様式１

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル） 申請様式
富山大学

① 学校名

工学部

② 学部、学科等名

学部・学科単位のプログラム③ 申請単位

国立大学法人富山大学④ 大学等の設置者

国立大学⑤ 設置形態⑥ 所在地

富山県富山市五福3190⑦ 申請するプログラム名称

富山大学工学部数理・データサイエンス・AI教育プログラム

2018⑧ プログラムの開設年度

90

（常勤）

⑩ 教員数

年度

⑨リテラシーレベルの認定の有無
（非常勤）

人

⑪ プログラムの授業を教えている教員数⑫ 全学部・学科の入学定員

37

人

17

人

人

1,826

⑬ 全学部・学科の学生数（学年別）

有

7,929

総数

１年次

1,860

人

２年次

1,867

人

３年次

1,933

人

４年次

1,938

人

５年次

177

人

６年次

154

人

人

⑭ プログラムの運営責任者（責任者名）

會澤宣一

（役職名）

工学部長

⑮ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
データサイエンス推進センター会議（責任者名）

栗本 猛（役職名） データサイエンス推進センター長⑯ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
データサイエンス推進センター会議（責任者名）

栗本 猛（役職名） データサイエンス推進センター長
認定教育プログラム⑰ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 工学部
E-mailhirobays@eng.u-toyama.ac.jp

1

担当者名

廣林茂樹

電話番号

076-445-6889

様式２

プログラムを構成する授業科目について
学部・学科単位のプログラム①具体的な修了要件②申請単位
必修７科目13単位（データサイエンスⅠ/Ⅱ，プログラミング基礎／知能情報，工学倫理／知能情報，情報倫理，アルゴリズムとデータ構造，人工知能）に加えてプログラムの科目から１科目（１単位以上）を修得すること。
③応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
授業科目
線形代数Ⅰ（Ａ）
一部開講 ○
2
マルチメディア工学
データサイエンスⅠ
2 ○ 一部開講 ○論理情報回路プログラミング基礎／知能情報
2 ○ 一部開講○ デジタル信号処理
微分積分Ⅱ
一部開講 ○
2
画像処理工学一部開講 ○
離散数学
2
パターン認識アルゴリズムとデータ構造
一部開講
2 ○
○ ○
機械学習
単位数

④応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
授業科目
データサイエンスⅠ
2 ○ 一部開講 ○ ○回路理論
データサイエンスⅡ
2 ○ 一部開講○
音情報学
一部開講 ○
離散数学
2
画像処理工学
工学倫理／知能情報 1 ○ 一部開講○
○ ○ 人工知能
情報倫理
2 ○ 一部開講○
自然言語処理一部開講 ○
情報ネットワーク
2○
パターン認識一部開講 ○ ○マルチメディア工学
2
機械学習
単位数

単位数

2
2
2
2
2
2

単位数

必修

2

開講状況

1-6 1-7 2-2 2-7

一部開講
一部開講
一部開講
一部開講
一部開講 ○
一部開講 ○○○○○○

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

一部開講 ○
2
○
一部開講
2
一部開講
2
○
2 ○ 一部開講
○
一部開講
2
○
一部開講
2
一部開講
2
○ ○

⑤応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
必修 開講状況
授業科目
授業科目
創造工学入門ゼミナール／知能情報
一部開講 知能情報工学実験C
2
一部開講 知能情報工学研修第１線形代数演習2
一部開講 知能情報工学研修第２
創造ものづくり／知能情報2
人工知能
2 ○ 一部開講 プログラミング実習A
一部開講 プログラミング実習B
知能情報工学実験A
2
一部開講
知能情報工学実験B
2
単位数

開講状況

必修

単位数

2
1
1
2
2

○
○
○
○ ○
○ ○
必修

開講状況

一部開講
一部開講
一部開講
一部開講
一部開講

⑥選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
微分積分Ⅰ（Ａ）
プログラミング応用Ｂ
線形代数Ⅱ
フーリエ解析
工学倫理／知能情報
情報倫理
計算機アーキテクチャ
ソフトウェア工学
データベース論
情報理論
オブジェクト指向
知的システム情報ネットワーク

選択項目
その他
その他
その他
数学発展

授業科目
情報セキュリティ
回路理論
論理情報回路電子回路Ⅰ
データエンジニアリング応用基礎 電子回路Ⅱ
データサイエンス応用基礎 数値解析
その他
組込みシステム
その他
通信システム
生体情報処理その他
ヒューマンコンピュータインタラクション
その他
ロボット工学その他
ブレインコンピューティング
その他
データエンジニアリング応用基礎

3

選択項目
データエンジニアリング応用基礎

その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
データエンジニアリング応用基礎

AI応用基礎
その他

⑦プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素（数学基礎）
・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「データサイエンスⅠ」（3, 4回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「データサイエンスⅠ」（1, 2回目）, 「パターン認識」（4回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「パターン認識」（5回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「データサイエンスⅠ」（1回目）
・確率分布、正規分布、独立同一分布「データサイエンスⅠ」（5-7回目）, 「パターン認識」（4回目）, 「離散数学」（4, 5回目）
・ベクトルと行列「線形代数Ⅰ(A)」（3-6回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「線形代数Ⅰ(A)」（3-6回目）
1-6 ・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「線形代数Ⅰ(A)」（13, 14回目）, 「パターン認識」（5回目）,
・逆行列「線形代数Ⅰ(A)」（7, 8回目）
・多項式関数、指数関数、対数関数「微分積分Ⅱ」（2回目）
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「微分積分Ⅱ」（13回目）, 「パターン認識」（4回目）
・１変数関数の微分法、積分法「微分積分Ⅱ」（1回目）
・ベイズの定理「機械学習」（4回目）, 「データサイエンスⅠ」（4, 15回目）, 「パターン認識」（12回目）（１）データサイエンスと・点推定と区間推定「データサイエンスⅠ」（10, 11回目）
して、統計学を始め様々
・帰無仮説と対立仮説、片側検定と両側検定、第1種の過誤、第2種の過誤、p値、有意水準「データサイエンスⅠ」（12回目）
なデータ処理に関する・固有値と固有ベクトル「パターン認識」（5回目）

知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、・アルゴリズムの表現（フローチャート）「アルゴリズムとデータ構造」（1回目）
微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段 1-7 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「アルゴリズムとデータ構造」（8, 13回目）
・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート「アルゴリズムとデータ構造」（10, 11, 12回目）
として「アルゴリズム」、
・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索「アルゴリズムとデータ構造」（8, 13回目）「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。
（データ表現）・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「画像処理工学」（1回目）, 「マルチメディア工学」(3, 6, 10回目)
・構造化データ、非構造化データ「アルゴリズムとデータ構造」（2回目）
2-2 ・情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、文字コード「論理情報回路」（1回目）
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「アルゴリズムとデータ構造」（3, 13回目）
・画像の符号化、画素（ピクセル）、色の3要素（RGB）「画像処理工学」（7回目）
・音声の符号化、周波数、標本化、量子化「デジタル信号処理」(1,2,12回目), 「パターン認識」（3, 4回目）
（プログラミング基礎）・文字型、整数型、浮動小数点型 「プログラミング基礎/知能情報」（3, 14回目）
2-7 ・変数、代入、四則演算、論理演算「プログラミング基礎/知能情報」（3回目）
・関数、引数、戻り値 「プログラミング基礎/知能情報」（11-13回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「プログラミング基礎/知能情報」（4-8回目）

