3-4年 - 筑波大学情報学群情報科学類

平成 28 年度
情報科学類シラバス
この冊子の内容は、オンラインでも閲覧可能です。
http://www.coins.tsukuba.ac.jp/syllabus/
記載内容に関しては、履修要覧・開設授業科目一覧を確認して下さい。
各授業の教室番号は、開設授業科目一覧で確認して下さい。
平成 28 年 4 月
筑波大学
情報科学類
情報科学類カリキュラム（平成28年度入学者用）
専門基礎科目
学年・学期
1-春
1-秋
専門科目（学類共通）
( 数学系)
（物理系）
( プログラミング基礎）
線形代数I
解析学I
コンピュータ数学 [1]
線形代数II
解析学II
離散構造
解析学III
複素関数論
確率論
力学
コンピュータリテラシ
プログラミング入門A [1]
電磁気学
シミュレーショ
ン物理 [1]
2
(英語）
(学生主導型)
技術英語 [1]
Mathematics for
Computer Science
情報特別演習I
情報特別演習II
データ構造とアルゴリズム[3]
データ構造とアルゴリズム実験 [1.5]
システムプログラミング序論 [3]
ソフトウェア技法
オブジェクト指向プログラミング実
習 [1]
情報科学概論II
論理回路実験 [1.5]
論理システム [1]
数値計算法
論理システム実験 [1.5] システム制御概論
情報理論
論理と形式化
コンピュータグラフィックス
基礎
電気回路
（主専攻共通科目）
プログラム言語論
数理アルゴリズムとシミュ
レーション
人工知能
コンピュータネットワーク
計算機アーキテクチャ
データベース概論I
オペレーティングシステムI
信号処理概論 [1]
パターン認識
ヒューマンインタフェース
情報セキュリティ
大学院
注1) 開設授業科目に変更が生じることもあるので注意のこと。
注2) 下線つきの科目は、必修科目を表す
注3) 科目名の後の"[ ]" は単位数を表す。 "[ ]"が付いていない科目は2単位である。
知能情報メディア主専攻
情報科学概論I
情報科学基礎実験 [1]
論理回路
専門語学A [1.5], B [1.5]
情報システム主専攻
( ハードウェア基礎) ( その他の専門科目)
プログラミング入門B [3]
3
4
ソフトウェアサイエンス主専攻
（その他の専門科目）
インターンシップ I [1]
インターンシップ II [1]
ソフトウェア品質保証 [1]
情報技術の最新動向
プログラム理論 [ 1]
計算モデル論
オートマトンと形式言語
プログラミングチャレンジ
システム数理I [1], II [1], III [1]
数理メディア情報学
インタラクティブ CG
情報線形代数
情報可視化
ソフトウェアサイエンス実験A
[3], B[3]
並列処理アーキテクチャ I [1], II 認知科学概論 [1]
[1]
統計学
VLSI工学
信号解析
プログラム言語処理
ディジタル信号処理
システムプログラム
音声聴覚情報処理
ソフトウェア工学
自然言語処理
データベース概論II
視覚情報科学
情報検索概論
知識処理概論 [1]
オペレーティングシステムII [1] 画像メディア工学
分散システム [1]
画像認識工学
システム評価技法
機械学習
知能情報メディア実験A [3],
電子回路
B[3]
情報システム実験A [3], B[3]
卒業研究A [3], B [3]
システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
システム情報工学研究科リスク工学専攻
1
プログラミング
チャレンジ
春学期
・
情報可視化
機械学習
音声聴覚情報処理
・
法
論
計算モデル論
秋学期
コンピュータネットワーク
・
分散システム
オペレーティングシステム
情報と業
システム数理・
計算機アーキテクチャ
春学期
・
統計学
生
並列処理アーキ
テクチャ
ソフトウェア工学
信号処理概
論
知識処理概論
指導・
指導法
人工知能
秋学期
並列処理アーキ
テクチャ
・
システム評価技法
工学
指導・
生
・
インタラクティブ
画像メディア工学
生
春学期
視覚情報科学
指導・
システムプログラム
信号解析
システム数理
主専攻実験 (情報システムソフ
トウェアサイエンス知能情報メ
ディア)
プログラム理論
数理メディア情報学
秋学期
・
ディジタル信号処理
主専攻実験 (情報システムソフ
トウェアサイエンス知能情報メ
ディア)
プログラム言語論
データベース概論
電子回路
画像認識工学
春学期
・
ヒューマンインタフェース
情報技術の最新動向
・
法
論
科指導法
科指導法
自然言語処理( 1単位)
科指導法
オートマトンと形式言語
・
情報検索概論
パターン認識
秋学期
科指導法
科指導法
確率
知識処理
科指導法
オペレーティングシステム ( 1単
位)
プログラミング
チャレンジ
情報線形代数
春学期
主専攻実験 (情報システムソフ
トウェアサイエンス知能情報メ
ディア)
・
情報セキュリティ
認知科学概論
数理アルゴリズムとシミュレー
ション
・
秋学期
プログラム言語処理
主専攻実験 (情報システムソフ
トウェアサイエンス知能情報メ
ディア)
データベース概論
オペレーティングシステム ( 1単
位)
システム数理・
後
つに分
春、秋モジュールの授業は
の
の
分のを
授業について、
の
な
単位数 ( ) に
するコマ数を
は授業の回に
する。
用する (
では1単位 1 コマ
験) 。
の
ソフトウェア品質保証
情報特別演習 ( 年 )
専門語学・
卒業研究 ( 年 )
路指導 ( 年 )
実演習 ( 年 )
科目
必修科目
共通科目の
情報科学類向クラス指
情報科学類開設科目の
の必修科目
科目
科目
ソフトウェアサイエンスソフトウェアサイエンス主専攻の科目
情報システム
知能情報メディア
情報システム主専攻の科目
知能情報メディア主専攻の科目
のある科目
情報特別演習I,II [GB13312,GB13322]
SpecialExerciseinInformationScienceI,II
対象：I:1,2学年，II:2,3学年
担当教員：佐久間淳,川島英之,今倉暁,他
開設学期：通年
曜⽇・時限：随時
単位数：2単位
概要
学⽣が興味や能⼒に応じて⾃主的に演習テーマを設定して，それに適したアドバイザ教員を決定して打ち合わせを⾏いながら演習
を実施する．どのようなテーマを選択したら良いか分からない学⽣には，テーマの決定について教員が相談にのりアドバイスを⾏
う．最後に演習結果を発表する公開発表会を⾏いレポートを提出する．企画⼒，実⾏⼒，表現⼒，プレゼンテーション能⼒を養う
ことを⽬的とする．
学習・教育⽬標
１．⾃分の興味や能⼒に応じて適切な演習テーマを決定できること．
２．アドバイザ教員と打ち合わせを⾏いながら⾃⼒で演習を完成させること．
３．的確なプレゼンテーションが⾏えること．
時間割
⽉
講義内容/理解すべき項⽬
演習テーマとアドバイザ教員の決定4⽉の説明会の後，様々な教員を訪問し演習テーマとアドバイザ教員を決定す
る．
演習実施アドバイザ教員と打ち合わせを⾏いながら演習を実施する．
中間発表会演習テーマの概要について，レポートを提出し中間発表会において報告する．
最終発表会公開発表会において，各⾃が10分程度で演習結果を発表する．
レポート提出演習結果をまとめたレポートを提出する．
4〜5⽉
6〜12⽉
9⽉
12⽉
1⽉
予備知識・前提条件
テーマの決定⽅法について：
4〜5⽉にかけて様々な教員を訪問し演習テーマとアドバイザ教員を決定するが，決定にあたって以下に注意すること．事前にアド
バイザ教員を訪問しない学⽣の履修は認めない．アドバイザ教員１⼈当たりの担当学⽣数は３⼈以内とする．１つのテーマを複数
の学⽣がグループを作って分担してもよいが，１グループの学⽣数は３名以内とする．テーマとしてはプログラムを作ることに限
定しない．例えば，ソースコードの解読や⽂献調査も認められる．
演習テーマの例：
サーバ構築とネットワーク管理
OpenTypeフォントの構造とレンダリング
Webアプリケーションに対する脆弱性スキャナの研究開発
ChineseLanguageAuditoryBCISpeller(中国語⼊⼒のための聴覚BCIスペル)
⾼次局所⾃⼰相関特徴を利⽤した印象語によるマルチメディアの検索
2次元物理シュミレータの開発
MIDIデバイスなどによるソフトウェアの制御を簡略化するためのライブラリの開発
マイコンを⽤いたスマートウォッチ制作
Haskellを⽤いたAPL⾵⾔語の処理系実装
WebUIを備えた脆弱性解析のためのHTTPProxyの実装
FPGAで作る⾃動演奏機械
XBeeを⽤いた通信機能付きセンサーモジュールによる畑のセンシング
株価の変動とTwitterにおける評判の相関分析
JavaによるGUI囲碁アプリケーションの作製
Railsを利⽤したWebアプリケーション「やる夫板エクスプレス」の開発
密⾏列におけるガウス消去法とLU分解による連⽴⽅程式ソルバーの並列実装
例外処理を追加したLua処理系の実装
密⾏列のブロックLU分解の実装と性能評価
luaでのカードゲームのAIスクリプト作成
Pythonによる混合ガウス分布を⽤いた多対多統計的声質変換の実装
影による物体の認識変容
数値計算⽤プログラミング⾔語の開発
SchemeSource-CodeOptimizerの実装
成績評価
中間発表会における発表（20%），最終発表会における発表（30%）とレポート（50%）を総合して評価する．
教員メールアドレス
佐久間：jun＠cs.tsukuba.ac.jp川島：kawashima＠cs.tsukuba.ac.jp，今倉：imakura＠cs.tsukuba.ac.jp，
講義のWebページ
http://www.coins.tsukuba.ac.jp/special-seminar/
オフィスアワー
電⼦メールにて予約
MathematicsforComputerScience [GB13604]
MathematicsforComputerScience
対象：3学年
開設学期：秋AB
担当教員：アランニャ,クラウス
曜⽇・時限：⽔5・6
単位数：2単位
概要
Thecourseprovidesanintroductiontoelementaryconceptsofmathematicsforcomputerscience.Topicsinclude:formallogicnotation,
induction,setsandrelations,permutationsandcombinations,countingprinciples,discreteprobability.
学習・教育⽬標
Thegoalofthisclassistoshowhowtouse"mathematicalthinking"tosolvepracticalproblems.純粋数学理論だけではなくて、数学的考え
⽅と常識を合わせて実際的問題を解く。
キーワード
形式論理学,帰納法,集合と関係,順列と組み合わせ,離散的確率.
Keywords
formallogic,induction,setsandrelations,permutationsandcombinations,countingprinciples,discreteprobability.
時間割
週
第１
第2
第3
第4
第5
第6
第7
第8
第9
第10
講義内容/理解すべき項⽬
Logic
SetsandProofs
Induction
NumberTheory
GraphTheory
Counting
Recurrences
GeneratingFunctions
Probability
ConditionalProbabilityandIndependence
教材
Lecturenotesandothermaterialswillbedistributedintheclassandavailableonlineaftereachclass.
参考書籍
MITOpenCoursewareReading"MathematicsforComputerScience"availableonlineat:
MathematicsforComputerScience-AstaughtatMITin:Fall2010
or
MathematicsforComputerScience-AstaughtatMITin:Fall2005
予備知識・前提条件
Youshouldunderstandbasiccalculusandelementarymatrixalgebra.TheclassistaughtinEnglish.
成績評価
Thegradewillbecomputedfromhomeworks,quizzes,andawrittenexamination.
教員メールアドレス
Aranha:[email protected]
Rutkowski:[email protected] http://tomek.bci-lab.info/
オフィスアワー
Dr.TomaszM.Rutkowski: byappointment.
ClausAranha:byappointment.
備考
Scheduleandtopicsmaychangeslightlyaccordingtotimeavailable,students'interestsandclasssize.
ThecoursewaspreparedbasedonMITOpenCourseware:
TomLeightonandMartenvanDijk, MathematicsforComputerScience-Astaughtin:Fall2010 ,6.042J/18.062J.(MassachusettsInstitute
ofTechnology:MITOpenCouseWare),http://ocw.mit.edu(AccessedFebruary2,2012).License:CreativeCommonsBY-NC-SA
RonittRubinfeldandAlbertR.Meyer,MathematicsforComputerScience-Astaughtin:Fall2005 ,6.042J/18.062J.(Massachusetts
InstituteofTechnology:MITOpenCouseWare),http://ocw.mit.edu(AccessedFebruary2,2012).License:CreativeCommonsBY-NC-SA
ソフトウェア品質保証[GB13804]
QualityAssuranceandControlforSoftwareEngineering
対象：3・4学年
開設学期：春C
担当教員：早瀬康裕,横川慎⼆，⼤杉直樹，伊藤誠,
曜⽇・時限：集中
単位数：1単位
概要
産業界において、お客様からの満⾜度や信頼を得るためには、単に「動く」モノではなく、「良い(⾼品質な)」モノを提供するこ
とが求められる。企業は様々な⼿法や取り組みを⾏い、品質確保を実現している。
本授業では、品質保証の考え⽅や⾼品質実現のための取り組みについて、企業にて開発や品質保証などの担当経験をもつ講師が、
ディスカッションや演習、経験談を交えながら講義する。
学習・教育⽬標
•製品の品質を確保する企業のシステムについて簡単に説明できるようになる
•品質保証や品質管理の概要について説明できるようになる
•ソフトウェアの品質保証の概要について説明できるようになる
•サービスの品質保証の概要について説明できるようになる
•簡単な統計解析の課題に対し解を求められるようになる
キーワード
顧客満⾜、品質保証、品質管理、品質マネジメントシステム、信頼度、故障率、テスト技法
Keywords
CustomerSatisfaction,QualityAssurance,QualityControl,QualityManagementSystem,Reliability,FailureRate,Testingmethodologies
時間割
回
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
講義内容
品質保証とは何か
1.品質とは何か
品質の定義について解説し、その基礎となるCS（顧客満⾜）とはどういうことかを解説する。
2.品質マネジメントの概要
品質保証や品質管理を含む広い概念である品質マネジメントの概要と、その基本であるPDCAや継続的改善とは
どういうことかを解説する。
3.品質レベルの実現およびそのツール
品質保証とは、顧客に約束した品質レベルを、責任をもって実現していくことであることを解説し、そのために
企業で使われる主要なツールであるQC７つ道具や統計⼿法､ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ管理や組織管理等について紹介する。
品質保証の歴史と企業の取組み
1.品質保証の歴史的背景
品質保証の歴史的背景として、科学的管理法からSQCを経て⽇本経済の急速な成⻑を⽀えたTQC、さらには
ISO9000への発展について概説する。
2.品質保証の今後の展開
今後の展開として、JQAなど経営品質向上への取組みや企業ｺﾝﾌﾟﾗｲｱﾝｽへの発展について解説し、併せて技術者倫
理に関する事例研究を⾏う。
3.企業における取組み（事例紹介）
企業における取組みの事例として、⽇⽴製作所で50年以上の歴史をもつ「落穂拾い」について紹介し、その基本
はCS（顧客満⾜）やｺﾝﾌﾟﾗｲｱﾝｽと共通であることを解説する。
品質保証・品質管理の基本的⼿法
1.QC7つ道具
QC7つ道具（管理図、ﾋｽﾄｸﾞﾗﾑ、ﾊﾟﾚｰﾄ図、特性要因図、散布図、ﾁｪｯｸｼｰﾄ、層別）について解説し、代表的な⼿
法の演習により理解を深める。併せて、新QC7つ道具についても簡単に触れる。
2.統計解析の基礎
統計解析の基礎として、SQC(統計的品質管理）の基本概念である品質のばらつきを表す標準偏差について概説す
る。さらに実ﾃﾞｰﾀを⽤いて標準偏差を求めﾋｽﾄｸﾞﾗﾑや散布図を作成する演習を⾏い、異なる⺟集団の平均値の差の
検定についても経験し理解を深める。
信頼性と信頼性設計（その1）
1.信頼性の基礎
信頼性の定義
信頼性の尺度（故障率、MTBFなど）
2.故障解析
バスタブ曲線
信頼性と信頼性設計（その2）
1.故障解析
ワイブル分布
2.信頼性設計
フェイルセーフ設計（機器は必ず故障する、ということを前提に、仮に故障が発⽣しても常に安全側に機能する
という設計思想）
フールプルーフ設計（知識を持たないものが誤った操作を⾏っても事故に⾄らないようにするという設計思想）
冗⻑性設計（構成を多重化することにより1つの部品が故障したことにより、装置全体が停⽌してしまわないよ
うにするという設計思想）
2.製品事例
第6回
第7回
第8回
第9回
第10回
ソフトウェアの品質保証（その1）
1.ソフトウェア品質とは
概念と定義
2.品質要因の事故事例
3.品質の定義と品質特性
4.ソフトウェア開発プロセス
ソフトウェアの品質保証（その2）
1.設計⼯程におけるソフトウェア品質の作りこみ
ウォーターフォール型での考え⽅
2.ソフトウェアライフサイクルプロセスにおける品質向上
品質評価基準ソフトウェアメトリック
3.レビューの実施⽅法
ソフトウェアの品質保証（その3）
1.ソフトウェア・テストにおけるソフトウェア品質の作りこみ
ソフトウェア･テストの⽬的
テスト⼯程の種類
2.テスト技法（１）
テスト技法の種類
ホワイトボックステスト（命令、分岐などプログラムの構造に注⽬したテスト）
ソフトウェアの品質保証（その4）
1.テスト技法（２）
ブラックボックステスト（プログラムの⼊出⼒に注⽬し、仕様通りにプログラムが動作することを確認するテス
ト）
2.その他のテスト（⾮機能テストなど）
サービスの品質保証
1.サービス及びその品質保証の現状
今や⽇本のGDPの７割がサービス業を含む第三次産業で占められ、サービス及びその品質保証の重要性が増⼤し
ている現状を概説する。
2.サービスの３⼤特徴
サービスの３⼤特徴である無形性、同時性、個別性について解説し、その特異性からサービス品質の向上策のﾎﾟ
ｲﾝﾄや「真実の瞬間」について解説する。
3.サービス品質保証のノウハウ
ＳＬＡ（サービス・レベル・アグリメント）プロジェクトマネジメント（PMBOK）ITサービスマネジメント
ISO20000ITIL
教材
資料を配布する
参考書籍
全般に関する参考書籍
・永⽥靖著：品質管理のための統計⼿法：⽇本経済新聞社(⽇経⽂庫)(2006)
・⼭⽥正美著：よくわかるこれからの品質管理：同⽂館出版（2004）
・都崎雅之助、他著：経営⼯学概論（第２版）：森北出版（2003）
信頼性と信頼性設計に関する参考書籍
・真壁肇編：改訂版信頼性⼯学⼊⾨：⽇本規格協会（1996）
ソフトウェアの品質保証に関する参考書籍
・保⽥勝通/奈良隆正著：ソフトウェア品質保証⼊⾨-⾼品質を実現する考え⽅とマネジメントの要点：⽇科技連出版社（2008）
サービスの品質保証に関する参考書籍
・近藤隆雄著：サービスマネジメント⼊⾨：⽣産性出版（2004）
・ヤン・カールソン著（堤猶⼆：訳）：真実の瞬間：ﾀﾞｲﾔﾓﾝﾄﾞ社（2004）
予備知識・前提条件
平均値や標準偏差、正規分布など統計に関する基本的知識を持っていることが望ましい。
成績評価
出席、演習、レポート等により総合的に評価する。
教員メールアドレス
伊藤誠:itoh.makoto.ge(AT)u.tsukuba.ac.jp
TF・TA
朴⽊俊也（システム情報⼯学研究科リスク⼯学専攻博⼠前期課程1年）
オフィスアワー
授業中にアナウンスする。
備考
この科⽬は平成21年度産業技術⼈材育成⽀援事業（IT⼈材育成強化加速事業）の⼀環として企業および⾏政の協⼒の下、実施され
るものである。
インターンシップI,II [GB13903,GB13913]
InternshipI,II
対象：3・4学年
担当教員：滝沢穂⾼他
開設学期：通年
曜⽇・時限：応談
単位数：1単位
概要
企業の⼯場や研究所等における技術開発、研究開発などの就業経験を通して、これまでに学習した内容を実践し、実社会に対する
⾒聞を広めるとともに、将来の進路についての有益な情報を得る。
学習・教育⽬標
各種情報技術が実務の中でどのように活⽤されているのか、どのようなスキルが必要とされているか等について、受け⼊れ企業に
おける就業体験を通じて学習し、専⾨能⼒向上と職業意識啓発の機会とする。
予備知識・前提条件
実習希望者は春ABモジュールに⾏われる説明会に出席すること。また、履修⽅法の詳細については、情報科学類インターンシップ
推進委員会のWebページを参照すること。
成績評価
実習内容に関するレポート、および担当教員によるヒアリングをもって評価する。
教員メールアドレス
[email protected]（情報科学類インターンシップ推進委員会）
講義のWebページ
情報科学類インターンシップ推進委員会http://www.coins.tsukuba.ac.jp/~internship/
オフィスアワー
説明会において指⽰する。
備考
情報技術の最新動向[GB14502]
RecentAdvanceofInformationTechnology
対象：4学年
開設学期：春ABC
担当教員：嵯峨智他
曜⽇・時限：⽊5・6
単位数：2単位
概要
ITが社会に及ぼすインパクト，最先端技術の開発動向，⾰新的なIT活⽤戦略等の各種事例について，産業界から幅広い講師陣を招
聘し，各社のトレンドの捉え⽅，読み⽅を交えて講義する．
学習・教育⽬標
社会のなかでどのようにITが使われているのか、その技術的な歴史と今後の展望や課題を理解する.
