学部前期課程
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最終更新日：2026年10月16日
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数理工学入門
数理工学入門
人工知能やデータ科学は，機械学習と統計学という数理基盤によって支えられている．これらの方法論は，いかにして有限個のデータからその背後にある構造の情報を獲得するかという目的のために構築されており，数学的には確率論・幾何学・関数近似理論といった学問と繋がっている．これらの方法論は情報に関わる工学的応用だけでなく科学的な知識発見においても重要である．本講義では，機械学習と統計学について，基本的な定式化から始め，その数理基盤について説明する．
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
51361
CAS-GC1F18L1
数理工学入門
鈴木 大慈
金曜5限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
不可
開講所属
教養学部（前期課程）
授業計画
第１回：ガイダンス
第２回：（鈴木）機械学習概要
第３回：（鈴木）汎化誤差と正則化
第４回：（鈴木）ニューラルネットワークの関数近似理論
第５回：（鈴木）確率的勾配降下法
第６回：（鈴木）生成基盤モデル（Transformer/拡散モデル）の数理
第８回：（松田）確率分布と統計モデル
第９回：（松田）最尤推定量
第１０回：（松田）Fisher情報量と情報幾何
第１１回：（松田）ベイズ統計
第１２回：（松田）状態空間モデル
第１３回：（松田）その他の話題
授業の方法
プロジェクターおよび板書を用いた対面講義を行う予定である。講義時間は105分とする。
成績評価方法
2回のレポート課題（前半・後半各１回）
履修上の注意
特になし