4

（データ駆動型社会とデータサイエンス）
・データ駆動型社会、Society 5.0「マルチメディア工学」（13, 14回目）, 「回路理論」（4 - 15回目）, 「情報ネットワーク」（12, 13回目）
1-1 ・データサイエンス活用事例（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）「離散数学」, （10, 11, 12, 13回目）「データサイエンス
Ⅰ」（15回目）
・データを活用した新しいビジネスモデル「離散数学」（14回目）（分析設計）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「データサイエンスⅡ」（4, 5, 6回目）
・分析目的の設定「機械学習」（1回目）, 「データサイエンスⅠ」（1回目）, 「データサイエンスⅡ」（1回目）
1-2 ・様々なデータ分析手法（回帰、分類、クラスタリングなど）「機械学習」（5, 6, 7, 8, 10, 12回目）, 「データサイエンスⅠ」（14回目）, 「データサイエンスⅡ」（13回目）
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「データサイエンスⅠ」（2, 13, 15回）, 「データサイエンスⅡ」（11, 12回目）
・データの収集、加工、分割/統合「機械学習」（13回目）, 「マルチメディア工学」（4, 5, 6, 7回目）, 「データサイエンスⅡ」（2, 3回目）
（ビックデータとデータエンジニアリング）・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「機械学習」（1回目）, 「情報ネットワーク」（1, 2, 3回目）, 「回路理論」（1回目）
2-1 ・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「工学倫理/知能情報」（4回目）
・ビッグデータ活用事例「機械学習」（1回目）（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用（AIの歴史と応用分野）
分野、更には研究やビ・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム「人工知能」（1, 2, 3, 4, 5, 6回目）
ジネスの現場において・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）「人工知能」（1回目）
実際にＡＩを活用する際 3-1 ・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題「人工知能」（7回目）
・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動）「人工知能」（13回目）, 「自然言語処理」（1回目）の構築から運用までの・AI技術の活用領域の広がり（流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）「人工知能」（1, 14回目）, 「画像処理工学」（1回目）
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサ 3-2 （AIと社会）・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「情報倫理」（10, 14回目）
イエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展（機械学習の基礎と応用）
望」から構成される。
・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）「機械学習」（4, 9, 11, 12回目), 「人工知能」（2回目）
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「機械学習」（1回目), 「人工知能」（10, 14回目）, 「パターン認識」（7, 8, 9回目）

3-3 ・学習データと検証データ「機械学習」(14回目）, 「パターン認識」（14回目）

・過学習、バイアス「機械学習」（1, 7回目）, 「パターン認識」（11回目）
・ホールドアウト法、交差検証法「機械学習」（14回目）, 「パターン認識」（14回目）（深層学習の基礎と展望）
・ニューラルネットワークの原理「機械学習」（12回目）, 「パターン認識」（10回目）
・実世界で進む深層学習の応用と革新「画像処理工学」（8, 9, 10回目）, 「音情報学」（14回目）, 「工学倫理/知能情報」（4回目）
3-4 ・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）「機械学習」（12回目）, 「画像処理工学」（5回目）
・ディープニューラルネットワーク（DNN）「機械学習」（12回目）, 「パターン認識」（11回目）
・深層学習と線形代数/微分積分との関係性「パターン認識」（10回目）（AIの構築と運用）
・AIの開発環境と実行環境「工学倫理/知能情報」（4回目）
3-9 ・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「工学倫理/知能情報」（5回目）
・複数のAI技術を活用したシステム「工学倫理/知能情報」（3, 4, 5, 6, 7回目）

5

（３）本認定制度が育成
線形代数演習（1～15回目）
目標として掲げる「デープログラミング実習A（1～15回目）
タを人や社会にかかわ Ⅰ プログラミング実習B（1～15回目）
知能情報工学実験A（1～15回目）
る課題の解決に活用で知能情報工学実験B（1～15回目）
きる人材」に関する理解
知能情報工学実験C（1～15回目）
や認識の向上に資する
知能情報工学研修第1（1～15回目）
実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。
応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジ
創造工学入門ゼミナール/知能情報（1～15回目）
ニアリング基礎」、及び創造ものづくり/知能情報（1～30回目）「データ・ＡＩ活用 企画・ Ⅱ 人工知能（1～15回）
知能情報工学研修第2（1～15回目）
実施・評価」から構成される。

⑧プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
超スマート社会をリードする知能・情報を修得し、問題点を解決し、新たな概念、サービス事業を創造する技術者・研究者を養成する。特に、全学の数理・データサイエンス・ＡＩのリテラシーレベル認定済みの教育プログラムに加え、さらに情報学で補完的・発展的に学び、数理・データサ
イエンス・ＡＩを活用して実践的な課題を解決するための能力を育成する。取得可能な資格等は、情報処理技術者、基本情報技術者、応用情報技術者である。
⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス（工学部）http://enghp.eng.u-toyama.ac.jp/course_index/（知能情報工学コース）http://iie.eng.u-toyama.ac.jp/ii/（シラバス）http://syllabus.adm.u-toyama.ac.jp/syllabus/

6

様式３

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

2018

年度

学部・学科単位のプログラム②申請単位③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
工学部

合 計

入学
定員

収容
定員

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

382 1,494

374

62

373

67

378

0

371

0

0

0

0

382 1,494

374

62

373

67

378

0

371

0

0

0

0

7

合計

履修率

0 1,496 100%
0 #DIV/0!
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0 1,496 100%

授業科目名(英文名)bbb／Course title

線形代数Ⅰ（A)／Linear Algebra Ⅰ (A)

担当教員(所属)／Instructor

玉木

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 1

潔(工学部工学科知能情報工学コース)
共通基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E9‑47002‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

玉木

時間割コード／Registration Code 175011

潔(【玉木潔】tamaki@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

初回についての指示はすでにメールで行ったとおりである。順次Zoomなどを導入するのでメールを定期的に確認すること。対面授業と遠隔授業の併用で実施する。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
線形代数は多くの科学分野の基礎となる非常に重要な数学分野である。本授業では、講義及び演習を通じて線形代数を使えるようにし、将来の研究や開発活動への橋渡しとすることを目的とする。
達成目標／Course Goals
線形代数の基本的なテクニックを使えるようになること。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule8

講義の内容や順番は学生の理解度等に応じて変更がする場合があるが、基本的には以下のトピックについての演習を予定している。
第1週 ベクトルの演算(I)第2週 ベクトルの演算(II)
第3週 ベクトルの内積と行列の積(I)
第4週 ベクトルの内積と行列の積(II)
第5週 ベクトルの内積と行列の積(III)第6週 ベクトルの内積と行列の積(IV)
第7週 逆行列の求め方(I)
第8週 逆行列の求め方(II)第9週 掃き出し方(I)
第10週 掃き出し方(II)第11週 置換(I)第12週 置換(II)第13週 行列式(I)第14週 行列式(II)第15週 まとめ
第16週 試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：線形代数の講義の復習を授業1回あたり2時間を目安にしておくこと。
事後学修：毎回の授業の復習を授業1回あたり2時間を目安に行うこと。
キーワード／Keywords
DS科目（数理科目）
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

毎回講義ノートを配布する。

成績評価の方法／Evaluation

期末試験（100％）

関連科目／Related course

線形代数演習リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

9

授業科目名(英文名)bbb／Course title

データサイエンスⅠ／Data ScienceⅠ

担当教員(所属)／Instructor

村山

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 5

立人(工学部工学科知能情報工学コース)
共通基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E9‑10002‑0100

時間割コード／Registration Code 175012
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/05/13

対面授業と遠隔授業の併用で実施
本授業の授業計画は、ガイダンスで配布した資料の内容から変更はありません。尚、成績評価のための試験は対面で実施する予定です。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標
集合や論理などの基礎的な概念から確／Course Objectives／Educational Goals
率関数を特徴づけていく公理的方法を採用します。
データサイエンスの諸課題に応用することができる確率論とその周辺分野の基礎知識を解説します。特に，統計学の方法を扱うデータサイエンスⅡとの接続を意識した内容になります。
達成目標／Course Goals
データサイエンスの分野で，応用力や独創性を発揮するために必要となる最低限のリテラシーを身につけることが目標です。特に，機械学習やデータ解析の実務で必要とされる統計学の基礎を，自然に理解できる学力を身につけることを目指します。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

10

第１回
第２回
第３回
第４回
第５回
第６回
第７回
第８回
第９回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回
第15回

組合せ確率の「公式」
事象と確率関数
確率変数と統計量
平均と大数の法則
分散と不偏推定量
確率密度と分布関数
正規分布と中心極限定理
統計的有意性検定
集合と論理
確率の公理
確率変数と確率分布
条件付き確率とベイズ統計「無関係」と独立性
ゲーム論的確率論
アービトラージ（裁定取引）

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修では，高等学校等で使用していた教科書をよく読んでおいてください。（２時間程度）
事後学修としては授業の復習と，授業中に配布する予定の演習問題等を解き直してください。（２時間程度）
キーワード／Keywords
確率変数，統計量，大数の法則，不偏推定量，確率密度，中心極限定理，ベイズ統計
目、DS科目（統計科目）
履修上の注意／Notices
高等学校等で学習した数学の知識を整理しておいてください。