キーワード
最先端技術，IT，システム開発，IT活⽤，産業界
Keywords
InformationCommunicationTechnology,Business System,System Development
時間割
週
第01週
第02週
第03週
第04週
第05週
第06週
第07週
第08週
第09週
第10週
講義内容
ビジネスを変⾰するIoTとデジタル化牧野司(東京海上⽇動⽕災保険株式会社)
クラウド時代を⽀える最新ICT動向林雄代(⽇本電気株式会社)
ここまでできるパブリッククラウドマイクロソフトAzure板倉真由美(⽇本マイクロソフト株式会社)
コグニティブ・ビジネスの最新動向野⽥晴義(⽇本アイ・ビー・エム株式会社)
構想の実現アジャイルデリバリー中⾕公⺒(アクシスインターナショナル株式会社)
プロジェクトマネジメント最新動向神庭弘年(神庭PM研究所)
組み込みソフトの適⽤事例(KIOSK端末，スキャナの事例)姫崎⾼志(株式会社PFU)
スーパーコンピュータ開発の最新動向〜ポスト京にむけて〜宮崎博⾏(富⼠通株式会社)
組み込みシステム開発とオープンソースコミュニティー上⽥理(ソニー株式会社)
OSSの最新動向とNTTデータの取り組み下垣徹(株式会社NTTデータ)
組み込みシステム開発の動向-ストラテジーの重要性を考える⻑野正(京セラドキュメントソリューションズ)
ビッグデータ利活⽤のための最新分析技術渡部勇(株式会社富⼠通研究所)
ビッグデータ利活⽤の最新事例紹介鈴⽊浩⼦(株式会社富⼠通研究所)
参考書籍
各講義の中で紹介する.
予備知識・前提条件
特になし.
成績評価
講義中のミニテストおよび課題レポートにより評価する
上記項⽬の合計で
90点以上〜100点以下
A+
80点以上〜90点以下
A
70点以上〜80点未満
B
60点以上〜70点未満
C
60点未満 D
教員メールアドレス
嵯峨智:[email protected]
講義のWebページ
http://www.cs.tsukuba.ac.jp/project/it-lecture/(パスワードは授業の際に通知)https://manaba.tsukuba.ac.jp/ct/course_276470
オフィスアワー
F804⾦08:40-09:55
備考
2016年度講義⽇程
04/14第01週
04/21(休講)
04/28第02週
05/12第03週
05/19第04週
05/26第05週
06/02第06週
06/09第07週
06/16第08週
06/23第09週
06/30第10週
専⾨語学A[GB19041]
EnglishforSpecializedSubjectsA
対象：4学年
開設学期：春ABC
担当教員：全教員
曜⽇・時限：応談
単位数：1.5単位
概要
卒業研究の指導教員のもと、少⼈数セミナー形式で、専⾨分野の基礎となる英語⽂献の講読とその内容の討論を⾏うとともに、英
語⽂献の概要をまとめたレポートを作成する。
学習・教育⽬標
卒業研究に関連した専⾨分野における英語の読解⼒と表現⽅法を⾝に付ける。また、英語⽂献の調査⽅法を習得する。
キーワード
専⾨英語、学術論⽂、英⽂読解、⽂書要約
Keywords
TechnicalEnglish,scientificpaper,Englishreadingcomprehension,documentsummarization
教材
各担当教員が指定する。
予備知識・前提条件
技術英語I、MathematicsforComputerScienceの単位を取得していることが望ましい。
成績評価
英語⽂献の概要をレポートとして提出する。成績は、セミナーへの出席、セミナーにおける討論、レポートなどから総合的に判定
する。セミナーへの出席率が著しく低い場合は、単位を取得できない。
オフィスアワー
各担当教員が指定する。
専⾨語学B[GB19051]
EnglishforSpecializedSubjectsB
対象：4学年
開設学期：秋ABC
担当教員：全教員
曜⽇・時限：応談
単位数：1.5単位
概要
卒業研究の指導教員のもと、少⼈数セミナー形式で、英語⽂献の講読とその内容の討論を⾏う。また、卒業論⽂の英⽂概要（学務
委員会の了承を得ることにより、同⽔準の英語⽂章に代えることができる）を執筆する。
学習・教育⽬標
卒業研究に関連した専⾨分野における英語について、専⾨論⽂を理解するための読解⼒と、専⾨的内容を英語で伝える表現⼒を⾝
に付ける。
キーワード
専⾨英語、学術論⽂、英⽂読解、英⽂作成
Keywords
TechnicalEnglish,scientificpaper,Englishreadingcomprehension,Englishwriting
教材
各担当教員が指定する。
予備知識・前提条件
技術英語I、MathematicsforComputerScienceの単位を取得していることが望ましい。
成績評価
成績は、英語⽂献の講読、セミナーにおける英語⽂献に関する討論、卒業論⽂の英⽂概要などから総合的に判定する。セミナーへ
の出席率が著しく低い場合は、単位を取得できない。
オフィスアワー
各担当教員が指定する。
卒業研究A,B[GB19948,GB19958]
GraduationStudiesA,B
対象：4学年
開設学期：春ABC・秋ABC
担当教員：全教員
曜⽇・時限：応談
単位数：各3単位
概要
配属された研究室において、指導教員の指導の下に、学⼠課程のまとめとなる研究を⾏う。研究テーマは、情報科学の各研究分野
の中から設定される。卒業研究A、同Bの２科⽬を修得することが卒業の必須条件である。
卒業研究Aでは、研究開発活動の基礎となるスキルおよび習慣を⾝につけること、および、研究テーマを決定する。具体的には、
⽂献調査などによる研究分野の現状の把握、問題の設定、研究計画の策定、⾃発的な考察、セミナー等におけるディスカッション
などの⽅法を学ぶ。
卒業研究Bでは、設定した研究テーマに関する研究開発活動を⾏い、情報分野の専⾨家として必要な能⼒・資質を獲得する。具体
的には、卒業研究Aの内容に加え、問題解決、他の研究との⽐較、論⽂作成、プレゼンテーションなどの⽅法を学ぶ。
学習・教育⽬標
定められた研究・開発テーマに主体的かつ計画的に取り組むことにより、問題発⾒能⼒、問題解決能⼒、研究計画の⽴案能⼒、コ
ミュニケーション能⼒、⽂章や⼝頭発表における表現⼒などの能⼒および習慣を体得することが⽬標である。また、⾃分の研究
テーマと社会・環境との関連、および技術者としての倫理をグローバルな視点で考える習慣を養うことも重要な⽬標の⼀つであ
る。
成績評価
研究テーマの理解と選択、論⽂等の学術情報の調査⽅法、研究遂⾏、セミナーでのディスカッションへの参加、論⽂作成、プレゼ
ンテーションなどについて総合的に評価する。
備考
実施計画：[卒業研究A,B共通]
卒業研究の実施計画は、配属研究室の指導教員と⼗分相談した上で、学⽣が主体的に設定する。教員⽴会いの研究従事時間
数は６６コマ以上とする。
卒業研究に関する諸注意：[卒業研究A,B共通]
研究室配属（卒業研究を⾏う研究室の決定）：
3年次⽣に対して、11〜12⽉頃の適切な時期に（卒業研究の開始に先⽴って）、説明会(卒論配属説明ガイダンス)が開催さ
れる。その後、個別の研究室訪問や研究室主催の説明会などを経て、学⽣の希望を調整した上で、配属先の研究室が決定
される。前もって、卒研配属に関するスケジュールが掲⽰またはWeb上で通知される。
中間報告（卒業研究の進捗状況の報告）
卒業研究の進捗状況をまとめた中間報告を⾏う。中間報告の時期は別途指定する。
卒業論⽂発表（論⽂の提出と⼝頭発表）：
卒業研究の内容をまとめた卒業論⽂を作成・提出し、卒業研究発表会で⼝頭発表を⾏い、審査を受ける。
プログラム⾔語論[GB20101]
ProgrammingLanguagesandMethodology
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：⻲⼭幸義
曜⽇・時限：⽊3・4
単位数：2単位
概要
プログラム⾔語の基本概念を系統的に学習する。内容は、構⽂と意味、インタプリタとコンパイラ、抽象機械と仮想機械、関数と
型システム、モジュラリティとオブジェクトなどである。取り上げるプログラム⾔語は、⼿続き型、関数型、論理型、オブジェク
ト指向型などである。
学習・教育⽬標
多くのプログラム⾔語に共通して現れる基本的かつ重要な概念を学び、これらの概念がプログラム⾔語でどのように具体化されて
いるかを理解する。
キーワード
構⽂と意味、インタプリタ、コンパイラ、抽象機械，関数、型システム、モジュラリティ、抽象化、オブジェクト指向、ソフト
ウェアの信頼性。
Keywords
SyntaxandSemantics,Interpreter,Compiler,AbstractMachine,Function,TypeSystem,Modularity,Abstraction,Object-Orientation,Software
Reliability.
時間割
週
第１週
第２〜５週
第６〜８週
第９〜１０週
講義内容/理解すべき項⽬
導⼊：構⽂と意味、インタープリタとコンパイラ、抽象機械，⾼級⾔語と低級⾔語、⼿続き型⾔語と宣⾔型
⾔語。
基礎：抽象機械，意味論，関数と⼿続き、ブロック構造と変数スコープ、データ構造と型システム、制御構
造と評価順序、メモリ管理とゴミ集め、演習。
モジュラリティと抽象化：構造化プログラミング、データ抽象化、モジュール、抽象データ型、オブジェ
クト指向、クラスと継承、演習。
様々なプログラミング⾔語、発展的な話題、授業のまとめ。
教材
講義資料は、この授業のホームページを通じて配布する。
参考書籍
この授業の⼀部は以下の書籍に準拠している。
ProgrammingLanguageConcepts,PeterSessoft,Springer,2012.
また、以下の本も参考にしている。
ConceptsinProgrammingLanguages,JohnC.Mitchell,CambridgeUniversityPress,2003.
ProgrammingLanguages:PrinciplesandParadigms,MaurizioGabbrielliandSimoneMartini,Springer-Verlag,2010.
予備知識・前提条件
何らかのプログラミング⾔語（C,Java,Scheme,MLなど）を⽤いたプログラミングの経験があることが望ましい。
成績評価
授業への出席を前提として、演習３０％、試験７０％により成績評価を⾏う。
教員メールアドレス
⻲⼭:kam[at]cstsukubaacjp
TF・TA
未定
講義のWebページ
http://logic.cs.tsukuba.ac.jp/~kam/plm/
オフィスアワー
初回の講義で指定する。
数理アルゴリズムとシミュレーション[GB20201]
ComputationalAlgorithmandSimulation
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：櫻井鉄也,今倉暁,保國惠⼀
曜⽇・時限：⾦1・2
単位数：2単位
概要
科学や⼯学の様々な分野でコンピュータは⼤きな役割を果たしている．本講義では，これらの分野でコンピュータを活⽤するため
の基本的な考え⽅と⼿法を習得する．さらに，データ解析や振動解析などの応⽤事例によって理解を深める．
学習・教育⽬標
コンピュータによって科学・⼯学の様々な現象を扱うためのモデリングとそれを処理するための数値アルゴリズムを理解し習得す
る．また，数値計算に便利なツールとしてMATLAB(またはScilab)を習得するとともに，プログラミングの基本的な考え⽅について
も理解を深める．
キーワード
計算⼿法，偏微分⽅程式，反復解法，データ解析
Keywords
Computationalmethods,partialdifferentialequations,iterativesolvers,dataanalysis
時間割
週
第1〜2週
第3週
第4〜5週
第6〜7週
第8週
第9〜10週
講義内容/理解すべき項⽬
講義の概要と準備
科学技術・産業応⽤におけるコンピュータの役割，モデリングとアルゴリズム，コンピュータシミュレーショ
ン
偏微分⽅程式の数値解法
偏微分⽅程式，領域と境界条件，離散化，差分法，ラブラス⽅程式の差分近似
連⽴⼀次⽅程式の反復解法と⼤規模⾏列
定常反復法，⾮定常反復法，共役勾配法
固有値問題の数値解法
ベキ乗法、逆反復法、レイリー・リッツの技法、部分空間反復法
固有値問題のデータ解析への応⽤
主成分分析、画像認識、データクリスタリング
⼀般化固有値問題の数値解法と応⽤
コレスキー分解、画像分割、振動解析、ナノシミュレーション
教材
必要に応じて配布する．
参考書籍
「MATLAB/Scilabで理解する数値計算」，櫻井鉄也著，東京⼤学出版会
「数値計算のつぼ」，⼆宮市三編，共⽴出版
予備知識・前提条件
線形代数，微積分，数値計算の基礎．
成績評価
講義と演習の出席状況，演習のレポート，および期末試験の成績を総合して評価する．
教員メールアドレス
櫻井鉄也：sakurai(AT)cs.tsukuba.ac.jp
今倉暁：imakura(AT)cs.tsukuba.ac.jp
保國惠⼀：morikuni(AT).cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
http://www.mma.cs.tsukuba.ac.jp/~lecture/
オフィスアワー
講義時に指⽰する．
備考
基本的に1限⽬は教室で講義，2限⽬は計算機室で演習を⾏う．演習ではプログラミング⾔語としてMATLABを⽤いるが，初⼼者で
も使えるように配慮する．
⼈⼯知能[GB20301]
ArtificialIntelligence
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：⽔⾕哲也,⼤⽮晃久
曜⽇・時限：⽕3・4
単位数：2単位
概要
コンピュータ誕⽣以前からの基本テーマであり，コンピュータの発達に伴って実現しつつある⼈⼯知能について，その情報科学的
基礎を学ぶ．知識と推論、問題解決などの基礎を解説するとともに，⼈⼯知能論を現実問題に適⽤する先端的な応⽤例として，楽
曲演奏の定式化や⼈間－計算機協調演奏プログラムなどコンピュータ⾳楽システムの各話題を取り上げる．
学習・教育⽬標
⼈⼯知能の歴史と現状を学び、その基礎となる考え⽅と各々の⼿法について理解する。
キーワード
⼈⼯知能，知識と推論，問題解決，⾳楽情報システム
Keywords
ArtificialIntelligence,Knowledge,Reasoning,ProblemSolution,MusicalInformationSystem
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
はじめに
知能とは何か，⼈⼯知能の歴史
⼈⼯知能の基礎
⼈⼯知能とは何か，⼈⼯知能の諸分野
問題解決
問題の定式化，解の探索⽅法
知識と推論
知識とは何か，知識の表現⽅法，推論の仕組み
エキスパートシステム
エキスパートシステムの構成と動作原理
エージェント
知的エージェントの構造と性質，動作原理
⼈⼯⽣命
⼈⼯⽣命の諸分野，発達システム，進化，群⾏動
知能ロボット，学習
ロボットの知能と賢さ，⾃律移動ロボットの知能，学習とは何か，強化学習
⼈⼯知能と⾳楽
⾳楽における知能，⾳楽情報の定式化．GTTM，楽曲構造，構造機能など．
⼈間-計算機協調演奏システム
⼈間と協調して表情豊かな演奏を⽣成する実時間プログラムの設計・検証・実装・実験演奏表情の定式化
楽曲および演奏の構造，⼈間らしい表情豊かな演奏の構築
誤認識・誤動作を含んだ実時間プログラムの論理的表現．
⼈間-計算機協調演奏システムや，実際に発⽣した事故のような誤認識・誤動作を含んだ実時間システムの論理的表
現，検証例．
教材
板書，およびプリントを適宜使⽤する．
参考書籍
「新図解⼈⼯知能⼊⾨」（⼾内順⼀：⽇本理⼯出版会）
「新しい⼈⼯知能〔基本編〕」（前⽥隆，⻘⽊⽂夫：オーム社）
「⼈⼯知能の基礎（第2版）」（⾺場⼝登，⼭⽥誠⼆：オーム社）
「ArtificialIntelligence:AModernApproach,3rdEdition」（Russel,S.andNorvig,P.:PrenticeHall）
（「エージェントアプローチ⼈⼯知能」（古川康⼀監訳：共⽴出版））
「⼈⼯知能概論第2版―コンピュータ知能からWeb知能まで」（荒屋真⼆：共⽴出版）
成績評価
学期末試験の成績に講義の出席率と演習課題の成績を加味して評価を⾏う。
教員メールアドレス
⼤⽮：ohya(at)cs.tsukuba.ac.jp，⽔⾕：mizutani(at)cs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
張夏荷：cho-k＠roboken.cs.tsukuba.ac.jp
オフィスアワー
⽉2限総合研究棟B1009(⼤⽮)⽊5限3F708(⽔⾕)
プログラム理論[GB21111]
ProgramTheory
対象：3・4学年
担当教員：⽔⾕哲也
開設学期：春C
曜⽇・時限：⽔5・6
単位数：1単位
概要
プログラムの⽬的の表明,仕様の表現,逐次プログラムの意味,正当性の検証体系,停⽌性について紹介する．
学習・教育⽬標
1. プログラムの意味・要求仕様の表現について理解する(第1週)
2. Hoare理論による⼿続き型プログラムの正当性検証の仕組みを理解する(第2〜5週)
キーワード
プログラムの意味,仕様,正当性,停⽌性,検証,ホーア論理
Keywords
Semantics,Correctness,Termination,SpecificationandVerificationofPrograms,HoareLogic
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
講義内容/理解すべき項⽬
プログラムの意味，要求仕様表現と検証
Hoare論理による逐次プログラムの検証
形式的体系としてのHoare論理
Hoare論理での停⽌性の証明
Hoare論理における配列などの扱い
教材
授業中にプリント等を適宜配布する．
参考書籍
林晋：プログラム検証論，共⽴出版，1995.
Z.Manna:MathematicalTheoryofComputation,McGraw-Hill,1974.
(⽇本語訳五⼗嵐滋訳:プログラムの理論,⽇本コンピュータ協会,1974.)
予備知識・前提条件
論理と形式化の授業を履修している，または数理論理学に関する基礎知識を持っていることが前提条件．
成績評価
演習，レポートなどにより，出席状況を加味して総合的に評価する．
教員メールアドレス
⽔⾕哲也：mizutaniATcs.tsukuba.ac.jp
オフィスアワー
⽊5限3F708(⽔⾕)
備考
平成27年度までに開設された「プログラム理論」(GB21101)の単位を修得した者の履修は認めない。
計算モデル論[GB21504]
ModelsofComputation
対象：3・4学年
担当教員：井⽥哲雄
開設学期：秋AB
曜⽇・時限：⽉5・6
単位数：2単位
概要
抽象書換え系，帰納関数論，ラムダ計算を取り上げて，計算モデルとその性質を体系的に学びます．
学習・教育⽬標
プログラミング⾔語の操作的意味を与える計算の体系とその性質を学び，計算に対する深い理解を得ることを⽬指します．この授
業で得られる知識は，ソフトウェアの性質を解析するのに役⽴ちます．
キーワード
計算モデル，ラムダ計算，帰納関数，書換え系
Keywords
modelsofcomputation,lambdacalculus,recursivefunction,rewritesystems
時間割
週
第1講
第2，3講
第4，5講
第6，7講
第8講以降
講義内容/理解すべき項⽬
計算モデルの概要
帰納関数論
抽象書換え系
ラムダ計算形式的体系の定義の⽅法，β簡約，β正規形
ラムダ計算合流性，停⽌性，ラムダ定義可能性，計算可能性，帰納関数論やラムダ計算の計算能⼒
教材
計算モデル論⼊⾨ーチューリング機械からラムダ計算へー，井⽥哲雄，浜名誠共著，サイエンス社を教科書として使います．
参考書籍
計算モデルの基礎理論（岩波講座ソフトウエア科学１２巻），井⽥哲雄，岩波書店
予備知識・前提条件
ソフトウェア技法，離散構造をすでに履修していることが望ましい．
成績評価
期末試験を⾏ないます．講義と演習の出席率，学期末試験の評価を総合して評価します．計算をモデル化できるか，計算モデルの
性質を形式的に理解できるか，計算可能性について深い理解に達しているかを評価の基準にします．
教員メールアドレス
井⽥哲雄：ida(at)cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
講義ホームページ：次のホームページから、"ModelsofComputation"へのリンクをたどってください．
i-eos.org/ida
備考
２時限連続の講義であるので、講義時間の⼀部を演習にあてます.
