当	開講期間	担　当　教　員
2	1	後期開講	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，線形代数を学ぶ．

科目のねらい

＜キーワード＞
Python　　ベクトル
行列式　　逆行列

＜内容の要約＞
人工知能などの専門科目の基礎として線型代数の学習を行う．この授業の目標は，ベクトル，行列と行列式，逆行列などの線型代数の基礎的な概念や演算能力を習得することである．また，Pythonの基礎および数値計算ライブラリを用いた線形代数演算を学ぶ．

＜学習目標＞
行列の基礎概念を理解し，その演算法則を習得する．
行列式，逆行列，連立方程式の解を求めることができる．
Pythonの数値計算ライブラリの使い方を習得する．

授業のながれ

Python基礎１
Python基礎２
ベクトル
直線の方程式
空間の方程式
行列の定義と演算1
行列の定義と演算2
中間まとめ
2次の逆行列
行列式1
行列式2
rankの計算
基本変形と逆行列
連立一次方程式
期末まとめ

準備学習の内容・学ぶ上での注意

各講義では，十分に復習を行い学習内容を定着させること．上記の「授業のながれ」はあくまで目安である．理解度，進捗状況により大きく変わる可能性がある．

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

本科目の関連科目

基礎数学Ⅰ，プログラミング系科目

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％

単元テスト及び試験により評価する．講義を聞く上での最低限の礼儀をわきまえている者のみを評価の対象とする．

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＞硲野敏博・加藤芳文　＜テキスト名＞理工系の基礎線形代数学　　＜出版社＞学術図書出版社