DS科

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

参考書としては次の書籍を指定します。
平岡和幸，堀玄，『プログラミングのための確率統計』，オーム社，2009年，3,000円（税別）
客観式試験（100%）

関連科目／Related course

データサイエンスⅡ，情報セキュリティ

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

11

授業科目名(英文名)bbb／Course title

プログラミング基礎／知能情報／Programming Basics/Intellctual Information Engineering

担当教員(所属)／Instructor

高松

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 金/Fri 1

衛(工学部工学科知能情報工学コース)
コース基礎科目
授業種別／Type of class

講義演習科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E2‑11022‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

高松

時間割コード／Registration Code 175201

衛(メールアドレス：takamatu@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日「対面授業のみで実施」
本講義内容はプログラミング演習Aと連動しているので，正確な内容の理解に努めること。
https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?id=6851
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

プログラミングは情報工学における最も基礎となる重要な分野の一つである。
数あるプログラミング言語の中でも特に使用頻度の高いC言語を用いて，手続き型プログラムの諸概念を学ぶ。
これにより，以後開講される学科のソフトウェア関連科目の講義並びに実験・演習に必要な幅広い知識を身につける。
達成目標／Course Goals
１．プログラムの意味と構造の理解することができる
２．C言語による簡単なプログラム作成に必要な基礎知識の習得することができる
３．プログラムが動作しない場合に，どこにエラーがあるかを探し出すことで，問題解決能力を身につけることができる
４．多くのプログラム例から，目的の動作に必要なプログラム情報の収集ができるようになる
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule12第１週 序論：プログラムはどのように作られ，動くのか
第２週 簡単なプログラム例第３週 演算と型について
第４週 プログラムの流れの分岐（if文）
第５週 プログラムの流れの分岐（switch文）第６週 ループを用いたプログラム（do文）
第７週 ループを用いたプログラム（while文）第８週 ループを用いたプログラム（for文）第９週 配列第10週 多次元配列
第11週 関数定義
第12週 関数への値渡し
第13週 関数原型宣言
第14週 基本型
第15週 全体のまとめ及び試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
講義はあくまで座学なので，学んだプログラムを実際にコンピュータに入力し，動作することを確かめること。予想した通り動作しな
い場合には，どこにミスがあったのか，なぜ動作をしなかったのかを良く考えること。反対に，わざとミスしたプログラムを入力し，ミスが結果にどの様に影響するか確認すること。
学習時間の目安（A)事前学修：30時間（授業1回あたり2時間）、（B)事後学修：30時間（授業1回あたり2時間）、合計：60時間
キーワード／Keywords
プログラミング，C言語，言語処理，ソースプログラム DS科目、DS科目（情報科目）履修上の注意／Notices

情報分野に関する興味が充分であること。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

新・明解C言語 入門編（柴田 望洋，SBクリエイティブ ，2300円＋税）（プログラミングⅡと同じ教科書です。）
期末試験（100%）

関連科目／Related course

プログラミング実習A，プログラミング実習B，プログラミング応用B

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

13

授業科目名(英文名)bbb／Course title

微分積分Ⅱ／Calculus Ⅱ

担当教員(所属)／Instructor

長谷川

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 4

昌也(工学部工学科知能情報工学コース)
コース基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年,2年,3年 単位数／Credits 2.0,4年
1E2‑10002‑0100

時間割コード／Registration Code 176201
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176201

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

諸事情を考慮して、10/7のガイダンスのみオンラインで実施します。本授業のMoodleページを確認してください。10/14からは対面実施にします。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
微分積分学は多くの科学技術分野において基礎となる重要な数学の一つであり，これを用いて多くの現象を記述し，問題を解決することができる。諸課題に応用するためには微分積分学の理解は不可欠である。主に多変数の微分積分学の基本概念の習得と基礎学力を身につける。
達成目標／Course Goals
１変数の微分積分学の理解に基づき，応用力をさらに高めるため，
1) 多変数関数の微分積分学の基本的な法則と演算に習熟する。
2) 偏導関数や多重積分を計算することができる。
3) 多変数関数の性質を理解することができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule14第１週 1変数関数の微分積分の復習
第２週 多変数関数
第３週 偏微分係数
第４週 偏導関数
第５週 合成関数の微分法
第６週 多変数関数のTaylor展開
第７週 全微分と近似値
第８週 陰関数
第９週 偏導関数の応用（極値問題）
第10週 二重積分と累次積分1（定義と計算法）
第11週 二重積分と累次積分2（積分順序の変更）
第12週 積分変数の変換1（１次変換）
第13週 積分変数の変換2（一般の変数変換）
第14週 多重積分
第15週 まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：教科書や配付資料等に目を通して，内容を把握する（2時間以上）。
事後学修：教科書や配付資料，ノート等に目を通して，内容を理解する（1時間以上）。
キーワード／Keywords
偏微分，偏導関数，Taylor展開，多重積分，累次積分、DS科目（数理科目）
履修上の注意／Notices

公式を覚えるのではなく，微分や積分の意味を理解するようにつとめること。実際に手を動かして根気よく努力すること。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

小寺平治 「テキスト

成績評価の方法／Evaluation

試験（100%）

関連科目／Related course

微分積分I

微分積分学」 （共立出版 2003年）2,000円＋税

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

15

授業科目名(英文名)bbb／Course title

離散数学／Discrete Mathematcis

担当教員(所属)／Instructor

菊島

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 火/Tue 4

浩二(工学部工学科知能情報工学コース)
コース基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑10002‑0400

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

菊島浩二(工学部情報棟２階

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

菊島

浩二(火曜５限及び木曜５限)

時間割コード／Registration Code 175205

5203室)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

5月18日（火）より、出席者の人数を半分に分けて対面授業を実施します。詳しくは、レジメ01で確認下さい。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

数値は，連続値と離散値に分類できます。アナログ量は連続値で，ディジタル量は離散値です。コンピュータは，ディジタル処理します。離散値により演算処理をするのです。そんな離散値に関する数学を授業では学びます。社会に役立つ創造的な製品や技術を創り出すことができるように，第1週目から第12週目まで基礎的な数学を学びます。さらに，第13週目と第14週目に，離散数学の応用の授業をします。
NTT研究所で，離散数学を用いて光通信システムの設計に携わった経験をお持ちの先生が，離散数学に関する実務経験を活かして，情報・通信工学分野の現場への適用ができる離散数学について講義します。
講義をされる教授の先生は，NTT研究所で研究開発を25年間担当されてきました。NTT研究所に在籍中に，大学で学んだ離散数学の知識を用いて光通信システムを統計的に設計する方法を提案し，学術論文として発表しました。発表した論文は，世界的に評判となり，提案した設計法は国際連合（国連）の国際標準(ITU‑T Series G supplement 39, ITU‑T G.955, ITU‑T G.957，及びITU‑T G.982)になりました。
他にも，NTT研究所に在職中に，光通信システムを設計する際に，離散数学を度々，実務上，用いました。
このように，離散数学の知識を光通信システムに応用した実務経験をお持ちの先生の授業を受けることにより，離散数学の知見を，
情報・通信工学分野の諸課題に応用できるようになりましょう。