オートマトンと形式⾔語[GB21601]
FormalLanguageandAutomataTheory
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：⻲⼭幸義
曜⽇・時限：⽊5・6
単位数：2単位
概要
オートマトンと形式⾔語は、情報科学の様々な分野に応⽤をもつ基本的かつ重要な計算モデルである。この授業では、有限オート
マトンと正則⾔語の対応、プッシュダウン・オートマトンと⽂脈⾃由⽂法の対応に関する理論的基礎を学習する。また、より強⼒
な計算モデルであるチューリング機械と計算可能性の理論について簡単に触れる。
学習・教育⽬標
有限オートマトンと正規⾔語の定義、性質、両者の対応関係を理解する。
プッシュダウン・オートマトンと⽂脈⾃由⽂法の定義、性質、両者の対応関係を理解する。
チューリング機械と計算可能性理論の基礎を理解する。
キーワード
有限オートマトン，プッシュダウンオートマトン、正則⾔語、⽂脈⾃由⾔語，チューリング機械、計算可能性。
Keywords
FiniteAutomaton,PushdownAutomaton,RegularExpression,Context-freeLanguage,TuringMachine,Computability.
時間割
週
第1〜4週
第5〜8週
第9〜10週
講義内容/理解すべき項⽬
有限オートマトンと正則表現
決定性・⾮決定性オートマトン、正則表現、正則⾔語、決定⼿続き、最⼩化、閉包性。
プッシュダウン・オートマトンと⽂脈⾃由⽂法
⽂脈⾃由⽂法、⽂脈⾃由⾔語、プッシュダウン・オートマトン、標準形、決定⼿続き、閉包性。
チューリング機械と計算可能性
チューリング機械、チャーチの提唱、計算可能性、停⽌性。
教材
オートマトン⾔語理論計算論I,J.ホップクロフト,J.ウルマン,R.モトワニ,第2版,サイエンス社,2003
予備知識・前提条件
集合、関係などの離散数学の基礎的な知識。
成績評価
授業への出席を前提として、演習３０％、学期末試験７０％により評価する。
教員メールアドレス
kam のあとにcs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
未定。
講義のWebページ
担当教員のホームページからリンクをたどること。
オフィスアワー
⽔曜２限総合研究棟1008
備考
定員100名とする。定員を越える受講希望者がいる場合は、初回の授業で選抜するので、初回に必ず出席すること。
プログラミングチャレンジ[GB21802]
ProgrammingChallenges
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：ClausAranha,櫻井鉄也
曜⽇・時限：⽉3,⾦3
単位数：2単位
概要
プログラミングコンテストに現れる様々な有⽤なアルゴリズムについて講義する。内容：ソーティング、探索、グラフ、数値計
算、⽂字列操作、計算幾何。新しい知識を勉強するより、既に知っているアルゴリズムを使って難しいプログラミング課題を解き
ながら知識を含めるのはこの講義の⽬的です。
Thiscoursestudiesavarietyofusefulalgorithmsthroughtheuseofprogrammingchallenges.Topics:Sorting,Searching,Graphs,Numericaland
Stringhandling,Geometry.Thegoalofthiscourseis,ratherthanintroducingnewconcepts,todeepentheunderstandingofalgorithmic
techniquesbysolvinghardprogrammingproblems.
学習・教育⽬標
本講義では、様々な問題に対して適切なアルゴリズムを選び、その問題を解決するための実装を⾏うことを⽬標とする。これまで
に学習したアルゴリズムとプログラミング技術の具体的な使い⽅を学ぶ。
Thegoalofthiscourseistolearnhowtoidentifythenecessaryalgorithmtosolveagivenprogram,andhowtocorrectlyimplementit.This
courseaimsatgivingapracticalviewofpreviouslylearnedalgorithmsandprogrammingtechniques.
キーワード
アルゴリズム、プログラミング、問題解決、プログラミングコンテスト
Keywords
Algorithms,Programming,ProblemSolving,ProgrammingContests
時間割
週/Week
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
講義内容/Lecturecontents
講義概要・プログラミングコンテストとは？・基本的な問
CourseIntroduction-Whatareprogrammingcontests?-IntroductoryProblems
データ構造・⽂字列
DataStructuresandStrings
ソーティング
Sorting
多倍⻑整数
ArithmeticandAlgebra
組み合わせ
Combinatorics
整数論
NumberTheory
バックトラッキング
Backtracking
グラフ
Graphs
動的計画法
DynamicProgramming
幾何
Geometry
参考書籍
StevenS.Skiena,MiguelA.Revilla"ProgrammingChallenges",Springer,2003
予備知識・前提条件
基本的なプログラミングの知識（コンパイル、ループ、if-then-elseの使い⽅など）
Basicprogrammingconcepts(Compiling,loops,if-then-elseoperators,etc.)
成績評価
課題ーー講義毎回プログラミングチャレンジを4問。(７０%)
出席ーー出席だけでなく、講義中に議論・質問などを評価する。（３０％）
ProblemSolving--Everyclass,4programmingassignmentswillbeproposed(70%)
Participation--Notonlypresence,questions/discussioninclasswillbeevaluated(30%)
教員メールアドレス
アランニャクラウス:[email protected]
講義のWebページ
ホームページ/CourseWebsite
オフィスアワー
オフィスアワーは特に定めないが、事前連絡をしてから訪問すること。
OfficeHoursnotdefined.Studentsfeelfreetocontacttheprofessorsforquestions.
備考
この講義では、授業が⽇本語で⾏い、配布資料やプログラミング課題は英語です（課題提出は⽇本語・英語どちらでも可）。
Inthisclass,thelectureswillbeheldinJapanese,andallLectureNotesandProgrammingAssignmentswillbeinEnglish.Thesolutionsforthe
programmingassignmentscanbedoneineitherEnglishorJapanese
プログラミングができる1・2年次学⽣の受講も歓迎する。
１・2ndyearstudentswithprogrammingknowledgealsowelcome.
システム数理I[GB22011]
MathematicalSystemsTheoryI
対象：3・4学年
開設学期：春A
担当教員：河辺徹
曜⽇・時限：⽕1・2
単位数：1単位
概要
情報メディア創成学や情報科学，⼯学の対象となる各種システムの数理モデルの解析⼿法ならびに制御⼿法について講義する．
学習・教育⽬標
システム制御⼯学の基本的⽬的，概念について理解し，状態空間モデルの導出，システムの時間応答と安定性，状態フィードバッ
クによる安定化，LQ最適制御による設計法について理解する．
キーワード
システム制御
Keywords
SystemControl
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
講義内容/理解すべき項⽬
【システム制御⼯学の基本的⽬的と概念】
⼀般的制御系の構成，フィードバック制御
【状態空間モデル】
状態⽅程式，出⼒⽅程式，ブロック線図
【システムの時間応答と安定性】
時間応答，安定判別
【状態フィードバックによる安定化および状態推定】
可安定性，可制御性，オブザーバ
【LQ最適制御】
最適レギュレータ，リッカチ⽅程式
教材
授業時の配布資料として⽤意
参考書籍
「線形システム理論」須⽥信英（朝倉書店）
「線形システムの最適制御」⽚⼭徹（近代科学社）
「システム制御へのアプローチ」⼤須賀公⼀，⾜⽴修⼀（コロナ社）
予備知識・前提条件
線形代数I，II及び解析I，IIの知識を前提とする．
成績評価
出席状況，レポート，⼩テスト等により総合的に評価を⾏う．
教員メールアドレス
kawabe(AT)cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
具体的な情報は講義の始めに指⽰する．
オフィスアワー
天王台3F825（河辺）で，適宜受け付けるが，不在中の訪問を避けるためにメールで事前に連絡のこと．
備考
情報メディア創成学類:「システム数理I」(GC53701)と共通
システム数理II[GB22021]
MathematicalSystemsTheoryII
対象：3・4学年
開設学期：春B
担当教員：久野誉⼈,佐野良夫
曜⽇・時限：⽕1・2
単位数：1単位
概要
情報メディア創成学や情報科学，⼯学の対象となる各種システムの数理モデルに対し，システムの設計・運⽤に必要な最適化⼿法
について講義する．
学習・教育⽬標
各種システムに対する意思決定問題などの最適化問題へのモデル化や，最適化問題の数学的構造，最適化問題を解決する数値アル
ゴリズムのメカニズムについて理解する．
キーワード
最適化アルゴリズム，数理計画法
Keywords
Optimizationalgorithm,mathematicalprogramming
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
講義内容/理解すべき項⽬
【意思決定と数学モデル】
数理計画問題の定義【線形計画問題とそのアルゴリズム】
シンプレックス法，内点法
【線形計画問題と理論的側⾯】
双対問題，双対定理，相補性条件
【組合せ最適化・整数計画法】
ナップサック問題と分枝限定法
【⾮線形計画法】
KKT条件，最急降下法，ニュートン法
教材
WEBページ，あるいは授業時に配布資料として⽤意．
参考書籍
「数理最適化」久野・繁野・後藤（オーム社）
「数理決定法⼊⾨」今野浩（朝倉書店）
「線形計画法」今野浩（⽇科技連）
「最適化法」⽥村・村松（共⽴出版）
予備知識・前提条件
線形代数I，II及び解析I，IIの知識があることを前提とする．
成績評価
出席状況，レポートならびに学期末試験により総合的に評価を⾏う．
教員メールアドレス
久野誉⼈:takahito*at*cs.tsukuba.ac.jp,佐野良夫:sano*at*cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
http://www.cs.tsukuba.ac.jp/~takahito/ucourse.html
オフィスアワー
天王台3F922（久野），3F834（佐野）で，適宜受け付けるが，不在中の訪問を避けるためにメールで事前に連絡のこと．
備考
情報メディア創成学類：「システム数理II」(GC53801)と共通
システム数理III[GB22031]
MathematicalSystemsTheoryIII
対象：3・4
開設学期：秋C
担当教員：佐野良夫,久野誉⼈
曜⽇・時限：⽕3・4
単位数：1単位
概要
離散最適化・組合せ最適化の分野における基本的な数理モデル，最適化問題，およびアルゴリズムについて講義する．
学習・教育⽬標
グラフ・ネットワークなどの離散システムにおける基本的な最適化問題，それらの数学的構造，最適化問題を解決するアルゴリズ
ムのメカニズムについて理解する．
キーワード
離散最適化，組合せ最適化，グラフ，ネットワーク，アルゴリズム
Keywords
DiscreteOptimization,CombinatorialOptimization,Graph,Network,Algorithm
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
講義内容/理解すべき項⽬
最⼩⽊問題・最短路問題
マッチング問題
最⼤流問題
最⼩費⽤流問題
【期末試験】
参考書籍
・「離散凸解析と最適化アルゴリズム（数理⼯学ライブラリー2）」室⽥⼀雄・塩浦昭義［著］（朝倉書店） 2013年
「数理最適化（ITText）」久野誉⼈・繁野⿇⾐⼦・後藤順哉［著］（オーム社） 2012年
・「ネットワーク最適化とアルゴリズム（応⽤最適化シリーズ4）」繁野⿇⾐⼦［著］（朝倉書店） 2010年
・「グラフ・ネットワーク・組合せ論（⼯系数学講座18）」藤重悟［著］（共⽴出版株式会社） 2002年
・「ネットワーク理論（ORライブラリー12）」伊理正夫・古林隆［著］（⽇科技連） 1976年
・「組合せ最適化第2版理論とアルゴリズム」 B.コルテ・J.フィーゲン［著］浅野孝夫・浅野泰仁・⼩野孝男・平⽥富夫［翻
訳］（丸善出版） 2012年
予備知識・前提条件
「離散構造」の知識（集合、論理、グラフ）があることを前提とする．また，「システム数理II」を受講していることが望まし
い．
成績評価
出席状況，レポートおよび期末試験により総合的に評価を⾏う．
教員メールアドレス
佐野良夫:sano*at*cs.tsukuba.ac.jp，久野誉⼈:takahito*at*cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
https://manaba.tsukuba.ac.jp/
(manabaのコース「システム数理III」)
数理メディア情報学[GB22101]
MathematicalMediaInformatics
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：北川⾼嗣
曜⽇・時限：⽔1・2
単位数：2単位
概要
---ModellingとAlgorithm--主に、連続・無限を、有限・離散に変換する、という意味での「解析的⼿法」を⽤いて、空間のデザインと数理モデリング、およ
びアルゴリズムの設計と解析の⽅法について学ぶ。
学習・教育⽬標
時間割
週
第1〜2週
第3〜5週
第6〜8週
第9〜10週
講義内容/理解すべき項⽬
空間（＝集合＋計量）のデザイン
計量としての位相、距離、ノルム、内積。
空間の完備性、バナッハ空間、ヒルベルト空間。
モデリングとアルゴリズム設計
モデリングツールとしての縮⼩写像の原理。
逐次近似列による反復法アルゴリズムの構成。
不動点定理による収束定理の構築例
コンパクト図形集合に対するモデリング
ハウスドルフの距離、ハウスドルフ空間
複数個の複素縮⼩写像の不動集合としてのフラクタル図形。
アルゴリズムの実際
最急降下法と共役勾配法,QR法〜固有値問題〜
⾮線型⽅程式の解法(線形化作⽤素としての微分)
特異値分解と最⼩⼆乗解
教材
講義ノート、配布プリント
参考書籍
「数値計算法」名取亮編、オーム社、1998
成績評価
基本的に出席と3回のレポートで評価する。
オフィスアワー
⽔曜⽇：17：00-18：00
インタラクティブCG[GB22401]
InteractiveComputerGraphics
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：蔡東⽣
曜⽇・時限：⽕5・6
単位数：2単位
概要
「インタラクティブ」とは「双⽅向性」「対話式」という意味で，「インタラクティブである」とは,例えばコンピュータのキー
ボードをタイプすれば画⾯に⽂字が表⽰され,マウスを動かせばポインタが動いたり線が引けたりする視覚的なコンピュータと⼈
間のやりとりを意味します.ユーザの操作に対して即座に何らかの応答を返し,それをもとにユーザが次の操作を⾏うことができ
るような場合を,インタラクティブであると⾔います.本授業では，コンピュータゲームのような，コンピュータ上のグラフィッ
クス(以下CG)を⼈間が「インタラクティブに」操作するためのUI,コンピュータグラフィック技術、バーチャルラリティー技術に
ついて学習します．画像合成、シェーディング、テクスチュアマッピング、レイトレーシング、キャラクタアニメーション、キー
フレームアニメーション、物体形状モデリングなどを利⽤したモデリング、ボリューム表現などの内容を中⼼に学習します．
学習・教育⽬標
ジュラシックパーク、スターウオーズ、マトリックス、ロードオブザリングなど最近の映画・映像の作成には映像とCGの合成は
⽋くことのできないものになっている。これらのフォト・リアリスティックＣＧは、３次元モデルを作成して、照明・視点を決
め、物体表⾯の陰影を決めることによりレンダリングと呼ばれる２次元スクリーンへの投影を⾏う。また、仮想現実間／VRは⾶⾏
機の訓練シミュレータなど実世界で⽋く事のできないものになっている。本授業では、CGのインタラクティブ技術，UI設計、CG
モデリング、レイトレーシング／シェーディング、キャラクタアニメーション、VR技術をカバーする。とくに、ＣＧ技術の進歩は
めざましいものがあるので、最新のCG技術から実際的なモデリングとアルゴリズムを学習する。
キーワード
CGモデリング、CAD、レンダリング、レイトレース、シェーディング、画像合成、ビジュアリゼーション、VR
Keywords
CGModeling,CAD,Rendering,RayTrace,ImageSynthesis,Visualization,VirtualReality
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
知覚(Perceptioc)
⾊彩Color
画⾯表⽰装置(Displays)
画像処理(ImageProcessing)
変換(Transformations)
階層モデル(HierarchicalModeling)
投影(Projections)
隠⾯処理（HiddenSurfaces）
シェーディング（Shading）
レイトレ（RayTracing）
アンチエイリアスと加速（Anti-aliasandAcceleration）
テクスチャマッピング（TextureMapping）
媒介変数⾯表⽰（ParametricSurfaces）
パーティクルシステム（ParticleSystems）
アニメーション原理（AnimationPrinciples）
アニメーション(Animation)
細分割（Subdivision）
科学技術可視化（ScientificVisualization）
インタラクティブCG作品発表
教材
配布資料，ＣＧアーツ協会、コンピュータグラフィックス,ウエッブ教材
参考書籍
Foley,vanDam,Feiner,Hughes.ComputerGraphicsPrinciplesandPractice,SecondEditioninC.AddisonWesley,1996.
EdwardAngel,InteractiveComputerGraphics:Atop-downapproachwithOpenGL,ThirdEdition.AddisonWesley,2003.
Woo,Neider,Davis,andSchreiner.OpenGLProgrammingGuide,ThirdEdition.Addison-Wesley,1999.
AndrewS.Glassner.AnIntroductiontoRayTracing.AcademicPress,1989.
AlanWatt,3DComputerGraphics,ThirdEdition,Addison-Wesley,2000.
予備知識・前提条件
CG基礎をとっていることが望ましいが、特に必要ではない。
成績評価
レポートと課題で採点。３課題あり、投票システムで優秀作品をきめるICGコンテストがあります。優秀者はボーナス点と図書券
が与えられます。https://sites.google.com/a/cavelab.cs.tsukuba.ac.jp/icg_tmp/home
教員メールアドレス
cai(AT)cs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
TA２名を予定
講義のWebページ
https://sites.google.com/a/cavelab.cs.tsukuba.ac.jp/icg_tmp/home
オフィスアワー
⽕4・5
情報線形代数[GB22501]
InformationLinearAlgebra
対象：3・4学年
担当教員：徳永隆治
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⾦1･2
単位数：2単位
概要
線形代数I・IIおよび解析学I・II・IIIにおいて習得した知識を前提として，これに引き続く線形代数の諸概念と⼿法を講義する．ま
た，これらの知⾒が，画像・信号・数値等に関する情報処理系の構築において果たす役割について概説する．
学習・教育⽬標
有限次元の距離空間と内積空間に関する諸概念を理解し，これに基づく⼿法の有効性を把握する，また，種々の情報処理系の数理
構造を線形代数の視点から俯瞰し，実⽤的な問題に対する応⽤⼒を伸ばす．
キーワード
スペクトル分解，ジョルダン分解，実2次形式，主成分分析，KL変換，特異値分解
Keywords
spectraldecomposition,Jordandecomposition,realquadraticnormalform,principalcomponentanalysis,KLtransform,singularvalue
decomposition
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4・5週
第6・7週
第8・9週
講義内容/理解すべき項⽬
実ベクトル空間と直交座標系
基礎：実ベクトル空間と⾏列に関する諸概念の復習
応⽤：正規直交性とデジタル通信，距離空間と画像情報圧縮
対⾓化とジョルダン分解
基礎：固有値と対⾓化，ジョルダン分解，固有空間，不変空間
応⽤：内積空間とフィルタリング
⾏列の分解
基礎：スペクトル分解，ＱＲ分解，特異値分解
応⽤：直交変換と画像情報圧縮
実２次形式と⾏列のノルム
基礎：実２次形式，正定値⾏列，⾏列のノルム，線形写像
応⽤：スペクトルノルムと漸近安定性
特異値分解・スペクトル分解の応⽤
基礎：最⼩２乗法，ＫＬ変換，主成分分析
応⽤：最⼩２乗法と線形予測，ＫＬ変換と画像情報圧縮，主成分分析と多変量解析
⾏列の級数と初等関数
基礎：⾏列の距離空間，⾏列の級数と初等関数，線形微分⽅程式と差分⽅程式
応⽤：固有値と漸近安定性
教材
ＷＥＢサイトにおいて講義テキスト（ＰＤＦファイル）で提供する．
参考書籍
線形代数とその応⽤Ｇ・ストラング産業図書
線形代数要論⻘⽊利夫・⼤野勝寛・川⼝俊⼀培⾵館
線形代数⼊⾨斎藤正彦東京⼤学出版会
予備知識・前提条件
線形代数I・IIおよび解析学I・II・IIIの履修および習得を前提とする．
成績評価
毎回出題されるレポートの平均得点（１００点満点）で絶対評価する．
教員メールアドレス
徳永隆治：tokunaga＠cs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
倉成智久：kuranari＠chaos.cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
http://www.chaos.cs.tsukuba.ac.jp/ILA/index.html
オフィスアワー
理⼯学修⼠棟B523，午後1:00〜4:00
備考
レポートの出題・提出状況は，ＷＥＢサイト上で公開される．
情報可視化[GB22611]
InformationVisualization
対象：3・4学年
担当教員：三末和男
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⽉5・6
単位数：1.5単位
概要
膨⼤なデータや情報が溢れる現代において、コンピュータによって情報を視覚的に提⽰する技術（情報可視化技術）は、情報処理
を⽬的としたコンピュータと⼈間を有機的につなぐ重要な技術である。この授業では、情報可視化に関する基礎知識として、情報
可視化の枠組、ヒトの視覚に関する認知的な性質、データを表現するための基本的な技術、様々なデータを対象とした表現技術に
ついて学ぶ。
学習・教育⽬標
情報可視化技術に関する前提知識を習得するとともに基本的な枠組を理解する。
視覚的表現について認知的性質および表現技術について理解する。
情報可視化に関する代表的な技術および関連技術について理解する。
キーワード
可視化、情報可視化、視覚的表現
Keywords
Visualization,informationvisualization,visualrepresentation
時間割
週
講義内容/理解すべき項⽬
【情報可視化とは／情報可視化の枠組】情報可視化とは、関連概念（情報デザイン、インフォグラフィクス）、情
報可視化の⽬的、可視化処理の参照モデル
【⾊／視覚の性質】⾊の知覚と⽬の構造、⾊の性質、⾊の表し⽅、前注意的処理、ゲシュタルト要因
【データ／視覚的表現】情報可視化が対象とするデータ、尺度⽔準、視覚的表現が備えるべき性質、視覚的表現の
構成
【値の表現⼿法／関係の表現⼿法】値の視覚的な表現⼿法、関係の視覚的な表現⼿法、演習課題の提⽰
【集合／多変量データ】集合の視覚的な表現⼿法、多変量データの視覚的な表現⼿法
【演習レビュー／階層データ】演習課題のレビュー、階層データの視覚的な表現⼿法
【ネットワーク／地図】ネットワークの視覚的な表現⼿法、地理的データの視覚的な表現⼿法
【時刻】時刻データの視覚的な表現⼿法
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8週
教材
適宜資料を配布する。
参考書籍
情報を⾒える形にする技術,RiccardMazza,Springer,2011.
