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ドラクエ3
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理系や文系に関係なく、科学リテラシー確立のためのコースであり、科学者になるためのコースではありません。このコースでは、主に物理と化学を学び、力と物質について理解しましょう。 また社会問題などにあらわれる地球温暖化や放射性廃棄物の問題は、人間の決めた分野で言うと、物理、化学、生物、地球物理にまたがっています。このため、これらの問題を議論するときには総合的な科学的知識が必要となります。そうした総合的な知識を得るためには、統合的なサイエンスのコースが最も適しています。このコースでは自然科学１および自然科学２で自然科学のすべてを概観できるようになっています。またこれにより自然界の構造的理解が明確にできるようになるでしょう。予備とする基本的な知識も必要ありませんので文系でも安心して受講できます。また、理系学生でもサイエンス全般にわたっての理解や、サイエンスとは何かを知っておくことは重要です。このコー
1 第 1 章 自然科学とは何か？ 自然科学の勉強を始める前に私たちがなぜ科学を勉強していくのかをはっきりさせてい きましょう。実はこの動機をはっきり認識できるかは非常に重要なのです。それは、最も 重要なのが生涯にわたって自然科学を学び続けることの重要性を知ることだからです。こ こでは自然科学は私たち人間とどのような関わりのあることなのかについても理解してみ ましょう。また、このテキストでは、自然科学を統合的に扱います。この統合的理解の重 要性を学びましょう。 2 自然科学を学ぶ目的は？ そもそも自然科学を学ぶ目的は何でしょうか？一般的には、社会人として必要最低限度 の科学的知識と理解という言い方になりますが、このくらいで必要最低限というのは曖昧 です。 そこでより具体的な目標を持ってみましょう。 自然科学を学ぶ目的は次の３つです。 まず１つ目の目的は、私たちの現在あるいは将来の仕事を向上
2003 2007 / 2003 2007 URL: http://chaosweb.complex.eng.hokudai.ac.jp/~j_inoue/index.html 3 1 7 1.1 — — . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.1.1 ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2 17 2.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.1.1 . . .
1 ファジィ推論 知能情報処理 不確実性推論（１） 不確実な情報に基づいて行動するエージェント ファジィ論理 ファジィ集合 ファジィ推論 ファジィ制御 2 ファジィ理論とは Fuzzy theory { あいまい性についての数学的な理論 例：「非常に背が高い」 { 主観の科学的利用 { 言語で表現された知識の利用 { 提唱者：ザデー（1965，カリフォルニア大） { 応用：日本で開花（1987，家電，地下鉄） 客観 数値 ファジィ・エキスパートシステム ファジィ制御 人工知能技術で実現されるソフトウェア（知的エージェント）は，情報の一部が欠けて いたり，あいまいだったりするような不確実性のある環境においても，最善の努力をして 意思決定して行動することが望まれる．今回はそのような目的で研究されている分野と して ，特にその中でも を中心に学ぶ． ファジィ理論の fuzzy という単語は「あい
第４回 リスク社会論 ベック、ギデンズ、ルーマンの「リスク」論 目 １ 次 アンソニー・ギデンズとニクラス・ルーマンの略歴 ............................. 1 1-1 アンソニー・ギデンズ Anthony Giddens................................... 1 1-2 ニクラス・ルーマン Niklas Luhmann ..................................... 1 ２ ギデンズとルーマンの「リスク」 「危険」概念 .................................. 1 2-1 ギデンズの「リスク」 「危険」概念 ......................................... 2 2-2 ルーマンの「リスク」 「危険」概念 ............
知能情報処理 探索（3） 先を読んで知的な行動を選択するエージェント 知識に基づく探索 ─ ヒューリスティック探索 ─ (Heuristic Search) 最良優先探索 均一コスト探索 欲張り最良優先探索 Ａ* 探索 最良優先探索の 具体的な例 ヒューリスティック関数について 今回は，知識を用いる探索として，最良優先探索という一般的な考え方のアルゴリズ ムを学び，その具体例として，均一コスト探索，欲張り最良優先探索，Ａ* 探索の３つ を学ぶ．これらのアルゴリズムにおいては，特定の問題分野に関する「知識」を表現する ヒューリスティック関数というものが重要な役割を果たす． 1 復習：一般的探索アルゴリズム 展開する＝子を産む 未展開ノードはオープンリストに並 べる 子から親へ のポインタ A オープンリスト S T Z 必ず先頭から取り除き 展開する F A O
高度なネットワークと大規模記憶装置の急速な発達によって、現在、膨大な量のデータがネットワーク上で利用されている。本講義では、ネットワークを介して情報や知識を伝達し、共有するために必要な技術について講義する。具体的には、ウェブデータやテキストデータなどの大規模非定型データ処理のための基礎技術として、情報検索および、データマイニング、ウェブ情報システムに焦点をあてて、テキストパターン照合技術、パターン発見技術、HTMLやXML等の半構造データ処理について、とくにアルゴリズムとプロトコルの視点から学ぶ。
イントロダクション: 情報量とは何か?, A4用紙一枚分の情報量を考える情報源と通信路の確率モデル. 講義ノート | 講義スライド
情報検索とパターン照合（７回）（喜田が担当） ガイダンス、および、準備 講義スライド Prefix型アルゴリズム（naïve、KMP、AC、Shift-And/Or） 講義スライド Suffix型アルゴリズム（BM、Galil、Horspool、Sundayほか） 講義スライド 近似文字列照合 講義スライド 正規表現の照合 講義スライド 圧縮テキスト上のパターン照合 講義スライド 文字列照合技術の今後 講義スライド
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