達成目標／Course Goals

16離散数学の知見を利用し、工学に関する知識を諸課題に応用することができる。
１．離散数学の概念を理解することができる。
２．演習問題ができるようになる。
具体的には，小テスト及びレポートの演習問題が解けるようになることが目標です。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
１週 集合，写像，論理，命題，証明法，数学的帰納法
２週，３週 再帰と再帰式，フィボナッチ数，黄金比，単射，全射，全単射，コード化（符号化），順列，組合せ，パスカルの三角形
４週，５週 確率と確率分布，確率密度関数，二項定理と二項分布，正規分布，グラフ理論の基礎，頂点，辺，単純グラフ，多重グラフ，完全グラフ
６週，７週 有向グラフと無向グラフ，グラフにおける次数，平面描画，グラフに関する基本的な用語，部分グラフと誘導部分グラフ，連結
８週，９週 木，進化木，
多面体，オイラー・ポアンカレの特性式，完全二部グラフ
１０週，１１週 最短経路問題，シュタイナーネットワーク，マッチング，完全マッチング，
彩色問題，四色定理，情報理論と木，データ圧縮，モールス符号，平均コード長
１２週，１３週 プレフィクスコード，ハフマンコード（ハフマン符号），
離散数学の応用として，シュタイナーネットワークによる光ネットワークの構成法
１４週，１５週 離散数学の応用として，正規分布と正規分布の和（たたみ込み積分）による光ネットワークの統計的設計法，
まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修 （２時間以上，目安）・部分集合，和集合，積集合について予習する。
・順列と組合せについて予習する。
事後学修 （５８時間以上，目安）・毎週の講義の後，板書を書き写したノートをよく復習する。該当する教科書の箇所を読む。
最も大切なのは概念を理解することですが，暗記が必要な事項もあります。必要な暗記には，繰り返しの復習が重要です。
キーワード／Keywords
集合，論理，組み合わせ数，グラフ理論，情報理論，実務経験教員科目 DS科目、DS科目（
数理科目）
履修上の注意／Notices
黒いシャープペンだけでなく，赤，青，緑のボールペンがあると板書を写すのに便利です。
何色か使って，数学，とりわけ図形の問題を理解しましょう。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course

教科書：工学基礎 離散数学とその応用，徳山豪著（数理工学社，初版2003年）,定価：1950円，税別レポート課題（７０％），小テスト（３０％）
レポート課題，及び小テストは，回答例を配布，もしくは説明しますので，自己採点でき，どの程度，達成できているかわかります。
データサイエンスⅠ

リンク先URL
https://www.youtube.com/watch?v=mBIkk7Ks2Yo&list=PL81ldJF6ek7J1j0Mu5mj3J3x‑／URL of syllabus or other information sxX̲4tG1
http://www3.u‑toyama.ac.jp/advcslab/index.html
http://www3.u‑toyama.ac.jp/advcslab/newpage25.html
備考／Notes

専門的知識と課題研究・課題解決能力を備えることができるように，柔軟に対応できる基礎的能力と工学的知識を展開していく応用能力をもって，科学技術の重点分野である情報通信における専門知識が身につくよう心がけてください。
授業中にわからないことがあった場合など，手を挙げて質問や，発言してください。
使用言語：日本語
アクティブラーニングの実施の有無：有他学部，他研究科学生の履修可否：否17

授業科目名(英文名)bbb／Course title

アルゴリズムとデータ構造／Algorithm and Data Structure

担当教員(所属)／Instructor

高授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 火/Tue 3

尚策(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑10013‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

高オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

高 尚策(在室時随時
メールで事前連絡してから訪問すること)

時間割コード／Registration Code 175208

尚策(工学部 大学院棟7階7708室, gaosc@eng.u‑toyama.ac.jp)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業のみで実施
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

効率のよいアルゴリズムの重要性を認識すると共に，代表的なアルゴリズムの設計技法，時間計算量の評価に習熟する。アルゴリズムの解析と設計に必要となる基礎知識の修得を目的とする。
情報処理技術者に必須なアルゴリズムとデータ構造に関する基本的事項を学ぶ：アルゴリズム解析の基礎となる計算量の理論を解説する。処理対象データの表現とその操作を決定する基礎的データ構造（配列，リスト，スタック，キュー，木構造など）について詳細を示し，データの操作の基本である並べ替え，検索等のアルゴリズムを学ぶことで，良いプログラムを書くための基礎を養う。
達成目標／Course Goals
１）基本的なアルゴリズムおよびデータ構造を理解し，それらを活用したプログラム作成ができる。
２）演習やレポートにより授業内容を深く理解することができる。
３）自主的な学習を通じて，必要な情報の収集，アルゴリズムとデータ構造に関する理解力，問題解決力を身に付けることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule18第１回 序論：アルゴリズムとは，フローチャート
第２回 アルゴリズムの計算量，基本的なデータ構造（１）
第３回 基本的なデータ構造（２）：配列
第４回 基本的なデータ型（３）: 多次元配列, 構造体
配列によるリスト
第５回 ポインタによるリスト，循環・重連結リスト
第６回 スタック
第７回 キュー
第８回 探索第９回 再帰的アルゴリズム
第１０回 ソート（１）: 単純なソートアルゴリズム，小テスト
第１１回 ソート（２）: バケットソート，基数ソート
第１２回 ソート（３）: シェルソート，クイックソート
第１３回 木構造
第１４回 総合演習と解説
第１５回 まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：教科書のキーワードを調べておくこと（授業1回あたり2時間以上）。
事後学修：授業終了時に示す課題についてレポートや発表用資料を作成すること（授業1回あたり2時間以上）。
合計：60時間以上
キーワード／Keywords
アルゴリズム，データ構造，ソート，配列，ポイント，木構造、DS科目（情報科目）、SDGs
科目履修上の注意／Notices
C言語，計算機学を履修しておくことが望ましい。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

教科書：広瀬貞樹著「あるごりずむ」（近代科学社）2400円+税
授業時間中に補足資料を配布する
演習課題（50％），小テスト（10％），期末試験（40％）

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

19

授業科目名(英文名)bbb／Course title

マルチメディア工学／Multimedia Engineering

担当教員(所属)／Instructor

唐授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 水/Wed 1

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

政(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176221
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑11043‑0500

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

高度情報化社会における人間と計算機の間を結ぶ情報メディア技術を体系的に学び，今後の情報化社会の基盤となるマルチメディア技術を理解する。論理回路・設計及び計算機アーキテクチャの知識を必要とする。今後の情報化社会の基盤とするマルチメディア技術の基礎となる科目である。自主的な学習を通じて，必要な情報の収集，マルチメディア工学に関する理解力，問題解決力を身に付けることができる。
達成目標／Course Goals
1. 情報メディア技術の基礎を理解することができる。
2. マルチメディア情報処理における情報の表現，圧縮技術及びその応用を理解することができる。
3. マルチメディア情報処理に関する専門的知識を身に付けることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

20第1週 マルチメディアとは何か・マルチメディア情報処理
第2週 計算機とメディアの歴史
第3週 文字コード・音声情報とは・音声情報の表現
第4週 音声情報の圧縮方法
第5週 音声情報の圧縮方式
第6週 画像の表現・画像データの情報量
第7週 画像情報の圧縮
第8週 静止画像の圧縮の画像形式
第9週 ＮＴＳＣ信号
第10週 デジタル映像
第11週 映像データの情報量
第12週 映像情報の圧縮（ＭＰＥＧ）
第13週 インターネット
第14週 インターネットとマルチメディア
第15週
まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学習：教科書のキーワードを調べておくこと。（授業1回あたり2時間）
事後学習：授業の内容を振り返り，ノートを作成すること。（授業1回あたり2時間）
合計：60時間（目安）キーワード／Keywords
マルチメディア・音声情報・画像情報・映像情報・圧縮技術・インターネット・DS科目
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

教科書：「マルチメディア工学」

成績評価の方法／Evaluation

小テスト（１０％），宿題（２０％），中間試験（３０％），期末試験（４０％）

関連科目／Related course

論理情報回路，計算機アーキテクチャ

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

21

唐政

2,000円（税込）授業科目名(英文名)bbb／Course title

論理情報回路／Logic Information Circuits

担当教員(所属)／Instructor

唐授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 水/Wed 2

政(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑11013‑0400

時間割コード／Registration Code 176209
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

計算機に代表されるデジタル・システムの基本回路である論理回路の諸概念とその設計法，解析法及び応用について講義する。自主的な学習を通じて，必要な情報の収集，論理回路に関する理解力，問題解決力を身に付けることができる。情報工学の基礎となる科目である。
達成目標／Course Goals
１．論理回路の基礎を理解することができる。
２．論理回路の設計法，解析法とその応用を理解することができる。
３．情報工学の基礎となる論理回路に関する専門的知識を身に付けることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