ビューティフルビジュアライゼーション,JulieSteeleandNoahIliinsky,オライリー・ジャパン,2011.
ReadingsinInformationVisualization;UsingVisiontoThink,StuartK.Card,JockD.Mackinlay,andBenShneiderman,Morgan
Kaufmann,1999.
InformationVisualization---PerceptionforDesign;3rdEd.,ColinWare,MorganKaufmann,2012.
ShowMetheNumbers;DesigningTablesandGraphicstoEnlighten;2ndEd.,StephenFew,AnalyticsPress,2012.
成績評価
レポート課題および学期末試験の成績により評価する。レポート課題30%、学期末試験70%の配分とする。授業への⽋席は減点（1
回-3点）とし、1/3以上を⽋席したものは不合格とする。
教員メールアドレス
[email protected]
TF・TA
未定
講義のWebページ
授業中にURLを知らせる。
オフィスアワー
⽊曜⽇16:45-18:003F830
備考
春⽇地区での開講です。
ソフトウェアサイエンス実験A,B[GB26403,GB26503]
SoftwareandComputingScienceLaboratoryA,B
対象：3学年
開設学期：春ABC・秋ABC
担当教員：海野広志（世話⼈），他
曜⽇・時限：⽔3・4,⾦5・6
単位数：各3単位
概要
情報科学としてのソフトウエア科学，情報数理の中核的理論，技術を体得することを⽬的として，プログラム⾔語，システムプロ
グラム，数値解析，⼈⼯知能，感性情報処理，システム制御などの基本的なテーマの中からいくつかを選択して具体的課題に取り
組む．
学習・教育⽬標
上記概要に⽰された選択課題に対し、各テーマの基本概念を理解し、実際にシステム設計、プログラミングなどを⾏うことによ
り、具体的な実装のプロセスを体験し、情報科学に関する理解を⾼め、将来研究開発を⾏うに役⽴つ能⼒を獲得することを⽬標と
する。
キーワード
ソフトウエアサイエンス
Keywords
SoftwareScience
時間割
学
期
テーマの内容：下記のテーマの中から選択する．ただし、最新版については学類の実験ホームページを確認す
ること．
春学期
数理モデリングとアルゴリズム
メタヒューリスティクスと巡回セールスマン問題
JAVAによるGUIの記述
⾳楽演奏プログラミング
秋学期
PBL形式によるビジネスアプリケーション開発
関数プログラミング
JavaScriptによるビジュアルなプログラムの開発
メディア情報検索の基礎
移動ロボットの⾏動プログラミング
数理最適化：問題定式化と最適化ソルバー
教材
各実験テーマの概要と詳細なテキストは，学類のホームページ上に⽤意する．
成績評価
課題ごとに定められたレポートを提出する．実験の出席率，レポートの成績を総合して評価する．
オフィスアワー
実験テーマごとに質問や相談の時間をとる．具体的な時間は各実験テーマの最初の実験の際に指⽰する．
備考
ガイダンス
春学期第1回⽬の実験授業時間に，単位修得条件，実験の進め⽅，各実験テーマの説明，実験関係資料配布等の
ためのガイダンスを⾏うので，必ず出席すること．ガイダンス開催場所については掲⽰するので，確認すること．
テーマの選択について
実験は選択したテーマを1学期間にわたって⾏う．
各学期に1テーマ，1年間(2学期)で合計2テーマを履習する．
同じテーマを2度以上選択することはできない．
全学期のテーマ(2つ)は春学期のテーマ選択時に全て決める．
2テーマのうち1テーマは他主専攻の実験(情報システム実験，知能情報メディア実験)の中から選択して
もよい．
開設するテーマは各学期によって異なるので，テーマの申請前にガイダンス資料等でよく確認するこ
と．
希望テーマの申請⽅法と，確定テーマの掲⽰⽅法については，ガイダンス時に説明する．
班分けが必要なテーマに関する班分け表は，各学期の実験開始時に配布する．
コンピュータネットワーク[GB30101]
ComputerNetworks
対象：3・4学年
担当教員：佐藤聡
開設学期：秋AB
曜⽇・時限：⽉1・2
単位数：2単位
概要
データ通信における伝送と交換の基礎およびLAN,WAN,インターネットなどのコンピュータネットワークを構築するための基礎
となるアーキテクチャおよびネットワーク管理の技術的な考え⽅について解説する．
学習・教育⽬標
1. ネットワークアーキテクチャおよび通信の⽅式について理解する
2. LANやWAN，インターネットでの通信の仕組みを理解する
3. インターネット上での各種のサービスの考え⽅やプロトコル、そしてネットワーク管理の考え⽅をを理解する
キーワード
データ通信，ネットワークアーキテクチャ，LAN(LocalAreaNetwork),インターネット，TCP/IPプロトコル，ネットワークサービ
ス，セキュリティ
Keywords
DataCommunications,NetworkArchitecture,LAN(LocalAreaNetwork),Internet,TCP/IP protocol,NetworkService,Security
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5,6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
通信ネットワークの概要とネットワークアーキテクチャ
情報通信の概要、伝送媒体とネットワーク構成，階層化モデル，OSI基本参照モデル
各種伝送⽅式と同期⽅式
ベースバンド⽅式，帯域伝送⽅式，ADSL，同期⽅式
データリンク制御とLAN
誤り制御，フロー制御，プロトコル，Ethernet，CSMA/CD
ネットワーク層とIPプロトコル
パケットスイッチ，IPアドレス，ルーティング，輻輳制御
トランスポート層とTCP/IP
トランスポートサービス，フロー制御，インタネットとTCP/IP，UDP
ドメインとアプリケーションプロトコル
DNS，電⼦メイル，FTP，TELNET，HTTP
ネットワークサービスと各種プロトコル
メールサービス，DHCP，ファイル共有，無線LAN，TCP/IPネットワーク管理
輻輳制御とリソース割り当て
TCP輻輳制御，輻輳回避メカニズム，QOSサーバやカーネルの設定，経路制御の設定
マルチメディアとセキュリティ
インターネットストリーミングデータ，ファイヤウォール，電⼦メールやWEBにおけるセキュリティ
教材
講義資料などをe-leraningシステム(manaba)にて配布する．
参考書籍
・AndrewS.Tanenbaum:コンピュータネットワーク第４版，⽇経BP社
・LarryL.Peterson,BruceS.Davie：ComputerNetworks:ASystemsApproach，MorganKaufmann
・福永邦雄他:コンピュータ通信とネットワーク第5版，共⽴出版
・岡⽥博美:情報ネットワーク改訂版，培⾵館
予備知識・前提条件
特になし
成績評価
講義の出席状況，課題や期末試験の成績を総合して評価する．
教員メールアドレス
akira(AT)cs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
なし
講義のWebページ
e-learningシステム(manaba)上に作成します。
オフィスアワー
計算機アーキテクチャ[GB30201]
ComputerArchitecture
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：和⽥耕⼀,⼭際伸⼀
曜⽇・時限：⽕1・2
単位数：2単位
概要
計算機の構成⽅式と設計技術について、現実に即して解説する。計算機の構成⽅式を学ぶには、ハードウェアを理解するだけでな
く、ハードウェアとソフトウェアとの相互関係を理解することが極めて重要である。講義では、適宜演習を交えながら、計算機を
構成する各部分についてハードウェア／ソフトウェア両⾯から順に解説を加える。
学習・教育⽬標
1.
2.
3.
4.
5.
6.
計算機の全体構成と性能の概念、機械語について理解する
プロセッサがどのように構成されているかを学ぶ
基礎的な⾼速化技法を理解する
記憶階層、および記憶階層と性能の関係を理解する
周辺装置とのインタフェースを学ぶ
並列計算機の基礎を学ぶ
キーワード
計算機システムの構成、性能、数値表現、論理演算ユニット、データパス、パイプライン処理、キャッシュメモリ、仮想記憶、並
列処理
Keywords
computersystemorganization,performance,numericdatarepresentation,arithmeticandlogicunits,datapaths,pipelining,cachememory,virtual
memory
時間割
週
第1週
第2週
第3・4週
第5週
第6・7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
計算機の性能の尺度や機械語の基礎的な事柄について、解説する。
計算機における算術論理演算について述べる。数値の表現について解説し、加減算、乗算、除算を実⾏する演算
ユニットの構成⽅式について述べる。
計算機の中核をなすデータパスと制御部について、詳細に論ずる。
中間試験
現在の計算機に⽤いられている⾼速化⼿法について述べる。特にパイプライン処理に焦点をあて、どのようにパ
イプラインを持ち込むか、どのように制御するか、また問題点は何か、等について詳しく述べる。
記憶システムの構成⽅式は、計算機の性能を決定する⼤きな要因である。キャッシュや仮想記憶など、現在の計
算機システムに導⼊されている記憶階層について解説する。
周辺装置のインタフェースについて述べる。多くの場合、計算機には様々な⼊出⼒装置が接続されている。これ
ら周辺装置とプロセッサをどのように接続するか、ＯＳとの関連、性能に及ぼす影響について詳しく解説する。
並列計算機の基礎について述べる。計算機要素を複数結合した並列計算機の構成⽅式の基礎的な知識、将来⽅向
について述べる。
教材
コンビュータの構成と設計上・下(パターソン&ヘネシー、⽇経BP社)
予備知識・前提条件
論理回路の基礎を前提とする。
成績評価
中間試験、期末試験の成績に出席状況を加味して総合的に評価する。
教員メールアドレス
和⽥耕⼀：wadaの後に(AT)cs.tsukuba.ac.jpを付ける
⼭際伸⼀：yamagiwaの後に(AT)cs.tsukuba.ac.jpを付ける
オフィスアワー
第1週〜第5週⽉ 10:00〜12:00 3F833（⼭際）
第6週〜第10週⽉ 10:00〜12:00 総合研究棟B1105（和⽥）
データベース概論I[GB30301]
DatabaseSystemsI
対象：3・4学年
担当教員：北川博之
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⽊1・2
単位数：2単位
概要
リレーショナルデータベースを主な題材として，データベースシステムの基本的事項について解説する。講義を主体とするが、演
習・実習を適宜組み合わせて授業を⾏う。
学習・教育⽬標
1. データベースシステムの基本概念と役割について理解する。（第1週）
2. データモデルの概念と実体関連モデルを学ぶ。（第2週）
3. リレーショナルデータベースに関する基本事項について学ぶ。特に、リレーショナルデータモデルの基礎（第3〜4週）、
主な正規形とデータベース設計論（第5〜6週）、問合せ⾔語SQL（第7週）について学ぶ。
4. データベーステムにおける効率的データ処理を実現するための基礎技術を学ぶ。（第8〜10週）
キーワード
データベース，リレーショナルデータベース，データモデル，SQL，データベース設計
Keywords
Database,RelationalDatabase,DataModel,SQL,DatabaseDesign
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
データベースシステムの基本概念
基本データ管理機能、関係する基本概念、データベースシステムの構成と利⽤
データモデリング
データモデル、代表的データモデル、実世界のデータモデリング、実体関連モデル
リレーショナルデータモデル(1)
データ構造、整合性制約、リレーショナル代数
リレーショナルデータモデル(2)
タプルリレーショナル論理、ドメインリレーショナル論理
リレーショナルデータベース設計論(1)
好ましくないリレーションスキーマ、関数従属性、分解、第三正規形
リレーショナルデータベース設計論(2)
ボイス・コッド正規形、多値従属性、第四正規形、第五正規形
リレーショナルデータベース⾔語SQL
基本概念、データ定義、問合せ、データ更新、ホスト⾔語からの利⽤
物理的データ格納⽅式(1)
記憶媒体、レコードとファイル、ヒープファイル、ハッシュファイル、索引付きファイル
物理的データ格納⽅式(2)
B⽊、B+⽊、⼆次索引
問合せ処理
基本概念、問合せの最適化、基本データ操作の実⾏法
教材
教科書「データベースシステム」（北川博之著、オーム社）。この他補⾜説明のプリントを適宜配布する。
参考書籍
「データベース⼊⾨」（増永良⽂著、サイエンス社）
予備知識・前提条件
データ構造とアルゴリズム、集合・論理の初歩に関する予備知識があることが望ましい。
成績評価
演習・実習課題レポート(25%)、出席(10%)、学期末試験(65%)により評価を⾏う。演習・実習課題レポートは採点後返却するので、
各⾃の理解度を確認すること。毎回出⽋をとる。
教員メールアドレス
北川博之：kitagawa(AT)cs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
TAまたはTFを配置
オフィスアワー
⽔12:00〜13:30総B903
それ以外も随時メールにて対応
オペレーティングシステムI[GB30401]
OperatingSystemI
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：加藤和彦,阿部洋丈
曜⽇・時限：⽉5・6
単位数：2単位
概要
オペレーティングシステムの基本概念をわかりやすく解説する．オペレーティングシステムの歴史，基本構造，並⾏プロセ
ス，CPUスケジューリング，デッドロック，実記憶管理，仮想記憶管理，ファイルシステム等について説明する．
学習・教育⽬標
オペレーティングシステムの基本概念を習得する．理解を促進するための演習課題も⾏う．
教科書は世界で最も広く使われている英⽂教科書である．配布する資料，授業スライドの⼤部分も英⽂である．オペレーティング
システム分野の英⽂を読みこなせるようになることも⽬標の⼀つである．
時間割
週
1
2
3
4
5
6
7-8
9
10
講義内容/理解すべき項⽬
オペレーティングシステムの歴史と構造
プロセスとスレッド
プロセス概念，状態遷移モデル，プロセス間通信，プロセスの実現法
マルチスレッドのモデル，マルチスレッドの実現法
CPUスケジューリング
CPUスケジューリング・アルゴリズム
プロセス同期
クリティカルセクション問題，セマフォ，モニタ，アドミックトランザクション
デッドロック
デッドロックの性質，デッドロックの防⽌・回避・検出
主記憶管理
固定分割，動的分割，フラグメンテーション問題，buddysystem
仮想記憶管理
局所性原理，スラッシング，アドレス変換機構，ページング，セグメンテーション，ページ置換アルゴリズム
ファイルシステム
モデル，構造，実現法
保護
アクセス制御⾏列，アクセス制御リスト，ケーパビリティ
教材
講義ノート
AbrahamSilberschatz,GregGagne,andPeterGalvin:OperatingSystemConcepts,Wiley.（邦訳：⼟居範久監訳，オペレーティ
ングシステムの概念，共⽴出版）
参考書籍
WilliamStallings:OperatingSystems:InternalsandDesignPrinciples,PearsonCustomPublishing.
AndrewTanenbaum:ModernOperatingSystems,Prentice-Hall.
予備知識・前提条件
プログラミング，コンピュータアーキテクチャの知識を有していることが望ましい．
成績評価
出席状況，演習問題，試験によって総合的に評価する．
教員メールアドレス
加藤和彦:kato(atmark)cs.tsukuba.ac.jp
オフィスアワー
加藤：⽊6 総合研究B棟B905/B923
並列処理アーキテクチャI[GB31111]
ParallelProcessingArchitectureI
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：⻄川博昭,冨安洋史,三宮秀次
曜⽇・時限：⽕5
単位数：1単位
概要
並列処理の必要性と並列処理アーキテクチャの基礎を習得する。具体的には、これまでに実現されてきた並列処理アーキテクチャ
の概要、および、ペトリネットによる並列処理のモデル化と検証⼿法を理解する。また、ネットワーキングアーキテクチャ、低消
費電⼒化、LSI実現における設計技術などの最近の動向および今後の課題についての知⾒を得る。
学習・教育⽬標
1.
2.
3.
4.
