１．経営情報学という学問領域 １．１ 経営情報学とは １．２ 組織を捉える基本枠組みとその考え方 １．３ 経営情報学の研究の方法論 １．４ 経営情報学の研究領域と本書の内容 ２．組織と情報処理 ２．１ 組織と情報処理 ２．２ 情報処理システムと技術 ２…

１．問題とは １．１ はじめに １．２ 社会で求められる力 １．３ 問題とは １．４ 問題の種類 １．５ 本書の構成 １．６ まとめ ２．問題を見つける ２．１ はじめに ２．２ 問題解決のプロセス ２．３ 見える問題 ２．４ 現状を知る ２．５ 問題を見つける…

１．はじめに １．１ データ分析のプロセス １．２ R と RStudio １．３ 数値誤差について １．４ まとめと展望 ２．関数とパッケージ ２．１ 基本的な統計量の計算 ２．２ 関数の引数と変数の範囲 ２．３ パッケージ ２．４ まとめと展望 ３．多次元データ…

■ 講座情報 機械学習入門 【主任講師】 大西 仁（放送大学教授） 【教材・資料】 データサイエンス演習 (Practical Data Science) 【授業内容】 近年、大規模データが容易に手に入るようになり、 統計処理や機械学習による予測も分析ソフトウェアを利用して …

■ 講座情報 言語理論とオートマトン 【主任講師】 山﨑 秀記（放送大学客員教授） 【教材・資料】 言語理論とオートマトン （山崎の講義資料） オートマトン 言語理論 計算論 I [第2版] （ホップクロフト、モトワニ、ウルマン／サイエンス社／\3,024／ISBN=9…

■ 講座情報 機械学習入門 【主任講師】 松田 裕幸（東京大学非常勤講師） 【教材・資料】 カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまで （金丸隆志／講談社／\1,728／ISBN=4065020522） 【授業内容】 人工知能というバズワー…

■ 講座情報 情報ネットワークセキュリティ（’１９） 【主任講師】 菊池 浩明（明治大学教授） 上原 哲太郎（立命館大学教授 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 情報ネットワークにおける様々なセキュリティ上の脅威を明らかにし、 それらに対…

■ 講座情報 問題解決の数理（’１７） Mathematical Approaches to Problem Solving ('17) 【主任講師】 大西 仁（放送大学教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 本講義では、主に決定問題を数理モデルを用いて解く方法を解説する。 問題の…

■ 講座情報 経営情報学入門（’１９） Introduction to Management Information Systems Study ('19) 【主任講師】 木嶋 恭一（東京工業大学名誉教授） 岸 眞理子（法政大学教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 経営情報学は、人と組織と…

■ 講座情報 問題解決の進め方（’１９） How to Practice the Problem Solving ('19) 【主任講師】 秋光 淳生（放送大学准教授） 柴山 盛生（放送大学客員准教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 問題とは何か、どう発見し、どう解決するか…

■ 講座情報 データの分析と知識発見（’１６） Introduction to Data Analysis ('16) 【主任講師】 秋光 淳生（放送大学准教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 現在、ICTの進歩に伴い、大量のデータが収集、蓄積され、 それを元に大量の計…

■ 講座情報 アルゴリズムの考え方 【主任講師】 山﨑 秀記（放送大学客員教授） 【教材・資料】 ・アルゴリズムの考え方 （山崎の講義資料） 【授業内容】 アルゴリズムは、問題解決のための手順・手続きを意味します。 この授業では、実際に手を動かしなが…

■ 講座情報 現代経済学（’１９） Contemporary Economics ('19) 【主任講師】 依田 高典（京都大学大学院教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 現代の経済学の内容と歴史を アルフレッド・ノーベル記念経済学スウェーデン国立銀行賞（いわ…

１．ノーベル経済学賞の誕生 １．１ ノーベル経済学賞はどうやって決まるのか １．２ ラグナル・アントン・キティル・フリッシュ １．３ ポール・サミュエルソン ２．ミクロ経済学の新展開 ２．１ ジョン・R・ヒックス ２．２ ・ケネス・J・アロー ２．３ ジ…

１．錯覚への招待 １．１ 自分たち自身が作り上げている錯覚 １．２ 錯覚という現象を理解するために １．３ 錯覚の科学で広がる世界 ２．視覚の錯覚 見ることは考えること ２．１ 人の目はどのように世界を知覚するのか ２．２ 視知覚情報の変容 ２．３ 奥…