22

第１週
論理回路とは第２週
論理関数・基本論理演算
第３週
論理関数の標準形と真理値表
第４週
論理関数の簡単化とは・カルノー図による簡単化
第５週
クワイン・マクラスキー法による簡単化
第６週
組合せ論理回路とは
第７週
組合せ論理回路の解析の方法
第８週
組合せ論理回路の構成の方法
第９週
組合せ論理回路第１０週 順序回路とは・状態遷移表と状態遷移図・フリップフロップ（FF）
第１１週 順序回路の解析の方法
第１２週
順序論理回路の構成の方法
第１３週
レジスタの設計
第１４週
カウンタの設計
第１５週
まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学習：教科書のキーワードを調べておくこと。（授業1回あたり2時間）
事後学習：授業の内容を振り返り，ノートを作成すること。（授業1回あたり2時間）
合計：60時間（目安）キーワード／Keywords
論理回路，ブール代数，論理関数，組合せ論理回路，順序論理回路，DS科目履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

教科書：「論理情報回路」

成績評価の方法／Evaluation

小テスト、宿題（３０％），中間試験（３０％），期末試験（4０％）

関連科目／Related course

計算機アーキテクチャ，マルチメディア工学

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

23

唐政

2,000円（税込み）授業科目名(英文名)bbb／Course title

デジタル信号処理／Digital Signal Processing

担当教員(所属)／Instructor

廣林 茂樹(工学部工学科知能情報工学コース)

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 金/Fri 2

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175218

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code1E2‑11043‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

廣林 茂樹(E‑mail: hirobays@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

廣林 茂樹(随時、Moodleからの教員への連絡かE‑mailでの質問を受け付けます。)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業と遠隔授業の併用で実施
2021年度の特別措置について【授業形態に関して】
新型コロナウィルスの影響のため、対面でできないときは、Moodleでのオンデマンド方式で行います。毎回ではないですが、小テストも行いますので、オンデマンド方式で開催された場合には、Moodle上で解答してください。
【評価に関して】
学期末に試験を行うことを想定していますが、今後の感染者数の増加に伴い、大学の利用環境も変わるためレポート提出に変更する可能性もあります。評価に関しては、状況を見て、改めて案内します。

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

信号処理技術は様々な分野に応用され，広く実用化されている。本講義ではこれらの分野で用いられている信号処理技術について説明する。今後重要になると思われる専門知識に重点を置き，デジタル信号処理における基礎理論を系統的に理解する。

達成目標／Course Goals

24

以下の専門的知識を獲得することを目的とする。
・時間域と周波数域における信号の特性を説明することができる。
・連続的な信号と離散的な信号の特性を説明することができる。
・周期的な信号と非周期的な信号の特性と説明することができる。
・離散的な信号の表現法と解析法を説明することができる。
・ディジタルフィルタの構成と設計法について説明することができる。

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
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
第11週
第12週
第13週
第14週
第15週

複素数表現と連続時間・離散時間の信号表現
サンプリングとエリアシング
インパルス応答と畳み込み演算
z変換
連続信号のフーリエ変換
フーリエ変換における基本定理
離散信号のフーリエ変換
連続信号のフーリエ変換
有限長インパルス応答（FIR）と無限長インパルス応答（IIR）
フィルタと極と零点レート変換の基礎
デジタル信号の間引き（デシメータション）
デジタル信号の補間（インタポレーション）
フィルタバンク
まとめ

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
教科書や参考文献を用いて、授業内容について調べて理解すること（2時間程度）。
また、事後学習では、レポートなどを通じて深く内容を理解する（2時間程度）。
キーワード／Keywords
畳み込み，z変換，フーリエ変換，線形システム、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
知能情報工学実験Cの実験テーマ「音響信号処理」を選択する場合には本講義を受講することが望ましい。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄【教科書】貴家仁志，ディジタル信号処理，オーム社, 2014, 2,600 円（税別）

成績評価の方法／Evaluation

毎回講義終了時に出題するレポート（20％）と期末試験（80％）で判断する。

関連科目／Related course

知能情報工学実験C

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

25

授業科目名(英文名)bbb／Course title

画像処理工学／Image Processing

担当教員(所属)／Instructor

堀田

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 2, 木/Thu 3

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

裕弘(都市デザイン学部都市・交通デザイン学科)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176222
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑11043‑0400

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176222

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01① 「対面授業のみで実施」

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

画像処理は，従来，人が目から情報を取り込み，脳で理解していた画像情報の抽出，認識，理解などの処理をコンピュータに行わせようとする技術で，これからのSociety 5.0における主要技術である。本講ではその概要を講義し，Ｒ言語を用いてその実践を行うことで視覚的な理解度を高め，画像処理の根幹を理解する。
事前学習やグループ討議、プレゼンテーションなど課題解決型学習（アクティブラーニング）も取り入れる。
また、ICT企業における企画・研究開発の実務経験を生かして、授業内容と現代社会との関りについても解説する。
達成目標／Course Goals(1) 画像階調変換，空間フィルタ，幾何学変換，画像符号化など基本的な画像処理技術について理解することができる。（理解力，必要な情報の収集）(2) 画像認識に関連するテンプレートマッチング，文字や人の認識に関する深層学習などについて理解することができる。（理解力，必要な情報の収集）(3) 次世代に必要とされる新しい画像処理技術について問題発見し、それらの問題解決について調査し、発表する。（問題解決能力，
必要な情報の収集，協調して行動できる能力，プレゼンテーション能力）
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule26

１） 画像処理と画像認識の概要
２） Ｒ言語の基礎学習１
３） Ｒ言語の基礎学習２
４） 階調変換と色調変換
５） 空間フィルタ６） 幾何学変換
７） 画像符号化８） 物体検出９） 文字認識１０） 物体認識
１１） 類似画像検索
１２） 課題解決型学習（課題発見）
１３） 課題解決型学習（グループ討議）
１４） 課題解決型学習（プレゼンテーション）
１５） 課題解決型学習（プレゼンテーション
１６） 最終試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：（１時間以上）
１）
画像処理全般について，必要な情報を事前に収集・理解を深めること。
２），３）
Ｒ言語について，事前に学習しておくこと。
４） １１）
学習する内容（教科書の範囲）を事前に読み深め，必要に応じてＲ言語で画像処理を実践して理解を深めておくこと。
１２） １４）
次世代に要求される新しい画像処理技術について各自で詳細に調査しておくこと。
事後学修：（１時間以上）
０１）−１１）
講義で不明な内容を各自精査し，必要な情報を収集・理解することで理解を深める。
１２）−１５）
課題解決型学習した結果を基にして、必要に応じて資料収集、プレゼン資料の改善、プレゼンの自己練習などを行う。

キーワード／Keywords

履修上の注意／Notices

画像階調変換，空間フィルタ，幾何学変換，画像符号化，テンプレートマッチング，文字や人の認識，深層学習，Ｒ言語
実務経験教員科目、DS科目（情報科目）、SDGs科目
・線形代数，確率論，情報理論など，関連科目を履修しておくことが望ましい。
・Ｒ言語（フリー）を各自のＰＣ等にインストールして事前・事後学習することが望ましい。
・moodleの取り扱いに習熟していること。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄｢Ｒによる画像処理と画像認識｣
ISBN: 978‑4‑627‑88501‑1
3,600円＋税

成績評価の方法／Evaluation

レポート課題（３０％），
課題解決型学習のプレゼンテーションと最終レポート内容（２０％），
最終試験（５０％）線形代数I，線形代数II，確率論，情報理論

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes27

梅村祥之、森北出版 2018年

授業科目名(英文名)bbb／Course title

パターン認識／Pattern Recognition

担当教員(所属)／Instructor

長谷川

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 3

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

英之(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175220
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑12023‑0110

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲175220

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

原則対面授業のみで実施
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

・パターン認識の理論，技術の基本的概念を理解し，応用できる

パターン認識は人間の重要な情報処理機能の一つであり，これをコンピュータにより実現することが様々な分野において重要なテーマとなっている。本講義ではパターン認識の基本的な理論，技術について学び，理解力や応用力，問題解決能力を育む。
達成目標／Course Goals
・パターン認識の理論，技術の基本的概念を理解することができる・学んだアルゴリズムを問題に対して応用できる授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule28

第１週 パターン認識とは
第２週 データ入力
第３週 前処理，特徴抽出
第４週 特徴の正規化
第５週 特徴抽出
第６週 線形識別関数，最近傍法，パーセプトロン
第７週 区分的線形識別関数，交差確認法
第８週 ベイズ決定
第９週 正規分布第10週 最尤推定
第11週 誤差最小基準による学習
第12週 WidrowHoffの学習規則
第13週 線形サポートベクトルマシン
第14週 非線形サポートベクトルマシン，ニューラルネット
第15週 まとめと期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修（2時間以上）
教科書のキーワードを調べておくこと。
事後学修（2時間以上）
教科書の問題を解くこと。
授業終了時に示す課題について解くこと。
キーワード／Keywords
線形識別関数，最近傍法，ベイズ決定法，正規分布，サポートベクトルマシン，交差確認法、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