並列処理の必要性とこれまでの実現法を並列処理モデルを⽤いて理解する。
ペトリネットグラフによる並列処理のモデル化と検証⼿法を理解する。
同時並⾏／パイプライン／多重処理を理解する。
最近の動向と将来の⽅向性について知⾒を得る。
キーワード
並列処理アーキテクチャ、ネットワーキングアーキテクチャ、ペトリネットモデル
Keywords
ParallelProcessingArchitecture、NetworkingArchitecture、Petri-NetModel
時間割
週
講義内容/理解すべき項⽬
並列処理の必要性
⾼性能化
信頼性の向上
柔軟性の付与
第１週
並列処理アーキテクチャの変遷
ＳＩＭＤ、ＭＩＭＤ
スーパスカラ、ＶＬＩＷ
超並列アーキテクチャ
チップマルチプロセッサ
第２〜３週
ペトリネットモデルによるモデル化と検証⼿法
ペトリネットグラフ
可達⽊
到達可能集合
安全性、保存性、有界性
第４〜５週
データ駆動アーキテクチャ
スケーラビリティ
実時間多重処理⽅式
ネットワーキングアーキテクチャ
低消費電⼒化
並列プログラムの⽣成・保守
第６〜９週
第１０週
今後の展望と課題
教材
プリント配布
参考書籍
ペトリネット⼊⾨J.L.ピーターソン共⽴出版
なお、必ずしも参考図書を購⼊する必要は無い。
成績評価
学期末試験(90%)、出席状態(10%)により評価
教員メールアドレス
⻄川博昭：nisikawa＠cｓ.tsukuba.ac.ｊｐ
冨安洋史：tomiyasu＠cｓ.tsukuba.ac.ｊｐ
三宮秀次：san＠cｓ.tsukuba.ac.ｊｐ
オフィスアワー
⽕16:45〜18:00理修棟D306
並列処理アーキテクチャII[GB31121]
ParallelProcessingArchitectureII
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：冨安洋史,⻄川博昭
曜⽇・時限：⽕2
単位数：1単位
概要
基礎的な計算機アーキテクチャから更に進んで、今⽇⼀般的になっている⾼速計算機向けのアーキテクチャについて学ぶ。
学習・教育⽬標
・命令レベル並列性とスーパースカラの特性を理解する。
・並列計算機とメモリシステム、キャッシュメモリの構成を理解する。
・GPU等最近の例に触れる。
キーワード
命令レベル並列性(スーパースカラ)、SMPとキャッシュ、超並列機、PCクラスタ、ベクトル型並列計算機、⼤規模メモリシステ
ム、GPU
Keywords
Instructionlevelparallelism(Superscalar),SMPandcachememory,MassivelyParallelProcessor,Highbandmemorysystem,GPU
時間割
週
1〜2
3〜5
6〜7
8〜9
10
講義内容/理解すべき項⽬
基本的な計算機アーキテクチャ
・パイプライン
・キャッシュメモリ
・主記憶
命令レベル並列性
・深いパイプライン
・Outoforder実⾏
・投機的実⾏
・分岐予測
ベクトルプロセッサ
並列計算機の構成とメモリシステム
・対称型マルチプロセッサ
・並列計算機とキャッシュメモリ
・広帯域メモリシステム
GPU
教材
プリントを配布
ここからダウンロード可
予備知識・前提条件
並列処理アーキテクチャIよりも計算機アーキテクチャに関連の深い科⽬です。
成績評価
レポート(90%)、出席(10%)
教員メールアドレス
冨安洋史：tomiyasu＠cｓ.tsukuba.ac.ｊｐ
オフィスアワー
⽉曜四五限理修棟D306
⽕曜六限理修棟D306
VLSI⼯学[GB31201]
VLSIEngineering
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：安永守利,⾦澤健治
曜⽇・時限：⽕5・6
単位数：2単位
概要
VLSI（VeryLargeScaleIntegratedcircuits：⼤規模集積回路）は，パソコン，ゲーム機，スマートフォンからスーパーコンピュータ
にいたるまで，そのハードウェアのコアデバイスである．VLSI⼯学は，半導体材料から素⼦（トランジスタ）技術，回路技術，製
造プロセス・実装技術，そしてハードウェア記述⾔語による設計技術まで多岐に渡る．本講義ではこれらの各技術についてその基
本を解説すると共に，これらの技術がどのように有機的に結びついて，⾼性能（⾼速，低電⼒，⾼集積，低価格）なプロセッサや
メモリなどのVLSIが実現されるかについて解説する．
学習・教育⽬標
1. 「論理回路」で学んだ“論理ゲート”が，トランジスタ（半導体で作られたスイッチ）でハードウェア実現されることを理
解する．
2. 半導体の基礎を学び，トランジスタの基本的な動作を理解する．
3. トランジスタを⽤いた論理回路（CMOS論理回路など）の基礎を学び，その設計⽅法を理解する．
4. トランジスタを⽤いた記憶回路の原理を学び，主記憶に使われるDRAM,USBメモリやSSDに⽤いられるフラッシュメモリ
などの構成を理解する．
5. VLSIの⾼性能化（⾼速化）と低消費電⼒化に必要な技術と解析⼿法を理解する．
6. VLSIの製造プロセスとその⾼密度実装技術について理解する．
7. ASICやFPGAなど，VLSIの種類と構造について理解する．
8. VLSIの設計フロー，ソフト・ハード協調設計について理解する．
9. ハードウェア記述⾔語（HDL)とCAD技術について学び，VLSI設計全体におけるこれらの位置づけを理解する．
10. ⾼位ハードウェア記述⾔語を含めて，HDLの具体的な記述⽅法を学ぶ．
キーワード
集積回路，トランジスタ，CMOS，論理回路，メモリ，FPGA,CAD,ハードウェア記述⾔語
Keywords
IntegratedCircuits,Transistor,CMOS(ComplementaryMetalOxideSemiconductor),LogicCircuits,MemoryCircuits,FPGA(Field
ProgrammableGateArray),CAD(ComputerAidedDesign),HardwareDescriptionLanguage
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8週
第9週
講義内容/理解すべき項⽬
論理ゲートとハードウェア
「論理回路」で学んだ論理ゲート（AND,OR,NOTなど）が単純な“スイッチ”によって“物”として実現できることを
学ぶ．
スイッチを⽤いた論理ゲートの基本的な考え⽅とその動作を，作図によってわかり易く理解する．
半導体とトランジスタ
VLSI（⼤規模集積回路）の材料である半導体とそれを⽤いたスイッチであるトランジスタについて学ぶ．
トランジスタによって論理ゲートが実現できるしくみについてわかり易く理解する．
トランジスタによる論理回路
トランジスタを⽤いたプロセッサなどの論理回路の設計について，CMOS論理回路を中⼼に理解する．
トランジスタレベルの論理回路設計の得失について学ぶ．
動作速度と消費電⼒
VLSIの動作速度と消費電⼒がどのようなメカニズムで決まるかを理解する．
LVSIの⾼速化と低消費電⼒化のためにはどのような設計が必要かをわかり易く理解する．
ラッチとメモリ
トランジスタを⽤いた記憶回路（ラッチとメモリ）の原理について学ぶ．
コンピュータの主記憶などに使われるDRAM，USBメモリやSSDに利⽤されるフラッシュメモリについて理解す
る．
VLSI(集積回路)の構造と製造技術
トランジスタの構造とその製造技術（クリーンルーム内でどのようにVLSIチップが製造されているか）について学
ぶ．
何故，1億個以上のトランジスタが1センチメートル四⽅のチップに集積できるのかについてわかり易く理解する．
VLSI(集積回路)の実装と集積回路の種類
ASICやFPGAなどの集積回路の種類とその⾼密度実装技術（パッケージングとプリント基板への搭載技術）につい
て学ぶ．
集積回路の実装技術が⾼性能IT機器には不可⽋であることを理解する．
VLSI(集積回路)の設計技術
VLSI（⼤規模集積回路）の設計フローについて学び，ハードウェア記述⾔語やCADツールの位置づけを理解する．
VLSIの⼤規模，⾼性能化には，⾼位ハードウェア記述⾔語や⾼性能CADが不可⽋であることを理解する．
VLSI(集積回路)設計とハードウェア記述⾔語（１）
ハードウェア記述⾔語（HDL）について，それぞれの記述レベル（抽象度）について学ぶ．
それぞれの記述レベルとVLSI性能，設計⼯数の関係（トレードオフ）について理解する．
VLSI(集積回路)設計とハードウェア記述⾔語（２）
第10週
⾼位ハードウェア記述⾔語を含めて，その具体的な記述⽅法，記述例について学ぶ．
ハードウェア・ソフトウェア協調設計についてわかり易く理解する．
参考書籍
1.
2.
3.
4.
「ディジタル設計者のための電⼦回路（改訂版）」天野英晴著コロナ社
集積回路⼯学（I)（II) 柳井久義，永⽥譲著コロナ社
LSI設計⼊⾨佐々⽊元他著近代科学社
IntroductiontoVLSISystems C.MeadandConway Addison-Wesley
予備知識・前提条件
論理回路に関する基本知識を必要とする．「論理回路」「論理回路実験」「論理システム」を受講していることが望ましい．
成績評価
演習問題と学期末試験による達成度と出席率（毎回の講義で出席をとる）を総合的に判断し成績評価を⾏う．
教員メールアドレス
安永守利：yasunaga[AT]cs.tsukuba.ac.jp
⾦澤健治：kanazawa[AT]cs.tsukuba.ac.jp
[AT]を(AT)と読み替える
講義のWebページ
https://manaba.tsukuba.ac.jp/
オフィスアワー
安永守利：(⾦)13:00〜15:00:総合研究棟B1106室
プログラム⾔語処理[GB31301]
CompilerConstruction
対象：3・4学年
担当教員：前⽥敦司
開設学期：秋AB
曜⽇・時限：⾦1・2
単位数：2単位
概要
プログラミング⾔語処理系の仕組みについて，簡単なインタプリターやコンパイラを題材に，具体的なコードを解説し，内部の処
理の⼤きな流れについて理解する．
学習・教育⽬標
1. コンパイラとインタプリタの概要について理解する．
2. 簡単な⾔語処理系を作成できるようになる．
3. 実際のマシンへのコード⽣成を学ぶことにより，コンパイラについて理解を深める．
キーワード
コンパイラ，インタプリタ，⾔語処理系
Keywords
compiler,interpreter,programminglanguageimplementation
時間割
週
第1週
第2,3週
第4,5週
第6,7,8週
第9,10週
講義内容/理解すべき項⽬
⾔語処理系とは
例題：式の処理
構⽂解析と字句解析，構⽂⽊
動的なデータ構造，インタプリタ
⽬的コード，コード⽣成，コンパイラ
コード最適化，より⾼度な話題．
教材
教科書：千葉「2週間でできる!スクリプト⾔語の作り⽅」技術評論社(2012)
補助として，LMS(manaba)上の講義資料，プログラムソース等を⽤いて講義・演習を⾏う．
参考書籍
エイホ，セシィ，ウルマン，ラム，コンパイラ―原理・技法・ツール，サイエンス社(2009)
エイペル，最新コンパイラ構成技法，翔泳社(2009)
予備知識・前提条件
プログラミング⼊⾨A・Bおよびシステムプログラミング序論の内容は既知として⽤いる．
成績評価
演習課題と⼩テストの結果から評価する．配分については，具体的な演習課題が決まり次第公表する．
教員メールアドレス
maeda@cs
講義のWebページ
LMS(manaba)を⽤いる．
オフィスアワー
⽕曜6限・⾦曜5限．学術情報メディアセンター408または総合研究棟B棟1108．確実に⾯談したい場合には予約すること．
備考
原則として，前半に講義，後半に演習を⾏う．
この講義では，特に演習課題について重視する．
システムプログラム[GB31401]
SystemProgram
対象：3・4学年
担当教員：新城靖,追川修⼀
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⽔1・2
単位数：2単位
概要
Unixのシステムコールとライブラリを主な題材としてシステムプログラミング、ネットワーク・プログラミング、および、Webプ
ログラミングについて講義する。計算機を⽤いた実習を課す。
学習・教育⽬標
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
API(システムコールとライブラリ)を使ったプログラム作成法を学ぶ。
マニュアルの読み⽅を⾝につける。
⽂字列、ファイル、時刻などの基本的ななオブジェクトを扱うことを扱えるようになる。
プロセス⽣成やシグナルを題材として並⾏プログラミングの基礎を学ぶ。
TCP/IPを⽤いたネットワーク通信を⾏うプログラムを作成できるようになる。
WorldWideWebのCGIの仕組みを理解する。
スクリプト⾔語を⽤いたプログラムを作成できるようになる。
キーワード
システムコール、ライブラリ、TCP/IP、CGI
Keywords
SystemCalls,Libraries,Signals,TCP/IP,CGI
時間割
回
第1回
第2回
第3回
第4回
第5回
第6〜8回
第9回
第10回
講義内容/理解すべき項⽬
計算機システムのソフトウェア構成、Unixにおけるプログラムの実⾏環境
ライブラリとシステムコール、ポインタによるデータの受け渡し
コンパイルとリンク、makeコマンド、デバッグの⽅法
数値と⽂字の表現、⽂字列、配列、ポインタ、ヒープ
数値の表現、⽂字列操作のライブラリ関数、変数や配列の番地、領域確保
ファイルアクセス
ライブラリとシステムコールによるファイルの扱い、ファイル記述⼦、ストリーム、標準⼊出⼒
プロセスの概念、パイプ、メモリマップ
プロセスの⽣成、プロセスとプログラムの関係、パイプの⽣成
シグナル
周辺装置、⼊出⼒、ポーリング、割込み、ソフトウェア割込み
ネットワーク・プログラミング
TCP/IPの概念、ソケットAPI、プロトコルスタック
TCP/IPのクライアントとサーバ
WWWプログラミング
CGIの仕組み、フォーム、QUERY_STRING、ログ、Cookie
スクリプト⾔語
スクリプト⾔語によるプログラミングの⼿法、Webセキュリティ
Ruby、Python、Perl、またはsh等によるプログラミング、クロスサイトスクリプティング攻撃
教材
プリントを配布する。ＷＷＷで教材を提⽰する。
参考書籍
「C⾔語によるUNIXシステムプログラミング⼊⾨」（河野清尊、オーム社）「TheUnixSuperText第2版」（⼭⼝和紀・古瀬⼀隆・中村敦司・新城靖・⻄⼭博泰・林謙⼀・⾦⾕英信・鈴⽊孝幸・端⼭貴也、
技術評論社）
予備知識・前提条件
データ構造とアルゴリズムに関する知識があることを前提とする。また、機械語序論を受講していることが望ましい。
成績評価
レポートにより評価を⾏う。基準を満たさなかったレポートは、再提出を求めることがある。毎回出席をとり、最終的な評価の際
に考慮に⼊れる。
教員メールアドレス
新城：yasの後に(AT)cs.tsukuba.ac.jp
追川：shuiの後に(AT)cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
http://www.coins.tsukuba.ac.jp/~syspro/2016/
オフィスアワー
⽊６3E302（新城）、⽔33F911（追川）
ソフトウェア⼯学[GB31501]
SoftwareEngineering
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：前⽥敦司,早瀬康裕
曜⽇・時限：⽕3・4
単位数：2単位
概要
ソフトウェア開発のプロセス全体に関する概括的な知識と，オブジェクト指向に基づく現代的なソフトウェア開発⼿法に関する基
礎知識を，講義と具体例を⽤いた演習により学習する．
学習・教育⽬標
1. ソフトウェア開発の全体像について理解する．
2. ソフトウェア開発で⽤いられる基本概念、基本語彙を習得する．
3. 現代的なソフトウェアの開発⼿法について演習を通じて学ぶ．
キーワード
ソフトウェア⼯学，開発⽅法論，オブジェクト指向，デザインパターン，UML，ユニットテスト，リファクタリング
Keywords
SoftwareEngineering,SoftwareDevelopmentMethodology,Object-OrientedTechnology,DesignPatterns
時間割
週
第1〜2週
第3週
第4週
第5〜6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
オブジェクト指向プログラミング（2週）
抽象化とカプセル化，継承と再利⽤，多相
クラス，インスタンス，変数とメソッド，クラス階層，抽象クラス，インターフェース
パッケージ，Generics
UML(UnifiedModelingLanguage)
ユースケース図，クラス図，オブジェクト図，シーケンス図
ソフトウェアのパターン
アーキテクチャパターン，フレームワーク，デザインパターン
デザインパターン（2週）
⽣成，構造，振舞いに関するパターン．オブジェクトの責任と契約．
ソフトウェア開発⽅法論1
⽅法論とその発展，ウォーターフォール・モデルとその問題点，ラピッドプロトタイピング，スパイラル型開発
モデル，統⼀開発プロセス
ソフトウェア開発⽅法論2
アジャイルソフトウェア開発，エクストリームプログラミング，テスト駆動開発とユニットテスト
ソフトウェア開発⽅法論3
UMLによるモデリング
リファクタリング
教材
学習管理システム(manaba)上で公開する講義資料，演習資料を⽤いて講義と演習を⾏う．
参考書籍
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
結城「Java⾔語プログラミングレッスン第3版上下」ソフトバンククリエイティブ(2012)
ガンマ他「オブジェクト指向における再利⽤のためのデザインパターン」ソフトバンクパブリッシング(1999)
結城「増補改訂版Java⾔語で学ぶデザインパターン⼊⾨」ソフトバンククリエイティブ(2004)
ベック「XPエクストリーム・プログラミング⼊⾨―ソフトウェア開発の究極の⼿法」ピアソンエデュケーション(2000)
ヤコブソン他「UMLによる統⼀ソフトウェア開発プロセス―オブジェクト指向開発⽅法論」翔泳社(2000)
ファウラー「新装版リファクタリング―既存のコードを安全に改善する」オーム社(2014)
メイヤー「オブジェクト指向⼊⾨第2版原則・コンセプト」翔泳社(2007)
予備知識・前提条件
Javaプログラミングの知識を前提とする．
成績評価
講義と演習の総合点により評価を⾏う．⼩テストや定期試験により講義の理解度の評価を⾏う．毎週⾏う演習問題に解答すること
によって演習の学習状況の評価を⾏う．評価の前提となるデータとして出席状況を⽤いる．
教員メールアドレス
前⽥：maeda＠cs
早瀬：hayase＠cs
TF・TA
TA1名
講義のWebページ
学習管理システム(manaba)を⽤いる．
オフィスアワー
前⽥：⽕曜6限・⾦曜5限．学術情報メディアセンター408または総合研究棟B棟1108．確実に⾯談したい場合には予約すること．
データベース概論II[GB31601]
DatabaseSystemsII
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：天笠俊之,川島英之
曜⽇・時限：⾦3・4
単位数：2単位
概要
データベース概論Iに続き，問合せ処理，トランザクション処理等のDBMSカーネル深層に関する講義を⾏う．また，XMLデータ
ベースやデータベースの⾼度利⽤といった内容にも触れる．講義を主体とするが，演習，実習を適宜組み合わせて授業を⾏う．
学習・教育⽬標
データベースシステムの基本的な構成要素とその実装に関して理解することを⽬標とする。
キーワード
SQL，トランザクション処理，問合せ処理，XML
Keywords
SQL,transactionprocessing,queryprocessing,XML
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
データベースの概念
データモデル，データ操作
関係データベース
関係代数，問合せ⾔語SQL
問合せ処理I
問合せ処理の概要，選択・射影・結合の処理，結合演算の実習
問合せ処理II
問合せ最適化の概要，経験則・コストに基づく問合せ最適化技法、最適化に関する実習（射影降下等）
問合せ処理III
演算⼦間データ配送の概要，実体化⽅式とパイプライン⽅式(volcano)、データ配送⽅式に関する実習
索引
ハッシュ索引、B+-tree、空間索引、データ検索に関する実習
トランザクション管理I
並⾏実⾏制御の概要，2PL，MVCC,OCCなどの⽅式，2PLに関する実習
トランザクション管理II
障害回復の概要，ARIESプロトコル，リカバリシステムに関する実習
XMLデータベース
XML,関係XMLデータベース，ネイティブXMLデータベース
データベースの⾼度利⽤
教材
教科書「データベースシステム」（北川博之著，昭晃堂）
参考書「DatabaseManagementSystems」byRaghuRamakrishnanandJohannesGehrke
参考書「DatabaseSystems:TheCompleteBook」(Thesecondedition)
参考書籍
「リレーショナルデータベース⼊⾨－データモデル・SQL・管理システム－」（増永良⽂著，サイエンス社）
「DatabaseManagementSystems」byRaghuRamakrishnanandJohannesGehrke
「DatabaseSystems:TheCompleteBook」(Thesecondedition)byHectorGarcia-Molina,JeffUllman,andJenniferWidom.
予備知識・前提条件
「データベース概論I」を履修していること
成績評価
出席，課題レポート，期末試験などにより総合的に評価を⾏う．
教員メールアドレス
天笠俊之：amagasa(AT)cs.tsukuba.ac.jp,川島英之：kawasima(AT)cs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
TAもしくはTFを1名配置する。
オフィスアワー
オフィスアワーは特に定めないが，事前に連絡をしてから訪問すること．
情報検索概論[GB31701]
InformationRetrieval
対象：3・4学年
担当教員：北川博之
開設学期：秋AB
曜⽇・時限：⽊1･2
単位数：2単位
概要
情報検索の基本的事項について講義する。テキスト検索に関する主要な技術を解説した後、マルチメディア情報検索、WWWサー
チエンジン、XMLなどに関する⼊⾨的な説明を⾏う。講義を主体とするが，演習を適宜組み合わせて授業を⾏う。
学習・教育⽬標
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
情報検索の基本概念およびブール検索モデルについて理解する。（第1週）
索引語の抽出と重み付け⼿法について学ぶ。（第2週）
情報検索システムを効率的に実現するための索引⼿法について理解する。（第3週）
ベクトル空間モデルとそれに関連する検索⼿法について学ぶ。（第4週）
情報検索の有効性評価尺度について学ぶ。（第5週）
⽂書群のクラスタリング⼿法の基礎について学ぶ。（第6週）
マルチメディア情報検索の基本概念について学ぶ。（第7週）
構造化⽂書、特にXMLの役割、および関連する技術を学ぶ。（第8〜9週）
WWW情報探索、WWWサーチエンジンについて学び、情報検索技術の果たす役割を理解する。（第9〜10週）
キーワード
情報検索，⽂書検索，マルチメディア検索，構造化⽂書，WWW
Keywords
InformationRetrieval,DocumentRetrieval,MaltimediaRetrieval,StructuredDocument,WWW
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8〜9週
第9〜10週
講義内容/理解すべき項⽬
情報検索の基本概念／ブール検索モデル
基本⽤語、情報検索の特徴、情報検索の分類、応⽤と関連分野／ブール検索モデルとは、転置ファイルによる
実装
索引語の抽出と重み付け
索引語・不要語、接辞処理、⽇本語における索引語抽出、索引語の重み付け
ベクトル空間モデル
ベクトル空間モデルとは、適合性フィードバック、潜在的意味インデクシング（LSI）
情報検索のための索引⼿法
転置ファイルによるベクトル空間モデルの実装、⽂字列索引（接尾辞配列）、シグネチャファイル
情報検索システムの評価
有効性の指標、再現率、適合率、再現率・適合率曲線、平均適合率、F尺度、E尺度
⽂書のクラスタリング
クラスタリングとは、階層的クラスタリング、単⼀パス法、k-means法
マルチメディア情報検索
マルチメディア検索の基本概念、特徴ベクトルと類似度、画像データ検索、時系列データ検索、空間索引、空
間充填曲線
構造化⽂書
構造化⽂書の概念、XML、XML操作ツール（XPath、DOM、XSLT、XQuery等）
WWW情報検索
WWW検索の仕組み、WWW検索の特徴と課題、WWWサーチエンジン、ハイパーリンク情報の利⽤、
PageRank、HITS
教材
毎週プリントを配布する。
参考書籍
「情報検索と⾔語処理」（徳永健伸著、東京⼤学出版会）
「情報検索アルゴリズム」（北研⼆、津⽥和彦、獅々堀正幹著、共⽴出版）
予備知識・前提条件
線形代数の初歩的知識があることが望ましい。また、理解を深めるためにはデータベース概論Iを履修していることが望ましい。
成績評価
演習・実習課題レポート(25%)、出席(10%)、学期末試験(65%)により評価を⾏う。演習・実習課題レポートは採点後返却するので、
各⾃の理解度を確認すること。毎回出⽋をとる。
教員メールアドレス
北川博之：kitagawa(AT)cs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
TAまたはTFを配置
オフィスアワー
⽔12:00〜13:30総B903（北川）
それ以外も随時メールにて対応
オペレーティングシステムII[GB31801]
OperatingSystemsII
対象：3・4学年
担当教員：新城靖
開設学期：秋C
曜⽇・時限：⾦3・4(⼀部⽊5・6)
単位数：1単位
概要
オープンソースOSとしてLinuxのソースコードを題材に，オペレーティングシステムが⼀般的なハードウェア（x86）上でどのよう
に動作するのかについて講義を⾏う．特にOS動作の理解で重要となるソフトウェアとハードウェアのインテラクションについて学
ぶ．
学習・教育⽬標
1. OSの実⾏環境，OS動作を理解するに必要なx86プロセッサアーキテクチャについて理解する．
2. OS動作に必要なソフトウェアとハードウェアのインテラクションを理解する．
3. 実際のOSソースコードにおける，処理の流れを理解する．
キーワード
OSカーネル,Linux,システム・コール,プロセス管理,メモリ管理,デバイスドライバ,割り込み,時間管理,ファイルシステム.