■ 講座情報 錯覚の科学（’１４） The Science of Illusion ('14) 【主任講師】 菊池 聡（信州大学教授） 【教材・資料】 ・インターネット視聴 ■ 講義概要 私たちの脳が認識する世界と、客観的な世界にズレが生じる現象が、「錯覚」である。 心理学の諸研究…

１．配列 １．１ 配列の仕組み １．２ データの挿入・データの削除 １．３ データの探索 ２．スタック ２．１ スタック ２．２ 配列を利用したスタックの実装 ２．３ スタックの応用 ３．キュー ３．１ キュー ３．２ キューの実装 ３．３ 両端キュー ３．４…

データ構造とプログラミング(’１８)（専門：情報コース） 科目概要 シラバス（抜粋） テキスト目次 Web 教材 インターネット視聴 Web補助教材 以上

１．論より数字。間より統計 〜私たちの身近で活躍する統計情報〜 １．１ 情報を捉え将来の不確実性を科学する統計学 １．２ 統計学が支える諸分野 １．３ 統計学の構成 １．４ 本書の構成 ２．データのばらつきの記述（質的データ） 〜度数分布表とパレート…

■ 講座情報 身近な統計（’１８） Introduction to Statistics ('18) 【主任講師】 石崎 克也（放送大学教授） 渡辺 美智子（慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科教授） 【インターネット視聴】 ■講義概要 高度情報化社会が謳われる中で、 私たちの身の…

身近な統計(’１８)（基礎：基礎科目） 科目概要 シラバス（抜粋） テキスト目次 Web 教材 インターネット視聴 「身近な統計」 関係講座 「社会統計学入門 ’１８（社会と産業コース）」 「統計学 ’１３（自然と環境コース）」 以上

情報理論とデジタル表現 (’１９)（導入：情報コース） 科目概要 シラバス（抜粋） テキスト目次 Web 教材 インターネット視聴 参考資料 情報通信理論 ー情報と通信のハイパーテキストー 「3の100乗を19で割ったあまりは？」を４通りの方法で計算する フェル…

入門微分積分 (’１６)（導入：自然と環境コース） 科目概要 シラバス（抜粋） テキスト目次 Web 教材 インターネット視聴 参考資料 実数の性質シリーズ 微分積分 | ワイズ ε－Ｎ（イプシロン・エヌ）論法 ε-N 論法を使った証明について 以上

入門線型代数 (’１９)（導入：自然と環境コース） 科目概要 * シラバス（抜粋） * テキスト目次 Web 教材< インターネット視聴 参考資料 大学1年生もバッチリ分かる線形代数入門 関連講座 入門線型代数 (’１４)：テキスト目次 以上

デジタル情報の処理と認識 (’１８)（専門：情報コース） 科目概要 シラバス（抜粋） テキスト目次 Web 教材 インターネット視聴 以上

記号論理学 (’１４)（専門：情報コース） 科目概要 シラバス（抜粋） テキスト目次 Web 教材 インターネット視聴 タブ朗 参考資料 数理論理学入門 高崎金久（京都大学） 論理 | 数学 | ワイズ 2017年度後期・数理解析・計算機数学 II 論理学（山陽学園大学）…

１．アナログとデジタル １．１ アナログとデジタル １．２ 情報のデジタル表現 １．３ デジタル情報処理の特徴 ２．数の符号化 ２．１ 位取りの記数法 ２．２ コンピュータ上での数の表現 ３．確率論の基礎 ３．１ 場合の数 ３．２ 事象と確率 ３．３ 確率…

１．数ベクトル空間 １．１ 準備（Ａ） １．２ 数ベクトル（Ａ） １．３ 数ベクトルの演算（Ａ） １．４ 一般の場合（Ｂ） ２．行列 ２．１ 行列とは（Ａ） ２．２ 一般的諸定義（Ｂ） ２．３ 行列の演算（Ａ） ２．４ 行列の演算の一般的定義（Ｂ） ３．連…

１．実数・数列 １．１ 1 章の課題 １．２ 実数 １．３ 課題 1.A の解決 １．４ 数列 １．５ 課題 1.B の解決 １．６ 解析学基本定理 １．７ 部分列 １．８ 課題 1.C の解決 ２．題数 ２．１ 2 章の課題 ２．２ 関数 ２．３ 関数の極限 ２．４ 課題 2.A の解…

１．アナログとデジタル １．１ アナログとデジタル １．２ 情報のデジタル表現 １．３ デジタル情報処理の特徴 ２．数の符号化 ２．１ 位取りの記数法 ２．２ コンピュータ上での数の表現 ３．情報理論のため数学 １ ー対数・行列・剰余演算ー ３．１ 数学…