フリーソフトでつくる音声認識システム第２版（荒木雅弘，森北出版，2017年，3400円＋税）
小テスト・レポート (50%)，試験 (50%)

関連科目／Related course

確率統計，線形代数

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes29

授業科目名(英文名)bbb／Course title

機械学習／Machine Learning

担当教員(所属)／Instructor

参沢

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 月/Mon 3

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

匡将(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176216
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑12043‑0310

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176216

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

近年，情報技術の発展により，多量の情報があふれている。そのため，これらの情報を有効に活用することは，今後の情報技術者に必須の能力となる可能性が高い。本講義では，多量な情報に対して応用力や独創性を発揮するために，モデルを作成し，予測するための技術である機械学習について学ぶ。
達成目標／Course Goals
・機械学習を理解するために必要となる数学的基礎知識を復習し，様々な機械学習手法を学ぶことで，幅広い専門的知識が身に付いている。
・具体的な応用例を学ぶことで，問題解決能力が身に付いている。
・演習問題を通じて，理解力，応用力，問題解決能力が身に付いている。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule30第１回：機械学習とは
第２回：基礎知識（最適化）
第３回：基礎知識（線形計画法）
第４回：基礎知識（確率・情報理論）
第５回：ナイーブベイズ
第６回：判別分析
第７回：決定木
第８回：隠れマルコフモデル
第９回：アソシエイション分析
第１０回：クラスタリング
第１１回：協調フィルタリング
第１２回：ニューラルネットワーク
第１３回：特徴選択
第１４回：実験の仕方
第１５回：まとめ試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：講義終了時に示す次回講義に関するキーワードについてWeb検索などにより調べること（2時間以上）。
事後学修：補足資料を参照し，講義時に行った演習問題に関連する項目を復習すること（2時間以上）。
キーワード／Keywords
ビッグデータ，予測、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

講義時に配布する（次回分も講義時に配布する）。

成績評価の方法／Evaluation

教科書：特になし
参考書：「言語処理のための機械学習入門」高村大地，奥村学，コロナ社，2010，2,800円+
税
演習問題（20%），期末試験（80%）

関連科目／Related course

データサイエンスI，II，人工知能，情報理論，パターン認識，自然言語処理

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes31

授業科目名(英文名)bbb／Course title

データサイエンスⅡ／Data ScienceⅡ

担当教員(所属)／Instructor

高授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 水/Wed 1

尚策(工学部工学科知能情報工学コース)
共通基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科／Schoolof Engineering Department ofEngineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E9‑10002‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

高オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

高 尚策(在室時随時
メールで事前連絡してから訪問すること)

時間割コード／Registration Code 176005

尚策(工学部 大学院棟7階7708室, gaosc@eng.u‑toyama.ac.jp)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176005

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業のみで実施
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

総合的な情報処理・計画・管理の諸手法を理解するための基礎知識として，さまざまなデータの中に潜む法則を正しく推測し，情報の形に変換し処理する方法を数理統計の立場から考える。自主的な学習を通じて，必要な情報の収集，統計学に関する理解力，問題解決力を身に付けることができる。さまざまなデータを解析するにあたり必要な統計に関する基礎知識を習得することを目的とする。
達成目標／Course Goals
１）集団全体の性質を的確に理解するためにデータの収集，分析，および推論という統計的方法を理解できる。
２）演習やレポートにより授業内容を深く理解することができる。
３）自主的な学習を通じて，必要な情報の収集，統計学に関する理解力，問題解決力を身に付けることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule32第１回 統計的方法の性質
第２回 標本データの記述：序説，データの分類
第３回 標本データの記述：グラフによる表示，記述方法
第４回 確率：序説，標本空間，確率，加法・乗法定理
第５回 確率：ベイズの定理
第６回 確率分布
第７回 重要な確率分布
第８回 標本抽出
第９回 推定：点推定と区間推定，母集団平均の推定，近似
第１０回 推定：割合の推定，スチューデントのｔ分布
第１１回 仮説の検定：２種類の過誤，平均値・割合の検定
第１２回 仮説の検定：２つの平均値・割合の差の検定
第１３回 相関と回帰
第１４回 総合演習と解説
第１５回 まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：教科書・参考書のキーワードを調べておくこと（授業1回あたり2時間以上）。
事後学修：授業終了時に示す課題についてレポートや発表用資料を作成すること（授業1回あたり2時間以上）。
合計：60時間以上
キーワード／Keywords
確率，統計，データ収集，データ分析，推定，検定、DS科目（統計科目）
履修上の注意／Notices

統計解析を習得するためには実際のデータを用いて多くの演習を行うことが望ましい

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

教科書：P.G.ホーエル（著），浅井晃・村上正康（訳）「初等統計学」（培風館，１９８１） １，８５０円＋税
演習課題（５０％），期末試験（５０％）

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

33

授業科目名(英文名)bbb／Course title

工学倫理／知能情報／Engineering Ethics/Intellctual Information Engineering

担当教員(所属)／Instructor

廣林 茂樹(工学部工学科知能情報工学コース)

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 他

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 1単位

コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175213

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

1E2‑90043‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

廣林 茂樹(E‑mail: hirobays@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

廣林 茂樹(随時、Moodleからの教員への連絡かE‑mailでの質問を受け付けます。)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業と遠隔授業の併用で実施
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

様々な業界の企業から外部講師を招き、各分野の倫理教育をオムニバス形式で説明する。
特に、技術者が社会に対して負っている責任に関する理解を深め，技術者倫理の必要性，重要性について学ぶ。
達成目標／Course Goals
1.実際の社会における様々な事例を通して，科学技術や法と倫理との関係を理解する．
2.授業やレポートを通じて，積極的倫理や具体的な倫理実行の手法を学ぶ．
て技術者の倫理観についても学ぶ．

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第１週
第２週
第３週
第４週
第５週
第６週
第７週
第８週

ネット犯罪への対応
防災への対応IT業界
クラウドサービス業界
自動車業界
工作機械業界
家電業界
インフラ業界

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class34

3.社会で活躍する様々な業界を通し事前に、各業界を調べ、授業中に議論に参加したり、質問できるようにしてください（2時間程度）。また、事後学習では、レポートな
どを通じて深く内容を理解する（2時間程度）。
キーワード／Keywords
モラル，公衆優先，注意義務，PL法，コンプライアンス，内部告発，グローバル化、SDGs科
目
履修上の注意／Notices
欠席したり課題の提出を怠ったりすると単位の取得は困難となります．
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

授業中にプリントを配布します。

成績評価の方法／Evaluation

毎回授業中にレポートを提出してもらい、総合的に判断します（レポート：100%）。

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes35

授業科目名(英文名)bbb／Course title

情報倫理／Information Ethics

担当教員(所属)／Instructor

沖野 浩二(総合情報基盤センター)

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 水/Wed 3

コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑13033‑0100

時間割コード／Registration Code 175206
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

沖野 浩二(電子メール：okino@itc.u‑toyama.ac.jp)
沖野 浩二(火曜日3限。
会議・出張等で不在のこともあるので、事前にE‑mailで連絡を頂ければ確実です。
)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/06/02

5/26以降の授業は、当面遠隔で実施します。
ただし6/16は、対面で実施予定です。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