Keywords
OSKernels,Linux,SystemCalls,ProcessesManagement,MemoryManagement,DeviceDrivers,Interrupts,TimeManagement,Filesystems.
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
講義内容/理解すべき項⽬
システムコールとプロセス
オペレーティングシステムの構成、システムコールとライブラリ、実⾏形式、task構造体、current、プロセスの状態
メモリ管理
Buddyシステム、kmalloc、スラブアロケータ、アドレス空間、ページテーブル、MMU、ページフォールト
デバイスドライバ、⼊出⼒、割り込み
ブロック型／⽂字型デバイス、copy_from_user()とcopy_to_user()、inb()とoutb()、割り込みコントローラ、IRQ、割
り込みの前半部と後半部、Softirq、Tasklet、WorkQueue
時刻と時間の管理、プロセスのスケジューリング
モノトニック時刻、jiffiesとHZ、カレンダー時刻管理、インターバルタイマ、時間切れ処理、優先度、スケジュー
ラ、レディキュー
ファイルシステム
VFSインタフェース、オブジェクト指向、file構造体、inode、ext4、ディレクトリ
教材
プリント配布．
参考書籍
RobertLove:"LinuxKernelDevelopment",Addison-WesleyProfessional(2010).
ボベット，他：詳解Linuxカーネル第3版，オライリージャパン,(2007)．
Rodrigue,他:TheLinuxKernelPrimer:ATop-DownApproachforx86andPowerPCArchitectures,(PrenticeHall)2005.
JonathanCorbet,他："Linuxデバイスドライバ",オライリージャパン(2005)
⽩崎博⽣：新装改訂版Linuxのブートプロセスをみる，KADOKAWA/アスキー・メディアワークス(2014)．
Intel64andIA-32ArchitecturesSoftwareDeveloper'sManualCombinedVolumes:1,2A,2B,2C,3A,3B,and3C.
蒲地輝尚：はじめて読む486―32ビットコンピュータをやさしく語る，アスキー(1994)．
予備知識・前提条件
オペレーティングシステムIを受講していること．
成績評価
クイズ、レポート、試験によって総合的に評価する．
教員メールアドレス
yas(AT)cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
http://www.coins.tsukuba.ac.jp/~yas/coins/os2-2016/
オフィスアワー
⽉５，3E302
分散システム[GB31901]
DistributedSystems
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：建部修⾒,阿部洋丈
曜⽇・時限：⽉3
単位数：1単位
概要
分散システム構築のために必要な基本概念，基本処理⽅式，基本アルゴリズム，セキュリティを論じる．
学習・教育⽬標
⽇常的にインターネットを使⽤するようになった現在の分散システムを⽀える基本技術を学ぶ．
キーワード
分散システム，通信，ネーミング，同期，⼀貫性
Keywords
DistributedSystems,communication,naming,synchronization,consistency
時間割
週
第1,2週
第3週
第4,5週
第6,7週
第8,9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
分散システムの概要
分散システムの⽬標，アーキテクチャ
プロセス
スレッド，仮想化，クライアント，サーバ，コード移送
通信
遠隔⼿続き呼出し，メッセージ通信，ストリーム通信，マルチキャスト
ネーミング
フラットネーミング，階層ネーミング，属性ネーミング
同期
クロック同期，論理クロック，排他制御，選択アルゴリズム
⼀貫性と複製
⼀貫性モデル，複製管理，⼀貫性制御プロトコル
教材
講義ノート
参考書籍
AndrewS.TanenbaumandMaartenVanSteen,DistributedSystems:PrinciplesandParadigms,SecondEdition,PearsonEducation(2008).
予備知識・前提条件
システムプログラム，オペレーティング・システムI・IIを受講していることが望ましい．
成績評価
出席状況，レポート，試験によって評価する．
教員メールアドレス
建部：tatebe(AT)cs.tsukuba.ac.jp
阿部：habe(AT)cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
建部：http://www.hpcs.cs.tsukuba.ac.jp/~tatebe/lecture/
阿部：http://www.cs.tsukuba.ac.jp/~habe/
オフィスアワー
建部：⽊4 計算科学研究センター304
阿部：⽊5,⽊6 学術情報メディアセンター教育クラウド室CA204
システム評価技法[GB32001]
EvaluationandMeasurementforInformationSystems
対象：3・4学年
開設学期：秋AB
担当教員：李頡
曜⽇・時限：⽕3・4
単位数：2単位
概要
システム評価は、インターネット、モバイルマルチメディアネットワーク、ユビキタスコンピューティングシステムなどを含む現
代情報社会の基盤である情報処理システムの研究開発及び応⽤にますます重要になりつつである。既存の情報処理システムのどち
がよいのか、新しい情報処理システムの開発がどのように進めばよいのか、情報システムの管理と応⽤がどのようすればよいか、
などのような問題は⽇常化になってきている。それらの問題を解決するのはシステムの評価が⽋かせない。本講義では、情報処理
システム評価の基本⼿法である実測、シミュレーション及び実⽤的な解析モデルによる情報処理・通信ネットワークシステムの評
価の基本概念、⼿法及びワークロードモデルなどについて講義を進めていく。
学習・教育⽬標
情報処理システム評価の⽬的と基本について理解する(第1週) 情報処理システム評価の実測⼿法について理解する(第2〜6
週)情報処理システム評価の解析⼿法について理解する (第7〜8週) 情報処理システム評価のシミュレーション⼿法につい
て理解する(第9〜10週) 情報処理システム評価の応⽤について理解する。
時間割
週
第1週
第2週
第3〜4週
第5週
第6週
第7〜8週
第9〜10週
講義内容/理解すべき項⽬
情報処理システム評価の概要
情報処理システム評価の⽬的、役割、基準、と基本⼿法
情報処理システム実測技術の基本
情報処理システムの評価基準及び選択、コスト性能⽐、ワークロード、モニターについて
ワークロード(workload)
各種のワークロードとそれらのメリットとデメリット。ワークロードの選択と特徴付け技術
モニター(monitor)
ハートウェアモニター、ソフトウェアモニター、ファームウェアモニター、ハイブリットモニターとそれらの
応⽤の例
実験データのプレゼンテーション
データの図、チャット、グラフなど
情報処理システム評価の解析モデルとその意味
簡単且つ実⽤的な待ち⾏列モデルとその応⽤の例
シミュレーションによるシステムの評価
シミュレーションの⼿法、乱数の発⽣、出⼒データの解析
教材
プリント配布
参考書籍
1. RajJain,TheArtofComputerSystemsPerformanceAnalysis ,JohnWiley&Sons,Inc.1991
JohnL.Hennessy,DavidA.Patterson,ComputerArchitecture:AQuantitativeApproach, 2ndEdition,MorganKaufmannPublishers,
Inc.,1996 （和訳：パターソン＆ヘネシー、コンピュータアーキテクチャ：設計・実現・評価の定量的アプローチ）⻲⽥
壽夫・紀⼀誠・李頡、性能評価の基礎と応⽤、共⽴出版、１９９８年
予備知識・前提条件
コンピュータアーキテクチャ、情報通信ネットワークシステムなどに関する基礎知識を持っているとよい。
成績評価
出席状況・演習課題・クイズ(25%)、学期末試験(75%)の結果を総合して⾏う．
教員メールアドレス
李：lijie＠cs.tsukuba.ac.jp
オフィスアワー
⽉13:45〜15:003F924
電⼦回路[GB32201]
ElectronicCircuits
対象：3・4学年
担当教員：庄野和宏
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⽊5・6
単位数：2単位
概要
アナログ電⼦回路について学ぶ。電気回路に含まれなかったトランジスタや演算増幅器を扱う。近年の⾼速ディジタル回路にも、
アナログ電⼦回路の知識が必要であると⾔われている。
学習・教育⽬標
トランジスタとは何か説明できる。増幅・発振のメカニズムが理解できる。
キーワード
テブナンの定理,トランジスタ,演算増幅器,負帰還
Keywords
Thevenin’stheorem,Transistor,Operationalamplifier,Negativefeedback
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4,5週
第6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
電⼦回路の解析に必要な基礎知識
電源の等価変換、テブナンの定理、2端⼦定数、デシベル表⽰、周波数特性の表⽰
半導体素⼦
ＰＮ接合ダイオード、バイポーラトランジスタ、FETの動作と特性
⼩信号等価回路
直流分と交流分の分離、トランジスタの等価回路、FETの等価回路
バイアス回路
動作点の選び⽅、安定指数、各種バイアス回路
基本増幅回路
ベース接地回路、エミッタ接地回路、コレクタ接地回路
負帰還増幅回路
負帰還の原理、負帰還の効果、安定性
各種増幅回路
RC結合増幅回路、直流増幅回路、電⼒増幅回路
演算増幅器とその応⽤
演算増幅器の特性、線形演算回路、能動RCフィルタ
正弦波発振回路
発振条件、LC発振回路、RC発振回路
教材
⽯橋幸男著「アナログ電⼦回路」培⾵館
参考書籍
⽯橋幸男著「アナログ電⼦回路演習」培⾵館
庄野和宏著「合点！トランジスタ回路超⼊⾨」 CQ出版
予備知識・前提条件
電気回路(GB12201)の知識を前提とする。
成績評価
演習課題及び前半終了時に中間レポートを課す。出席10%,演習10%,中間レポート30%,学期末試験50%により評価を⾏う。
教員メールアドレス
shouno(at)cs.tsukuba.ac.jp
オフィスアワー
⽔11:30〜12:153F532
情報システム実験A,B[GB36403,GB36503]
ComputerSystemsLaboratoryA,B
対象：3学年
開設学期：春ABC・秋ABC
担当教員：阿部洋丈（世話⼈），他
曜⽇・時限：⽔3・4,⾦5・6
単位数：各3単位
概要
情報システムを構築するハードウェア及びソフトウェアに関し，プロセッサ・ネットワーク・システム及び応⽤プログラム，通信
等の要素技術の修得を⽬指し，それらに関するテーマの中から幾つかを選択して具体的課題に取り組む．
学習・教育⽬標
情報システムに関する様々なテーマの中から年間を通して2つの実験テーマを選択し，各テーマ毎に1学期間を通じて実験を⾏う．
これにより，情報システムに関する広範で実⽤的な知識・スキルを習得する．
時間割
テーマ内容
テーマの内容：下記のテーマの中から選択する．ただし、最新版については学類の実験
ホームページを確認すること．
春学期(情報システム実験A)
システムプログラム
XMLとWebアプリケーション
オペレーティングシステムの基礎
⾼性能並列プログラミング
カーネルハック
組み込みオペレーティングシステム
秋学期(情報システム実験B)
スタンダードセル向けLSI設計
プロセッサの設計開発
通信システムの基礎
Webサーチエンジン
コンピュータネットワーク実験
DBMSカーネル
教材
各実験テーマの概要と詳細なテキストは，本科⽬のホームページ上に⽤意する．
成績評価
課題毎に定められたレポートを提出する．実験の出席率，レポートの成績を総合して評価する．
教員メールアドレス
実験世話⼈（秡川友宏）：[email protected]
講義のWebページ
http://www.coins.tsukuba.ac.jp/jikken-3nen/
備考
ガイダンス
春学期第1回⽬の実験授業時間に，単位修得条件，実験の進め⽅，各実験テーマの説明，実験関係資料配布等の
ためのガイダンスを⾏うので，必ず出席すること．ガイダンス開催場所については掲⽰するので，確認すること．
テーマの選択について
実験は選択したテーマを1学期間にわたって⾏う．
各学期に1テーマ，1年間(2学期)で合計2テーマを履習する．
同じテーマを2度以上選択することはできない．
全学期のテーマ(2つ)は春学期のテーマ選択時に全て決める．
2テーマのうち1テーマは他主専攻の実験(情報科学実験，知能情報メディア実験)の中から選択しても良
い．
開設するテーマは各学期によって異なるので，テーマの申請前にガイダンス資料等でよく確認するこ
と．
希望テーマの申請⽅法と，確定テーマの掲⽰⽅法については，ガイダンス時に説明する．
班分けが必要なテーマに関する班分け表は，各学期の実験開始時に配布する．
信号処理概論[GB40101]
IntroductiontoSignalProcessing
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：⻲⼭啓輔
曜⽇・時限：⽕3
単位数：1単位
概要
メディア情報などの連続信号として表される情報の解析⽅法とその実⽤例について概説する。また、演習を⾏い使いこなす能⼒を
⾝につける。なお、本講義では、連続信号のみを取り扱い、離散信号は、ディジタル信号処理、信号解析にて学習する。
学習・教育⽬標
1.
2.
3.
4.
周波数解析を理解する
線形システムとその取り扱いを理解する
ラプラス変換を⽤いた微分⽅程式で表されるシステムの取り扱いを理解する
信号処理が実世界の技術にどのように使われているのか定性的に理解する
キーワード
信号処理，フーリエ級数，フーリエ変換，ラプラス変換，伝達関数，畳み込み
Keywords
SignalProcessing,FourierSeries,FourierTransform,LaplaceTransform,TransferFunction,Convolution
時間割
週
第1週
第2〜4週
第5〜7週
第8〜10週
講義内容/理解すべき項⽬
信号処理の概要：信号とは何か,信号の分類,代表的信号,⾳声処理・画像処理などへの応⽤
周波数解析：周波数解析の考え⽅,フーリエ級数展開,フーリエ変換,演習問題
線形システム：たたみ込み積分によるシステムの表現,システムの周波数特性と応答,複数システムの接続とブ
ロック図,演習問題
ラプラス変換と伝達関数：ラプラス変換,伝達関数,システムの安定性,演習問題
教材
浜⽥望「よくわかる信号処理」（オーム社）。適宜プリントを配布する。
参考書籍
辻井重男,久保⽥⼀「わかりやすいディジタル信号処理」（オーム社）
⽔本哲弥「フーリエ級数・変換／ラプラス変換」（オーム社）
RonBracewell,"TheFouriertransformanditsapplications",(McGraw-Hill)
予備知識・前提条件
解析学、複素関数論の授業を履修していることが望ましいが、履修していない学⽣にも理解できるように配慮する。
成績評価
演習（20%）と期末試験（80%）によって評価する。毎回出席をとり、最終評価の際に考慮に⼊れる。
教員メールアドレス
⻲⼭啓輔：Keisuke.Kameyama(AT)cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
Manaba(https://manaba.tsukuba.ac.jp)のコースページを利⽤して資料を配布する．
オフィスアワー
⽔15-17(メール連絡ください)
パターン認識[GB40201]
PatternRecognition
対象：3・4学年
担当教員：平井有三
開設学期：秋AB
曜⽇・時限：⽊3・4
単位数：2単位
概要
⽂字認識、⾳声認識、画像認識、テキスト・データマイニング、知識処理、バイオインフォーマティクスなど、幅広い分野の必需
品である統計的パターン認識の基礎的概念や代表的な学習・認識アルゴリズムの理解を⽬指す。
学習・教育⽬標
1. パターン認識の世界を例題を⽤いながら概観し、パターン認識が「特徴抽出」、「学習」、「識別規則」からなることを
理解する。さらに、学習データを⽤いて設計した識別機械が実世界で犯す誤りを予測すること、すなわち汎化能⼒を予測
することの重要性を理解する。
2. パターン認識の代表的な学習・識別アルゴリズムである、ベイズの識別規則、kNN法、線形識別関数、パーセプトロン型
学習規則、サポートベクトルマシン、部分空間法、クラスタリング、識別器の組み合わせによる性能強化などについてそ
の原理を理解するとともに、それらの特性について理解を深める。
キーワード
汎化能⼒、線形・⾮線形識別関数、サポートベクトルマシン、カーネルトリック、識別機の組み合わせによる性能強化
Keywords
generalizationcapability,linearandnonlineardiscriminantfunctions,supportvectormachines,kerneltrick,enhancementofdiscriminative
capabilitybycombiningrecognizers
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第６週
第７週
第８週
第９週
第１０週
講義内容
１．統計的パターン認識の概要
統計的パターン認識が広範な応⽤分野で利⽤されていることを多くの例を⽤いて⽰し、パターン認識の処理の流
れと、認識性能の評価基準である汎化能⼒について解説する。また、特徴空間の次元の呪いについて触れる。
２．ベイズの識別規則
統計的パターン認識の最も基本的な⼿法である、事後確率最⼤基準に基づくベイズの識別規則が、誤り最⼩、損
失最⼩であることを説明する。さらに、広く使われている認識性能評価⼿法である受信者動作曲線について解説
する。
３．確率モデルと識別関数
学習データの統計量を⽤いた種々の線形変換とその役割について解説する。確率モデルとして正規分布を⽤いた
場合の識別関数を導く。また、確率モデルのパラメータを学習データから推定する重要な⼿法の⼀つである最尤
推定法について解説する。
４．k最近傍法
学習データそのものを識別に⽤いるk最近傍法の原理を解説し、その誤り率とベイズの識別規則の誤り率が密接
に関連していることを⽰す。k最近傍法は⼊⼒データと全ての学習データとの距離計算を⾏うため時間がかかる
ので、その緩和法について解説する。
５．線形識別関数
線形識別関数によって構成される識別超平⾯について解説し、多クラス問題への拡張法について議論する。線形
識別関数のパラメータを求める3つの⼿法、最⼩2乗誤差基準に基づく正規⽅程式、線形判別関数、ロジスティッ
ク回帰について解説する。
(ここまでを範囲として中間試験を⾏う予定)
６．パーセプトロン型学習規則
2クラスの線形識別関数を求める古典的な学習規則であるパーセプトロンの学習規則について解説する。学習の
難しさを表すマージンの概念を導⼊し、学習データが線形分離可能であれば学習が収束することを⽰す。パーセ
プトロンを多層化し、線形分離可能性という厳しい制約を外した誤差逆伝搬法について解説し、⾮線形識別関数
が持つ様々な性質について議論する。
７．サポートベクトルマシン
現在最も広く利⽤されている、最⼤マージンを持つ線形識別関数を求める⼿法であるサポートベクトルマシンの
原理を解説する。また、線形分離可能でない学習データを⾮線形特徴写像により⾼次元特徴空間に写像すること
で線形識別関数でも識別可能になるという予測と、⾼次元特徴空間における内積計算を原空間での内積計算で効
率的に⾏うことができるカーネルトリックについて解説する。サポートベクトルマシンに関するRを⽤いた実習
課題を課す予定である。
８．部分空間法
特徴空間の次元は低い⽅がよい。次元を縮約する⼿法の⼀つである主成分分析について解説した後、クラス毎に
学習データの主成分分析を⾏って作った部分空間を⽤いて識別する部分空間法について解説する。さらに、カー
ネルトリックを⽤いたカーネル主成分分析、カーネル部分空間法について触れる。
９．クラスタリング
学習データ間の類似度を⼿がかりに、学習データをいくつかのクラスタにグループ分けし識別を⾏うクラスタリ
ングについて解説する。⾮階層的、階層的なクラスタリングの⼿法について説明した後、混合正規分布モデルを
⽤いた確率的なクラスタリングと、確率モデルパラメータを求めるためのEMアルゴリズムを紹介する。
１０．識別器の組み合わせによる性能強化
どのような識別問題に対しても最も性能がよい識別器は存在しないことを⽰したノーフリーランチ定理について
紹介した後、複数の識別器を組み合わせて全体として識別性能を上げる⼿法について紹介する。組み合わせる識
第１１週
別器として決定⽊を⽤い、代表的な⼿法であるバギング、アダブースト、ランダムフォレストについて解説す
る。
期末試験
教材
教科書として、平井有三著「はじめてのパターン認識」森北出版を使⽤する。授業の前に⼊⼿しておくことが望ましい。LaTeXを
⽤いたせいか、2刷までは誤りが多いので、出版社のホームページから正誤表をダウンロードして各⾃修正しておく。
参考書籍
授業の中で随時紹介する。
予備知識・前提条件
線形代数の復習をしておくこと。確率論と統計学の講義を受けていることが望ましい。必要な知識は必要に応じて講義の中で説明
する。⼤体1⽇1章のペースで授業を⾏うが、休むとついてくるのがしんどくなる。教科書に従って授業を進めるのでリカバー可能
であるが要注意。どの科⽬でも同じではあるが。
成績評価
線形識別関数までを範囲とした中間試験(45%)と、最後の期末試験(45%)およびRの実習課題(10%)により成績評価を⾏う。全体評価
で60％の得点を得ることが単位取得の条件である。
教員メールアドレス
連絡は世話⼈の狩野先⽣（kanohATcs.tsukuba.ac.jp）を通して⾏うこと。
講義のWebページ
特になし。
ヒューマンインタフェース[GB40301]
HumanComputerInteraction
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：⾼橋伸
曜⽇・時限：⽊5・6
単位数：2単位
概要
ユーザの側に⽴ったヒューマンインタフェースの考え⽅について説明する。⾝近な道具や⽇⽤品におけるヒューマンインタフェー
ス、ヒューマンインタフェースの理論、インタラクション設計、認知的側⾯などについて学ぶ。GUIや視覚的インタフェース技術
について学習し、これらの考え⽅にもとづき簡単なインタフェース設計ができるようになることを⽬指す。
学習・教育⽬標
ユーザの側に⽴ったヒューマンインタフェースの考え⽅について理解すること。同時にこれらの考え⽅にもとづき簡単なインタ
フェース設計ができるようになること。
キーワード
ヒューマンインタフェース、⼈間中⼼設計、ユーザエクスペリエンス、インタラクションデザイン、グラフィカルユーザインタ
フェース
Keywords
Computer-HumanInteraction,HumanCenteredDesign,UserExperience,InteractionDesign,GraphicalUserInterface
時間割
週
第1週
第2,3週
第4,5週
第6,7週
第8,9,10週
講義内容/理解すべき項⽬
