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 矢野　秀樹

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＞
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．

＜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．
行列を用いた数値計算を例を通して理解できる

授業のながれ
線形代数とは
連立一次方程式
線形空間
平面ベクトルと空間ベクトル
線形写像
行列の計算
逆行列
基底の取り替えと線形変換
固有値 固有ベクトル
対角化
行列式
一般の行列式の定義
余因子展開
行列式の図形的意味 行列の具体的応用
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，

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． 講義を理解するためには予習復習を必ず行うこと、レポート課題は必ず提出すること 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　

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＞石井 俊全　＜テキスト名＞まずはこの一冊から 意味がわかる線形代数 　＜出版社＞ベレ出版


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