⽇常の⾝近な道具とヒューマンインタフェース
インタラクティブシステム、BadUI、ユーザエクスペリエンス
ヒューマンインタフェースの理論と枠組
アフォーダンス、⾃然な対応付け、隠蔽、制約、概念モデル、7段階の⾏為モデル
インタラクション設計のプロセスと技法
⼈間中⼼設計、要件定義、プロトタイピング、スケッチ、ストーリーテリング
認知的側⾯
モデルヒューマンプロセッサ、KLMモデル、フィッツの法則
GUIの基礎概念、GUI設計演習
デスクトップメタファ、WIMP、直接操作、WYSIWYG、GUIプログラミング
教材
必要に応じて毎回の講義の最初にプリントを配布する。
参考書籍
誰のためのデザイン？増補・改訂版（D．A．ノーマン、新曜社、2015）
INTERACTIONDESIGN-beyondhuman-computerinteraction(4thEdition,JennyPreeceetal.,Wiley,2015)
ThePsychologyofHuman-ComputerInteraction(StuartK.Cardetal.,CRCPress,1986)
予備知識・前提条件
プログラミングに関する初歩的な知識を持つことが望ましい。
数回のレポート（⾝近なヒューマンインタフェース事例についての調査・考察や、GUI設計演習に関するレポートなど）を提出す
ることが必須である。
成績評価
成績は、テスト、レポート、出席状況などから総合的に判定する。
教員メールアドレス
⾼橋伸:shin(AT)cs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
TA:鏑⽊寛史(kaburagi(AT)iplab.cs.tsukuba.ac.jp)
オフィスアワー
⾼橋：⽔10:00〜12:003F906
認知科学概論[GB41101]
IntroductoryCourseinCognitiveScience
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：古川宏
曜⽇・時限：⾦3
単位数：1単位
概要
「使いやすいツール・機器、働きやすい環境を作るにはどうすればよいのか？」
ユーザによる“使いやすさ”には、⾒やすい、読みやすい、聞き取りやすい、理解しやすい、決めやすい、予測しやすい、間違い
にくいなど、多くの側⾯がある。よって、モノを作る者にとって、使いやすいモノを設計・構築する能⼒を得るためには、⼈の特
性や限界を基礎知識として有することが不可⽋である。
本講義では、⼯学的応⽤を前提として、⼈の知的特性の解明を⽬指した認知科学の基礎（知覚，記憶，思考・推定，認知情報処
理モデル等）を取り上げ、講義・グループワークによる授業を⾏う。
学習・教育⽬標
1. 認知科学の⽬的・成果について，ハードウェアおよびソフトウェアの開発における重要性について理解する
2. ⼈の認知特性について，そのメカニズムや限界を理解する
3. ユーザによる使いやすさを損なう状況について，⼈の認知特性に基づき原因を理解する
キーワード
認知能⼒,⼈間機械系,感覚・知覚,記憶,思考・推定,ヒューマンモデル
Keywords
cognitiveabilities,human-machinesystems,sensationandperception,memory,thinkingandpresumption,humanmodels
時間割
週
講義内容
「認知科学と⼯学的応⽤」〜モノづくりにおいてユーザを知る⼤切さ〜
⼈とツール・機器との間に⽣じる問題と認知科学の成果との関連について
（認知科学の⽬的，学際的アプローチ，使いやすさ，メンタルモデル，⼈の情報処理過程と制約）
「ユーザの認知情報処理のモデル」〜ツール・機器設計のための認知的解析法〜
⼈とツール・機器とのインタラクションを記述するためのモデルについて
（モデルの必要性，⼈・システム・課題・状況を対象としたヒューマンモデル，⼈間情報処理モデル，淵モデ
ル，SRKモデル）
「感覚・知覚」〜⼈のセンサーシステム〜
脳の機能と情報処理プロセス，感覚・知覚系の特性と限界
（脳および感覚・知覚系の基本的機能と情報処理，注意）
「記憶」〜⼈の情報保持システム〜
⼈の記憶の機能別モデルと記憶⽣成・利⽤プロセスについて
（感覚記憶，短期記憶，⻑期記憶，リハーサル，メンタルマップ）
「思考・推定」〜⼈のデータ処理アルゴリズム〜
⼈の知識モデル，問題解決プロセス
（⼼的表象，命題表象，アナログ表象，スキーマ，プロダクションシステム，推論）
【グループワークの成果報告】
グループごとに実施した演習の成果について発表・質疑応答を⾏う．
第1週
第2,3週
第4,5週
第6,7週
第8,9週
第10週
教材
授業⽀援システムmanaba内の講義ページより資料を配布（各⾃で持参すること）
ビデオ授業⽤の動画をcoins上にて配信
参考書籍
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
岩波講座認知科学（全9巻），岩波書店
村⽥厚⽣：認知科学，朝倉書店
井上毅,佐藤浩⼀編：⽇常認知の⼼理学，北⼤路書房
原⽥悦⼦：⼈の視点からみた⼈⼯物研究，共⽴出版
古⽥⼀雄編著：ヒューマンファクター10の原則－ヒューマンエラーを防ぐ基礎知識と⼿法，⽇科技連出版社
古⽥⼀雄：プロセス認知⼯学，海⽂堂
原⽥悦⼦編：「使いやすさ」の認知科学:⼈とモノとの相互作⽤を考える，共⽴出版
予備知識・前提条件
特になし．
成績評価
各週に⾏う⼩テストあるいは宿題(20%=2%x10回)，グループ演習（30%）と期末試験(50%)により評価を⾏う．
なお，演習問題は採点結果を返却するので，各⾃の理解度を確認すること．
教員メールアドレス
furukawa.hiroshi.gu(AT)u.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
http://www.risk.tsukuba.ac.jp/~furukawa/lectures/cog-sci.html
オフィスアワー
春AB⽔15:15-16:30総合B棟810
備考
講義資料の配布、グループ課題の提出、成績確認、質問などについて授業⽀援システムmanabaを利⽤する。詳細は講義
のWebページにて説明する。
本科⽬では、部分的に反転授業を採⽤する。このとき、予習としてビデオ授業を視聴してもらい、授業では演習を⾏
う。
グループ演習は、manaba上での登録をもってグループ配属を実施する。期⽇までに登録がない場合には配属の対象外と
なり、よってグループ演習を実施できないこととなる。
主専攻実験（知能情報メディア実験B）の「簡易プロトタイピングによるユーザインタフェース設計」を実施する者には
履修することを勧める。
統計学[GB41204]
Statistics
対象：3・4学年
担当教員：伊藤誠
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⽕1・2
単位数：2単位
概要
情報学における専⾨科⽬学習および研究に必要となる数理統計学の基礎、視聴率や⽀持率などの⾝近な例や、ヒューマン・
インタフェース設計ならびにヒューマン・コンピュータ・インタラクション設計の実験的評価など、情報学に直結する具体例
を⽤いて基本的な考え⽅を明らかにする．また、MATLABを使⽤した演習・実習時間を設ける．これは、単なる計算技術の習
得ではなく、理論に対する理解を深めることができるように配慮する．
学習・教育⽬標
1.
2.
3.
4.
統計的推定・検定の基礎的な考え⽅を理解する
推定量と推定値、点推定と区間推定の違いについて理解する
仮説検定の基本原理をなす論理構造を理解する
実験計画と分散分析の基礎を理解する
キーワード
推定，検定，分散分析
Keywords
estimation,hypothesistesting,ANOVA(AnalysisofVariance)
時間割
週
第1週
第2〜3週
第4週
第5〜7週
第9〜10週
講義内容/理解すべき項⽬
情報学と統計学
なぜ統計学が必要であり、有⽤であるのか
(学類専⾨科⽬・卒業研究・⼤学院での研究における統計学の役割)
統計的推定とその応⽤
⺟集団と標本、推定量と推定値、不偏推定、最尤推定、区間推定
(中⼼極限定理、⼤数の法則、パラメータの点推定と誤差評価、パラメータの区間推定など)
MATLABによる実習
中⼼極限定理と⼤数の法則の可視化
(MATLABを⽤いて、中⼼極限定理、⼤数の弱法則・強法則が成⽴する様⼦を視覚的に確かめる)
仮説検定とその応⽤
反証の論理、帰無仮説と対⽴仮説、有意⽔準と棄却域、検定⽅式と２種の過誤
(様々な例題を通じて仮説検定の原理、⽚側検定／両側検定の違い、棄却域の設定法を理解する)
実験計画と分散分析の基礎
⼀元配置、⼆元配置、交互作⽤の解析
(ヒューマンインタフェース設計やヒューマン・コンピュータ・インタラクション設計の実験的評価などを例に
とって、実験計画と分散分析の基礎を理解する)
教材
manabaを利⽤して，資料をダウンロード可能にする
参考書籍
東京⼤学教養学部統計学教室編：統計学⼊⾨（東京⼤学出版会）
鷲尾泰俊：推定と検定（共⽴出版）
蓑⾕千凰彦：統計学⼊⾨２（東京図書）
⽵内彰通：統計（共⽴出版）
データ解析テクニカルブック（北⼤路書房）
W.HAYS:STATISTICS,5thEd.,Holt,RinehartandWinston,Inc.
予備知識・前提条件
情報科学類2年次対象の「確率論」あるいはそれと同等の科⽬を履修していることを前提として講義を進める．
成績評価
毎回の講義の中に組み込んで実施する演習問題（20％）、MATLAB演習とレポート（20％）、学期末試験（60％）により評
価を⾏う．なお、演習問題は添削して返却するので、理解の向上に役⽴てること．
教員メールアドレス
伊藤：itoh.makoto.ge(AT)u.tsukuba.ac.jp
TF・TA
ＴＡ筒井瑞規（リスク⼯学専攻博⼠前期課程2年）
講義のWebページ
manabaに開設予定
オフィスアワー
メールにて問い合わせてください
信号解析[GB41301]
SignalsAnalysis
対象：3・4学年
担当教員：⽚岸⼀起
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⽔1・2
単位数：2単位
概要
マルチメディア信号の情報表現とその解析・処理法について講述する。
学習・教育⽬標
1. 講義の最初のほうで「標本化定理」の内容を紹介する。
完全な証明を理解させる。
2. 数式と物理的リアルワールドのイメージをリンクできるように理解させる。
キーワード
標本化関数、超関数、δ関数、sinc関数数、フルーエンシ解析
Keywords
samplingfunctions,distributions(hyperfunctions),δ-functions,sinc-functions,fluencyanalysis
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
ディジタルとアナログ：現実の世界で扱われるアナログ信号とインターネットの世界で扱われるディジタル信号
との等価な関係をどのように保証すればよいのか？
⼀般的な標本化関数概説：標本化関数とは何か、アナログ信号を表現する際に標本化関数を⽤いることの⼯学的
な意義は何か？
δ関数の基本性質： δ関数とは何か、またディジタル信号に対してそれと等価なアナログ信号をδ関数を⽤いてどの
ように表わすことができるのか？
sinc標本化関数の解釈：染⾕・シャノンの標本化定理を10個の"直感的な絵図⾯"を⽤いて証明するとどうなるか？
フーリエ変換とフーリエ級数の関係：信号の解析誤差解析をどのように⾏うのか、またその時に考えなくてはい
けないことは何か？
開無限区間を有限台へ信号を打ち切るときの誤差：開無限区間の信号とそれを有限台に打ち切ったときの信号の
誤差解析をどのように⾏うのか？
有限台を周期関数としたときの誤差：有限台の信号とそれを⼀周期とする周期関数で表現される信号の誤差解析
をどのように⾏うのか？
フーリエ係数の代数的算出法：アナログ信号の周波数成分を近似的に求める⼿法とは？
sinc標本化関数による波形再⽣における最⾼周波数成分の位相特性： sinc関数の線形結合で表されるアナログ信号
の最⾼周波数成分は完全に再現できるのか？
実証のための⼀例としてのフルーエンシ局所標本化関数： 2次の区分的多項式の線形結合で表される標本化関数
を導出し、それを実装したフルーエンシオーディオを試聴する。
教材
電⼦情報通信学会編から出版予定の「現代波形解析-フルーエンシ解析-」（寅市和男・⽚岸⼀起著）の校正原稿の⼀部を配布予定
参考書籍
E.オラン･ブリガム(宮川洋訳)：⾼速フーリエ変換（科学技術出版）
⾼⽊貞治：解析概論（岩波書店）
寺澤寛⼀：⾃然科学者のための数学概論（岩波書店）
⽮野健太郎・⽯原繁：微分積分学（裳華房）
予備知識・前提条件
線形代数学，解析学を受講していることが望ましい.
成績評価
レポート、期末試験を総合して評価する。
教員メールアドレス
katagisi(AT)cc.tsukuba.ac.jp
オフィスアワー
E-mailにて予約ください。
ディジタル信号処理[GB41401]
DigitalSignalProcessing
対象：3・4学年
担当教員：牧野昭⼆
開設学期：秋AB
曜⽇・時限：⽔1・2
単位数：2単位
概要
ディジタル通信・マルチメディア処理で重要な役割を果たすディジタル信号処理の基礎について概説する。また周波数分析の概念
を紹介して標本化定理にふれ、ディジタルフィルタの考え⽅と設計⽅法について学ぶ。
学習・教育⽬標
ディジタル信号処理の基本的な概念と⼿法を理解する。
キーワード
ディジタル信号処理、周波数解析、デジタルフィルタ
Keywords
DigitalSignalProcessing，Frequencyanalysis，Digitalfilter
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
信号処理の概要：アナログ信号処理とディジタル信号処理
連続時間信号の解析：フーリエ級数、フーリエ変換、ラプラス変換
連続時間システムの解析：畳み込み積分、伝達関数、周波数特性
離散時間信号の解析：DTF、DFT
離散時間信号の解析：ｚ変換、畳み込み
離散時間システムの解析：伝達関数、周波数特性
サンプリングと窓：標本化定理、標本化周波数の変換
フィルタ（１）：アナログフィルタ、ディジタルフィルタ
フィルタ（２）：ディジタルフィルタの実現
ディジタル信号処理の応⽤
教材
浜⽥望「よくわかる信号処理」オーム社(1995)。
成績評価
期末試験や出席点等を総合的に判断し、成績評価を⾏う。
教員メールアドレス
maki(AT)cs.tsukuba.ac.jp
オフィスアワー
随時(メールで事前に予約) ⾳声聴覚情報処理[GB41501]
SpeechandAuditoryInformationProcessing
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：⼭⽥武志
曜⽇・時限：⽉5・6
単位数：2単位
概要
⾳声⼊出⼒の基本となる⾳声処理について概説する。⼈間の⾳声・聴覚器官の構造や機能、知覚の性質について述べ、⾳声分析、
特徴抽出、⾳声合成、⾳声認識などの⽅法について学ぶ。
学習・教育⽬標
⾳声分析、特徴抽出、⾳声合成、⾳声認識の基礎を理解する。
キーワード
⼈間の聴覚処理、⾳声分析、特徴抽出、⾳声合成、⾳声認識
Keywords
HumanAuditoryProcessing,SpeechAnalysis,FeatureExtraction,SpeechSynthesis,SpeechRecognition
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
第5週
第6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容
概要：⾳声の基本的性質
⾳声・聴覚器官：⾳声器官、発声・調⾳機構、聴覚器官
⾳声の知覚：マスキング、臨界帯域、カテゴリー知覚
⾳声分析：短時間周波数分析、ケプストラム、相関関数、線形予測法
⾳声の特徴抽出：基本周波数、スペクトル包絡、ホルマント
⾳声合成：テキスト解析、韻律制御、⾳声⽣成⽅式
⾳声認識：特徴量と分析条件、距離尺度、ＤＰマッチング、ＨＭＭ
⾳声対話理解：⾔語処理、⼤語彙連続⾳声認識、ロバスト性、⾃由発話
話者認識：話者照合、話者同定
⾳声情報処理の応⽤とまとめ
教材
適宜、プリントを配布する。
参考書籍
適宜紹介する。
予備知識・前提条件
「信号処理概論」を受講していることが望ましい。
成績評価
出席・演習（50%）と学期末試験（50%）により成績を評価する。
教員メールアドレス
takeshi(at)cs.tsukuba.ac.jp
オフィスアワー
特に設けない（適宜メールで予約すること）
⾃然⾔語処理[GB41611]
NaturalLanguageProcessing
対象：3・4学年
開設学期：春C
担当教員：⼭本幹雄
曜⽇・時限：⽊4・5・6
単位数：1単位
概要
⼈間の知識の多くは⽇本語・英語等の⾃然⾔語を使って伝達・蓄積される。本講義では、計算機に⼊⼒・蓄積された⾃然⾔語デー
タの意味内容まで踏み込んだ処理を⾏うための基礎を述べる。⾃然⾔語処理における、唯⼀最⼤の問題は⾃然⾔語⽂のもつ曖昧性
である。⾃然⾔語⽂の解析⼿法を概説し、各解析段階において曖昧性がどのように⽣じるかを⾒ていくと同時に、曖昧性を解消す
るために必要となる（計算機が持つべき）知識と技法を解説する。
学習・教育⽬標
1. ⾃然⾔語処理の概要とその困難性の原因を理解する
2. 形態素解析（単語分割）における以下の技術項⽬を理解する
1. コスト最⼩法と確率的⼿法
2. ビタービアルゴリズム
3. 単語辞書の効率的な構造とアルゴリズム
3. 構⽂解析における以下の技術項⽬を理解する
1. 基本的な解析⽅法
2. 曖昧性をなくすための知識：格フレームと選択制限
4. ⾃然⾔語処理の応⽤例として機械翻訳システムの概要を理解する
キーワード
単語分割,形態素解析,辞書構造,動的計画法,構⽂解析,機械翻訳
Keywords
wordsegmentation,morphologicalanalysis,dictionarystructure,dynamicprogramming,parsing,machinetranslation
時間割
週
第1週
第2週
第3週
第4週
講義内容/理解すべき項⽬
⾃然⾔語処理⼊⾨
⾃然⾔語処理とは？⾃然⾔語処理の概要と応⽤例
形態素解析⼿法の様々な⼿法
ヒューリスティックスによる⽅法、
⾔語的知識の利⽤、コスト最⼩法
レポート課題の説明
形態素解析⼿法の様々な⼿法
確率的⼿法
形態素解析のためのアルゴリズム
ビタービアルゴリズム
演習（ビタービアルゴリズム）
形態素解析のための辞書構造と単語検索
線形探索、⼆分探索、トライ、パトリシア⽊
⾃然⾔語⽂の構⽂解析の概要
構⽂の曖昧性をなくすための種々の⽅法
演習（ビタービアルゴリズム）
⾃然⾔語⽂の構⽂解析
曖昧性をなくすための具体的な⽅法
（ヒューリスティックス、選択制限）
⾃然⾔語処理の応⽤
機械翻訳の問題、機械翻訳システムのしくみ、
トランスファー⽅式、構成性原理
教材
web上に置いた配布資料
参考書籍
「⾃然⾔語処理」⻑尾真編,岩波書店(1996)4800円
「⾃然⾔語処理の基礎」吉村賢治,サイエンス社(2000)1600円
予備知識・前提条件
次の科⽬の基本概念は本科⽬の理解に役⽴つ：情報理論、確率論、知識処理概論I、オートマトンと形式⾔語、プログラム⾔語処
理。
成績評価
レポートと試験により評価を⾏う。
教員メールアドレス
⼭本幹雄：myama(AT)cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
http://www.coins.tsukuba.ac.jp/~myama/lecture/ から
オフィスアワー
⽉11:00〜12:00第３エリアSB908
視覚情報科学[GB41711]
IntroductiontoVision
対象：3・4学年
担当教員：酒井宏
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⽕5・6
単位数：2単位
概要
ヒトの視覚系でどのような情報処理が⾏われているのかを概説する。眼に写った２次元像を基にして、３次元構造の知覚や物体の
認識といった⾼度な機能が，どのように脳内で実現されているかを，初学者向けに解説する。視覚情報が脳内で処理されていく順
序にそって、網膜、初期・中期視覚⽪質，⾼次視覚と，それぞれにおける機能と内包する計算過程を学んでいく。講義と宿題を通
して，「⾒る」ことの原理を体系的に学ぶ。
学習・教育⽬標
（１）ヒトの視覚系における情報の流れを理解する。
（２）初期視覚で画像が要素に分解され、中次視覚で再構築される原理を理解する。
（３）動き・奥⾏き・⾊が、視覚系でどのように処理されているかを理解する。
（４）物体を認識するためには、どのような情報や機構が必要なのかを理解する。
（５）特定の問題について、ヒトがどのような視覚特性を持つであろうかを、⾃ら考えることができる。
このようにして視覚系における情報処理の基礎知識を⾝に付ける。同時に、⼤学院において視覚科学・画像⼯学・神経⼯学等を
専攻するのに必要な基礎を⾝に付ける。
キーワード
⽣体情報処理，知覚，認識，神経科学，認知神経科学
Keywords
BiologicalInformationProcessing,Perception,Cognition,Neuroscience,CognitiveNeuroscience
時間割
週
第１週
第２週
第３週
第４週
第５週
第６週
第７週
第８週
第９週
第１０週
講義内容/理解すべき項⽬
序論・神経細胞視覚情報の流れ、⼤脳⽪質、神経細胞、シナプス
眼球と網膜コントラスト検出、受容野，平滑微分(Laplacian&Gaussian)
初期視覚⼤脳⽪質、V1、輪郭検出，Gabor表現、情報論・疎表現
⾯の知覚 V2、知覚体制化、⾯の分割と統合、図と地の分離
動きの知覚 MT/MST、運動知覚、結合問題、神経活動同期
⾊の知覚 V4，３⾊系⾊覚，反対⾊，⾊の⾒え，⾊の恒常性３次元構造の知覚両眼視、対応問題、遮蔽，陰影、絵画的⼿掛り物体認識下側頭⽪質(IT)、物体中⼼表現、観察者中⼼表現，categorization
注意と選択眼球運動，空間注意，特徴注意，注意の⽋損，注意のメカニズム
視覚科学の実際臨床・⽣理実験・⼼理物理実験からのトピックス
教材
スライド・板書を中⼼とする。主要なスライドは配布する。参考書は随時紹介する。図書館に多数あるので、各⾃で借り出して⾃
習すること。
参考書籍
視覚学会編「視覚情報処理ハンドブック」朝倉書店（全般、参考図書），内川編「視覚I」「視覚II」朝倉書店（全般），⼊
来・外⼭編「⽣理学,１」⽂光堂（序論、神経細胞、網膜、視覚⽣理⼀般）， Nicholls,Martin,Wallace「ニューロンから脳へ」
広川出版（神経細胞、視覚⽣理⼀般），福⽥・佐藤「脳と視覚－何をどうみるか」共⽴出版（全般、⽣理学中⼼），宮
下・下條編「脳から⼼へ」岩波書店（⾯、動き、物体認識）， P.M.Churchland「認知科学：脳科学から⼼の哲学へ」産業図
書（全般）， S.E.Palmer"VisonScience"MITpress（全般）， Kandel,etal.,"PrinciplesofNeuralScience"McGrawhill（全般：⽣
理学中⼼、講義でよく引⽤する）， L.M.Chalupa&J.S.Werner(Ed)"TheVisualNeuroscience"MIT,2004（全般：詳細だが難し
い）， R.Snowden,etal.,"BasicVision"Oxford，2006（簡明でおもしろい）， D.Purves,etal.,"PrinciplesofCognitive
Neuroscience",Sinauer（きれいな図）， J.M.Wolfe,etal,"SensationandPerception",Sinauer（充実した図）， J.P.Frisby&J.V.
Stone"Seeing:thecomputationalapproachtobiologicalvision",MIT（計算論的視点）， A.Hyvrinen,etal.,"NaturalImageStatistics",
Springer,2009（情報論・画像確率論）， J.S.Werner&L.M.Chalupa"Thenewvisualneuroscience",MIT,2014（全般）, M.S.
Gazzaniga"TheCognitiveNeurosciences",MIT,2009（全般）, 3Dshape,Pizlo,MIT,2008
読み物としては、藤⽥⼀郎「⾒るとはどういうことか」（全般），下條信輔「視覚の冒険」（⽴体視）、乾敏郎「脳と視覚」
（全般）、松⽥隆夫「視知覚」（⼼理学）など。このほか、図書館に多数ある（主に141.21、491などの書架）。
予備知識・前提条件
教養程度の数学。
成績評価
レポート(３回を予定；90点)を中⼼として，質疑・出席(10点)を勘案する。総合評価：合計６０点以上を合格とする。但し、平均
点・偏差を考慮して変更する。レポートのオリジナリティを⾼く評価する。
教員メールアドレス
[email protected]
TF・TA
坂⽥結⾐，森唯⼈
講義のWebページ
manabaを利⽤する。
オフィスアワー
第１回講義で⽰す。
備考
・授業では多数のスライドを⾒せながらトピックスを紹介し、それを基に復習/宿題によって⾃分で調べて⾝につけるスタイルをと
る。
・毎回ハンドアウトを配布する。ハンドアウトの殆どは，授業で紹介するグラフや実験のスライドであるが，⽂章による説明は記
載しない（出典を記載する;その全ては図書館にある）。授業中にノート代わりにメモを記⼊して，授業のあとでノートに切貼す
ることを薦める。
・板書は要点や数式だけを書く。話を聞いて全体像を理解することに集中すること。判らないことは，そのひとつでも授業中に質
問しておくこと。
・講義の後で図書館にいき，ハンドアウトと板書を⼿掛かりに，参考書を読んで復習すること(宿題はハンドアウトと板書だけから
では到底回答できない筈である)。参考書は上述してあるが，授業中にも多数を紹介する。グループで復習することは妨げないが，
レポートは必ず各⾃で書くこと。オリジナリティは⾼く評価され，他と類似したレポートは低く評価される。
知識処理概論[GB41901]
KnowledgeProcessing
対象：3・4学年
担当教員：狩野均
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⽕4
単位数：1単位
概要
知識を利⽤したシステムを構築するための基本概念と⼿法について、応⽤例を交えて解説する。
学習・教育⽬標
問題解決と探索、知識の表現と利⽤、知識の創発に関する基本的な⼿法を理解する。
キーワード
問題解決、探索、知識表現、推論、ファジィ集合、遺伝的アルゴリズム、アントコロニー最適化法
Keywords
problemsolving,search,knowledgerepresentation,reasoning,Fuzzyset,geneticalgorithm,antcolonyoptimization
時間割
週
第1〜2週
第3〜5週
第6〜8週
第9〜10週
講義内容/理解すべき項⽬
[問題解決と探索]
知識処理の⽬的と分野、問題の表現、状態空間、ヒューリスティックス、
縦形探索、横形探索、分枝限定法、A*アルゴリズム、⼭登り法
[知識の表現と利⽤]
ルールベース、前向き推論、後ろ向き推論
[あいまいな知識の表現と利⽤]
ファジィ集合、ファジィ関係、ファジィ推論、ファジィクラスタリング
[知識の創発]
進化計算、群知能、遺伝的アルゴリズム、アントコロニー最適化法
教材
授業内容を要約したプリントを配布する。
参考書籍
「⼈⼯知能の基礎知識」太原育夫著、近代科学社
「ファジィ情報処理⼊⾨」浅居喜代治著、オーム社
「遺伝的アルゴリズム」北野宏明編、産業図書
予備知識・前提条件
データ構造とアルゴリズムの授業を履修していることが望ましい。
成績評価
演習の成績の合計を最終評価とする。演習の採点結果は次の週に返却するので各⾃の理解度を確認すること。
教員メールアドレス
kanoh☆cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
manabaに登録
オフィスアワー
メールで予約すること
情報セキュリティ[GB42101]
InformationSecurity
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：⻄出隆志，⾯和成(⾮常勤講師)
曜⽇・時限：⾦1･2
単位数：2単位
概要
電⼦社会の進展にともなってセキュリティ対策の重要性が増している。そこで、情報セキュリティに関する基礎理論を習得し、そ
れが実際にどう使われているかを学ぶ。基礎理論では暗号を中⼼とし、応⽤ではインターネット上に展開されるシステムのセキュ
リティ対策を中⼼に講義する。
学習・教育⽬標
1. システムに対する脅威と情報セキュリティの必要性を理解する。
2. 基礎技術である暗号および認証について、概念を理解し、仕組みを習得する。
3. インターネット上のセキュリティ対策について理解する。
時間割
週
第1〜2週
第3〜4週
第5週
第6週
第7週
第8週
第9週
第10週
講義内容/理解すべき項⽬
公開鍵暗号の基礎
ユークリッド互除法，モジュロ演算など
公開鍵暗号の構成法
RSA，ElGamal，ディジタル署名など
その他
⾼度な暗号プロトコルなど
脅威と脆弱性
盗聴，改ざん，ウィルス，フィッシング，DoS攻撃，など
共通鍵暗号とその応⽤
ネットワーク侵⼊防御
ファイアウォール，IDS，など
セキュアプロトコル
IPsec,TLS,など
不正アクセス検知モデル
教材
教科書:「暗号と情報セキュリティ(リスク⼯学シリーズ8巻)」,岡本，⻄出著，コロナ社
そのほか、必要に応じてプリント配布
参考書籍
1. 「ITText情報セキュリティ」,宮地充⼦，菊池浩明編，オーム社
2. 「暗号理論⼊⾨」,岡本栄司著,共⽴出版
成績評価
授業中に実施する演習(約20%),期末試験(約80%)により評価する。
教員メールアドレス
⻄出隆志nishide(AT)risk.tsukuba.ac.jp
⾯和成omote(AT)jaist.ac.jp
TF・TA
１名
オフィスアワー
⽉曜13:00-14:00SB801-2
画像メディア⼯学[GB42201]
ImageMediaEngineering
対象：3・4学年
担当教員：滝沢穂⾼
開設学期：秋AB
曜⽇・時限：⽕5・6
単位数：2単位
概要
画像メディア処理の基礎と応⽤について講義する．具体的には，画像メディアの⼊出⼒，画質改善，２値画像処理，特徴抽出，⽴
体情報の抽出，動画像処理，医⽤画像処理などの画像解析について概説する．
学習・教育⽬標
１．画像メディア処理の基本概念の理解．
２．画質改善，２値化処理，特徴抽出の理解．
３．３次元形状復元の理解．
４．動画像処理の理解．
５．医⽤画像処理の理解．
キーワード
画像メディア，画像処理，パターン認識
Keywords
Imagemedia,Imageprocessing,Patternrecognition
時間割
週
第1週
第2週
第３週
第４〜５週
第６〜７週
第８〜９週
第１０週
講義内容/理解すべき項⽬
画像メディア⼯学の重要性や難しさなどを実例を挙げながら紹介．
画像処理の基本概念
コンピュータによる画像データの取り扱い，周波数領域での処理，⾊彩情報の処理．
画質改善と２値化処理．
画像の強調，復元，コントラスト強調，先鋭化，平滑化．画像の2値化．モルフォロジー演算．
画像からの特徴抽出と解析
エッジ抽出，直線と曲線の当てはめ，画像の領域分割．
ステレオ視による３次元形状復元
カメラモデル，ステレオ法の計測原理，画像対応付け．
動画像処理と物体追跡
動画像処理の概要，オプティカルフロー，動物体追跡の応⽤例．
医⽤画像処理
ＣＴ画像の処理．
教材
授業時間中にスライド等を使⽤したり，参考⽂献等を紹介する．
参考書籍
「コンピュータ画像処理」（⽥村秀⾏，オーム社）
「ディジタル画像処理」（ＣＧ－ＡＲＴＳ協会）
「３次元画像処理⼊⾨」（⿃脇純⼀郎，村上伸⼀，東京電機⼤学出版局）
など
成績評価
期末試験や出席点などを総合的に評価する．
教員メールアドレス
takizawa(a)cs.tsukuba.ac.jp
画像認識⼯学[GB42301]
ImageRecognitionEngineering
対象：3・4学年
開設学期：春AB
担当教員：福井和広
曜⽇・時限：⽊3・4
単位数：2単位
概要
画像認識処理の基礎と応⽤について講義する．画像認識・理解のための基本的な考え⽅やアルゴリズムを線形代数などの数理に基
づいて体系的に理解する．さらにMatlabによる演習を通してその理解をより深める．
学習・教育⽬標
1.画像理解・認識に必要な基礎事項を理解する(第1〜5週)．
2.画像理解・認識の具体的な⽅法論について理解する(第2〜6週)．
3.画像理解・認識の応⽤事例について学ぶ．
キーワード
画像処理，画像認識，パターン認識
Keywords
Imageprocessing,Imagerecognition,patternrecognition
時間割
週
第１週
第２〜５週
第６〜８週
第９〜１０週
講義内容/理解すべき項⽬
画像理解・認識の概要/
画像理解・認識の重要性，難しさなどを実例を挙げながら解説する．
画像理解・認識の基礎/
画像認識のための数理的な道具⽴て（線形代数，統計学）を深く理解する．
画像理解・認識の実践/
⼀般物体認識，多視点画像認識，動画像認識，状況認識，学習理論などを，前半で学習した数理的な道具⽴
てをベースに理解する．
総合解説/
具体的な応⽤事例の紹介などを含めならば，画像認識の⽅法論およびシステムについて理解を深める．
教材
適宜プリントを配布する.
参考書籍
「わかりやすいパターン認識」（⽯井健⼀郎，他著，オーム社出版局）
「Computervisionamodernapproach」(DavidA.Forsyth,JeanPonce著，PearsonEducation)
予備知識・前提条件
線形代数I・IIの知識は本講義の要となるので，不安がある場合には復習のうえでの受講を推奨する。また演習にはMatlabを利⽤す
るので，Matlabに関するの最低限の知識は必要である．
成績評価
期末試験点数，出席状況，レポートにより総合的に評価する．
教員メールアドレス
kfukui(ＡＴ)cs.tsukuba.ac.jp
講義のWebページ
【参考】2014年度（昨年度）画像認識⼯学ホームページ
オフィスアワー
特に指定しないが質問があればいつでも受けつける．Ｆ棟910
備考
平成22年度までに情報科学類で開設された「画像情報処理」の単位を修得した学⽣の履修は認めない．
機械学習[GB42404]
MachineLearning
対象：3・4学年
担当教員：佐久間淳
開設学期：春AB
曜⽇・時限：⽉1・2
単位数：2単位
概要
計算機による⾃律的な学習を⽬指す機械学習や，⼤規模情報源からの知識発⾒を実現するデータマイニングの理論を，教師付き学
習，教師なし学習を中⼼に学ぶ。
学習・教育⽬標
-⼈間が未知の知識や環境に触れたときに発揮される学習能⼒が，数学/計算機上の問題としてどのように定義されるかを理解する
-教師付き学習，教師なし学習およびデータマイニングの代表的なアルゴリズムとその利⽤法を理解する
キーワード
統計的学習理論,機械学習，データマイニング,知識発⾒,⼈⼯知能,凸最適化,確率論,統計学
Keywords
statisticallearningtheory,machinelearning,datamining,knowledgediscovery,artificialintelligence,convexoptimization,probabilistictheory,
statistics,
時間割
週
1週
2週
3週
4週
5週
6週
7週
8週
9週
10週
講義内容/理解すべき項⽬
【機械学習⼊⾨】
機械学習とは何か、機械学習はどんな分野で使われているか。
⾏列代数と最適化
【教師つき学習(1)】
多数の例題から概念を学習する代表的な⽅法について学びます。
回帰，特徴量,損失関数，訓練誤差と汎化誤差
【教師つき学習(2)】
モデルの複雑さと予測性能の関係について。
オッカムの剃⼑、過学習、正則化、交差検定,モデル選択
【教師つき学習(3)】
識別問題の基本的な概念について学びます。
線形識別モデル，ロジスティック回帰，
予備，余裕があればサポートベクターマシン
【教師なし学習(１)】
多変量正規分布と次元削減，主成分分析
【教師なし学習(２)】
主要な⼆つのクラスタリング⼿法について。
k-meansクラスタリング
【教師なし学習(３)】
主要な⼆つのクラスタリング⼿法について。
混合正規分布モデルとExpectation-Maximization
【教師なし学習(４)】
推薦アルゴリズム
特異値分解・⾏列の低ランク近似による協調フィルタリング
【カーネル法】
様々な機械学習アルゴリズムに⼤きな影響を与えたカーネル法の考え⽅について学びます．
カーネル回帰,サポートベクターマシン
参考書籍
パターン認識と機械学習(C.M.ビショップ)
予備知識・前提条件
線形代数,確率論,統計学(ただし必要な知識はその都度補う)
成績評価
学期末試験(70%)および出席(30%)を加味して評価を⾏う。
教員メールアドレス
jun(at)cs.tsukuba.ac.jp
TF・TA
柿崎和也[email protected]
講義のWebページ
http://www.mdl.cs.tsukuba.ac.jp/lecture_j.html
オフィスアワー
適宜受け付ける。メールにて事前連絡のこと。
知能情報メディア実験A,B[GB46403,GB46503]
MachineIntelligenceandMediaTechnologiesLaboratoryA,B
対象：3学年
開設学期：春ABC・秋ABC
担当教員：滝沢穂⾼,他
曜⽇・時限：⽔3・4,⾦5・6
単位数：各3単位
概要
知能情報メディア処理に関する様々な実験の中から各学期１テーマ選択し、年間２テーマの実験を⾏う。
学習・教育⽬標
認識・理解や学習・獲得などの知的情報処理や，⾳声・画像などの情報メディアの⽣成，⼊出⼒，効率的な蓄積・伝達に関する
理論と技術の習得を⽬指す．特に具体的なシステムを扱うことを通じて，将来の研究開発に役⽴つ実践的な知識・技能を習得する
ことを⽬標とする．
キーワード
知能情報、メディア⼯学
Keywords
MachineIntelligence,MediaTechnologies
時間割
週
講義内容/理解すべき項⽬
春学期
複数話者の同時発話⾳声からの個別⾳声の抽出（Ｔ-２）
コンピュータ画像処理（Ｔ-６）
3次元形状測定と幾何形状処理（Ｔ-７）
ヒューマンマシンシステムの設計と評価（Ｔ-８）
ヒューマンセンシング（Ｔ-９）
秋学期
劣化画像修復（Ｔ-１）
簡易プロトタイピングによるユーザインタフェース設計（Ｔ-３）
⽇本語形態素解析と⽂書分類（Ｔ-４）
進化的アルゴリズム（Ｔ-５）
機械学習による推薦アルゴリズム（Ｔ-１０）
成績評価
課題毎に定められたレポートを提出する．実験の出席率，レポートの成績を総合して評価する．
講義のWebページ
主専攻実験のホームページ
備考
ガイダンス：春学期，第１回⽬の実験授業時間に，単位修得条件，実験の進め⽅，各実験テーマの説明，実験関係資料配布等のた
めのガイダンスを⾏うので，必ず出席すること．ガイダンスを⾏う教室については掲⽰をするので，確認すること．
テーマの選択について：
実験は選択したテーマを１学期にわたって⾏う．
各学期に１テーマ，１年間で合計２テーマを履修する．
同じテーマを２度以上選択することはできない．
開設するテーマは各学期によって異なるので，テーマの申請前にガイダンス資料などでよく確認すること．
希望テーマの申請⽅法と，確定テーマの掲⽰⽅法については，ガイダンス時に説明する．
班分けが必要なテーマに関する班分け表は，各学期の実験開始時に配布する．