論理的思考の基礎を学び，情報を正しく認識・把握し，倫理的な行動とはどのようなものかを考える。
工学部系の専門基礎として必要な，情報認識方法を学び,正しく情報を理解し，活用するために必要な能力を高めることを目的とします。 身の回りに溢れている情報は，真偽がわからないものや出典が不明なものが沢山あります。工学的な思考を行うには，これらを排除し，適切に情報を取捨選択する必要があります。また，発信する場合でも，より正しい情報を発信する努力が必要になります。この授業ではこれらを行うために必要な能力の獲得を目指とともに、これらの学習を通じて、情報倫理の育成および技術者倫理の一端を学びます。
達成目標／Course Goals
思考法を理解し，複眼的思考やフレームワークシンキング等を身に着けることができる。
正しく情報を利活用することができ，情報化社会における適切な情報倫理感を養うことができる。
将来，技術者として必要とされる責任感をもつことができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule36第1回 導入
第2回 正しい情報を理解と発信
第3回 創造的思考法の理解/複眼思考
第4回 論理的思考
第5回 因果関係
第6回 図解思考法
第7回 発散型思考法
第8回 収束型思考法
第9回 フレームワークシンキング
第10回 社会生活と法第11回 ネットワーク利用に関するルールやマナー
第12回 知的財産法
第13回 リスクマネージメント入門
第14回 事例解析
第15回 まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業前に，教科書および資料の指定範囲を読んでおくこと。(1時間）
授業後には，教科書を再度確認するとともに、授業中に指定された課題を行うこと。（3時間）
キーワード／Keywords

情報倫理 情報認識、DS科目（情報科目）履修上の注意／Notices

原則として欠席したり課題の提出を怠ると単位の取得は困難となります。レポートの提出期限を守ってください.。説明が理解できなかったり，分からない場合は,遠慮せずに教員に質問してください。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

大学生と新社会人のための知のワークブック
年，1500円+税
授業内課題（20％），レポート（80%）

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes37

竹田茂生・藤木清/編

くろしお出版

2006

授業科目名(英文名)bbb／Course title

情報ネットワーク／Information

Network

担当教員(所属)／Instructor

菊島

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 月/Mon 4

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

浩二(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175215

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code1E2‑11033‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

菊島浩二(工学部情報棟２階

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

菊島

浩二(火曜５限及び木曜５限)

5203室)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

5月17日（月）より、出席者の人数を半分に分けて対面授業を実施します。詳しくは、レジメ01で確認下さい。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

本授業では，発達し続けるネットワークを支える情報ネットワークについての基礎を学びます。
講義をされる教授の先生は，NTT研究所に25年間勤務し，情報ネットワークの研究・実用化と標準化に携わってきました。
NTT研究所で，情報ネットワークの研究・実用化と標準化に携わった経験をお持ちの先生が，情報ネットワークに関する実務経験を活かして，情報ネットワークについて講義します。
このように，情報ネットワークに関する実務経験をお持ちの先生の授業を受けることにより，情報ネットワークの知見を利用し，現場の諸課題に応用できるようになりましょう。
達成目標／Course Goals
科学技術の重点分野である情報通信における専門知識が身につくことを目標としています。
社会に役立つ創造的な製品や技術を創り出すことができるように，通信方式の基礎を学び，また，先生が企業の電気通信の研究所で研究開発してきた情報ネットワークシステムや情報ネットワークシステムの構成法を学ぶことにより，応用力や独創性を発揮することができ，課題研究・課題解決能力を備えることが達成目標です。
具体的には，小テスト及びレポートの演習問題が解けるようになることが目標です。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule38

１回 情報ネットワークの基礎知識
２回，３回 電話とモールス符号，ディジタル通信技術，誤り訂正，交換方式
４回，５回 ネットワークトポロジー，
ＯＳＩ参照モデル，ＴＣＰ/ＩＰプロトコル
６回，７回 下位プロトコル，レイヤ１（物理層），
レイヤ２（データリンク層）
８回，９回 レイヤ３（ネットワーク層），
上位プロトコル
１０回，１１回 レイヤ４（トランスポート層），
レイヤ５〜７（セッション層，プレゼンテーション層，アプリケーション層）
１２回，１３回 インターネットサービスの仕組み，
セキュリティ
１４回，１５回 暗号化，
まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：

電信，電話，ＡＤＳＬ，光通信について，予習してください。（２時間以上，目安）

事後学修： 演習問題が教科書にあるので，回答して提出して下さい．さらに，国家試験の資格である，基本情報，応用情報の問題のうち，情報ネットワークに関する問題（過去問）の勉強をしてください。（５８時間以上，目安）
最も大切なのは概念を理解することですが，暗記が必要な事項もあります．必要な暗記には，繰り返しの復習が重要です。
キーワード／Keywords
情報通信，ＡＤＳＬ，ＣＡＴＶ，光ファイバ通信，実務経験教員科目、DS科目（情報科目）、SDGs科目履修上の注意／Notices
黒いシャープペンだけでなく，赤，青，緑のボールペンがあると板書を写すのに便利です。
何色か使って，概念を理解して，必要な項目は暗記しましょう。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course

教科書：「基本からわかる情報通信ネットワーク講義ノート」大塚 裕幸，他著（オーム社，２０１６年）定価：本体2500円（税別）
レポート課題（７０％），小テスト（３０％）
レポート課題，及び小テストは，回答例を配布，もしくは説明しますので，自己採点でき，どの程度，達成できているかわかります。
通信システム

リンク先URL
https://www.youtube.com/watch?v=mBIkk7Ks2Yo&list=PL81ldJF6ek7J1j0Mu5mj3J3x‑／URL of syllabus or other information sxX̲4tG1
http://www3.u‑toyama.ac.jp/advcslab/index.html
http://www3.u‑toyama.ac.jp/advcslab/newpage25.html
備考／Notes

専門的知識と課題研究・課題解決能力を備えることができるように，柔軟に対応できる基礎的能力と工学的知識を展開していく応用能力をもって，科学技術の重点分野である情報通信における専門知識が身につくよう心がけてください。
授業中にわからないことがあった場合など，手を挙げて質問や，発言してください。
使用言語：日本語
アクティブラーニングの実施の有無：有他学部，他研究科学生の履修可否：否39

授業科目名(英文名)bbb／Course title

回路理論／Circuit Theory

担当教員(所属)／Instructor

田端

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 3

俊英(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E2‑11013‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

田端

俊英(電子メール

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

田端俊英(平日10：00〜18：00

時間割コード／Registration Code 175202

ttabata@eng.u‑toyama.ac.jp)

質問、相談：できるだけ電子メールでアポイントメントを取ってから、研究室に来て下さい。)
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

本講義は原則、対面授業で行います。
万が一、コロナ感染警戒レベルが高くなった場合はZoomによる遠隔授業に切り替えます。
事前に授業形態を各学生への電子メールで告知するので、必ずsXXXXXXXX@ems.u‑toyama.ac.jpのアドレスに届いたメールをチェックしてください。
For the foreign students who cannot participate in the real class due to the COVID‑19 affair, the classes are broadcasted
through Zoom at real time.
〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜
大学は高度な専門知識を学ぶところですから、決して簡単な内容ばかりではありません。難しいことを理解し、それによって高度な仕事ができることこそが大学生に社会が期待していることです。また同時に、難しい学問をマスターすることは、楽しいことでもあります。
現象を丸暗記するのではなく、なぜそのような現象が起きるのか原理やしくみを徹底的に理解することが、技術として応用することに繋がります。根本にこだわった授業を展開しますので、皆さんも時間をかけて授業、予習、復習に取り組んで、根本を理解するようにしてください。
一人前の情報〝工学〟者になるためにはコンピューターのソフトウエアだけでなくハードウエア＝電子工学もマスターする必要があります。ハードウエアと電磁気学の基礎知識は、コンピューターでマシンを動かしたり（例えば、自動車の自動運転、ウエアラブル端末
による健康データの収集、ロボットの操作など）、5Gによる大量高速の無線通信を活用したりするために必要不可欠です。したがって
本講義および電子回路Iは事実上の必須科目と考えて下さい。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals

40ウエアラブル機器や自動運転機構を搭載した自動車などinternet of things (IoT)をはじめとしてハードウエアとソフトウエアの境界
領域が産業の一つの中心になりつつある。5Gが普及しはじめており、電波を使ったデータ通信のしくみを理解しなければ、スマートフ
ォンや身の回りになるガジェットの開発やプログラミングができない。またスーパーコンピューターや量子コンピューターなど先端的なシステムを開発したり、運用したりするためには、ハードウエアに寄り添ったプログラミング技術が不可欠である。本講義では、このような分野で活躍するための基礎として、コンピューターの演算回路とコンピューターと物理的に動く機器を繋ぐインターフェース
回路の原理および関連する電磁気学を学ぶ。
達成目標／Course Goals
コンピューターおよびコンピューターと機器を繋ぐインターフェースで使われている信号がどのようなものかを理解し、それを支える
電子技術の原理を理解する。
グローバルな時代に対応するとともに、最先端の理論を世界から吸収できるよう、英語と日本語で用語を習得する。
講義で扱った学理に関するデータサイエンスのスキルを修得する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1週 アナログ信号とデジタル信号
第2〜３週 TTL信号と２進数、アナログ−デジタル変換、デジタル−アナログ変換、論理回路と演算
第4〜15週 電磁気学入門（回路内の電流の流れだけでなく、電波通信の基礎も含む）（受講生の履修の進捗具合を見て、日程を変更する場合があります。）
単元ごとにミニ演習（LTspiceやMATLAB/SimuLinkを利用して電子回路の数値解析シミュレーションを行って授業内容の理解を深めるとともに、データサイエンスのスキルを磨く）を行う。LTspiceは電子機器を設計するために必須の標準ツールである。MATLAB/SimuLink
はあらゆる企業・研究機関で利用されている標準プラットフォーム・ソフトウエアであり、データ取得・解析、数値解析、シミュレー
ション、人工知能開発等を行うための必須ツールである。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学習：事前に指定の参考書やWikipediaの関連箇所を読み、次回の授業の内容の全体を把握しておくこと（授業1回あたり2時間）。
事後学習：重要な用語や概念を日本語と英語で調べる宿題に取り組み、授業で理解できなかった点を指定参考書やWikipediaで調べ、授業の内容の理解を深めること（授業1回あたり2時間）。
キーワード／Keywords
IoT、IT、ICT、インターフェース、自動化、SDGs科目、データサイエンス
履修上の注意／Notices

英語で用語を正しく発音できるよう、 BBCのオンライン教材（URLは下記）を利用して練習すること。
ミニ演習に備え、MATLABをダウンロードし、基本的な使い方を習得しておくこと（下記に関連ページのURL）。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course

参考著：学びやすいデジタル電子回路（笹田一郎、昭晃堂、2007）参考価格3,000円
参考著：よくわかる電磁気学（前野昌弘、東京図書、2010）参考価格3,000円
毎週，授業の内容に関して問題を出題す（ミニ演習も含む）。宿題として問題に取り組み、解答をメールで提出してもらう（100 %）。
これはコロナ禍で一部の学生が定期試験を受験できないための特別措置です。
コロナ禍が終わったら期末試験も課します。
電子回路I、電子回路II

リンク先URL
BBC英語教材http://www.bbc.co.uk/learningenglish/english/features/pronunciation／URL of syllabus or other information
LTspiceホームページ
https://www.analog.com/jp/design‑center/design‑tools‑and‑calculators/ltspice‑simulator.html
MATLABダウンロード
https://jp.mathworks.com/academia/tah‑portal/toyama‑university‑31401597.html
MATLAB教材
https://matlabacademy.mathworks.com/jp
備考／Notes

41

授業計画詳細／Course schedule
回（日時）／Time (date and time)

主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's

学修方法と内容／Methods and contents

備考／Notes

第1週

アナログ信号とデジタル信号

すべて板書あるいはパワーポイント

第2〜３週

TTL信号と２進数、アナログ−デジタ すべて板書あるいはパワーポイント
ル変換、デジタル−アナログ変換、
論理回路と演算電磁気学入門すべて板書あるいはパワーポイント

受講生の履修の進捗具合を見て、日程を変更する
場合があります。
受講生の履修の進捗具合を見て、日程を変更する
場合があります。
受講生の履修の進捗具合を見て、日程を変更する
場合があります。

第4〜15週42

授業科目名(英文名)bbb／Course title

音情報学／Sound and Speech Information Processing

担当教員(所属)／Instructor

廣林 茂樹(工学部工学科知能情報工学コース)

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 月/Mon 2

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176214

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code1E2‑11043‑0300

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

廣林 茂樹(E‑mail: hirobays@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

廣林 茂樹(随時、Moodleからの教員への連絡かE‑mailでの質問を受け付けます。)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業と遠隔授業の併用で実施
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

本講義では，音にまつわる情報と音を取り扱う技術を体系化して説明する。音の物理的性質や，聴覚的性質のような基本的なものか
ら，音によるバーチャルリアリティの創出のような最近のハイテクを駆使した応用技術まで幅広い知識の獲得を目的にする。
達成目標／Course Goals
以下の専門的知識を獲得することを目的とする。
・音を表現するパラメータを説明できる。
・音の伝播に関する物理的な現象を説明できる。
・聴覚の構造と役割を説明できる。
・電気・機械・音響の各領域における方程式を説明できる。
・マイクロホンやスピーカなどの構造を説明できる。
・音声の基本的性質について説明できる。
・音声分析法について説明できる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

43

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
第11週
第12週
第13週
第14週
第15週

音の分類と歴史・・・音の成分，音程の有無，主観による分類
音の基本的性質と感覚的な物理量・・・音速，音の強さと周波数
音の伝搬と室内音響・・・幾何音響，波動音響，吸音と遮音，室内インパルス応答，拡散音場，自由音場，ホール設計
聴覚の基本的性質・・・耳の役割，聴覚の構造，体の回転と移動の感知
聴覚の特性・・・聴覚の基本的性質，聴覚範囲，耳の感度と音の種類
波動方程式・・・運動方程式，気体方程式，連続の方程式，ダランベールとヘルムホルツの波動方程式
波動方程式の解・・・1次元における波動方程式の解，平面進行波，閉管中の音波，球面波
バネの振動・・・単振動，1自由度系の振動
弾性体の振動・・・弦の振動，棒の振動，膜の振動
電気・機械・音響系の対応・・・等価回路と各方程式
電気・機械・音響変換・・・マイクロホン，スピーカ
オーディオ機器・・・アナログ・ディジタル録音技術
楽器・・・音の発生機構，吹奏楽器，弦楽器，打楽器，電子楽器，音声
音声信号処理・・・発声器官、音声分析、音声合成、音声認識
まとめ

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
教科書や参考文献を用いて、授業内容について調べて理解すること（2時間程度）。
また、事後学習では、レポートなどを通じて深く内容を理解する（2時間程度）。
キーワード／Keywords
聴覚，音場，音声，波動方程式，オーディオ機器，楽器、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices「デジタル信号処理」を受講していることが望ましい。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

古井貞煕，新音響・音声工学，近代科学社

成績評価の方法／Evaluation

毎回講義終了時に出題するレポート（20％）と期末試験（80％）で判断する。

関連科目／Related course

デジタル信号処理

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

44

2010, 3,300円(税別)授業科目名(英文名)bbb／Course title

人工知能／Artificial Intelligence

担当教員(所属)／Instructor

参沢

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 金/Fri 4

匡将(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑12043‑0110

時間割コード／Registration Code 175210
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/05/17

対面で行います。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

近年，日常生活の中でも「人工知能」という言葉をよく耳にするようになった。本科目では古くから行われている古典的な手法から現在よく耳にする機械学習までの人工知能に関する基礎的な幅広い技術の概要について学ぶ。
達成目標／Course Goals
・人工知能の専門的基礎知識である探索，推論及び発展的技術であるエージェント，機械学習，自然言語処理などについて専門的基礎知識が身に付いている。
・将来人工知能がどのように発展するかの自分の見解を得ることで，応用力が身に付いている。
・演習問題を通じて，理解力，応用力，問題解決能力が身に付いている。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule45第１回：人工知能とは
第２回：問題解決
第３回：系統的探索法
第４回：発見的探索法
第５回：ゲーム探索法
第６回：プロダクションシステム
第７回：記号論理と推論
第８回：意味ネットワークとフレーム理論
第９回：知識の不確実性
第１０回：機械学習
第１１回：遺伝的アルゴリズム
第１２回：複雑系
第１３回：自然言語処理
第１４回：技術的特異点
第１５回：まとめ試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：講義終了時に示す次回講義に関するキーワードについてWeb検索などにより調べること（2時間以上）。
事後学修：補足資料を参照し，講義時に行った演習問題に関連する項目を復習すること（2時間以上）。
キーワード／Keywords
人工知能，探索，推論，機械学習，自然言語処理、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

講義時に配布する（次回分も講義時に配布する）。

成績評価の方法／Evaluation

教科書：特になし
参考書：「人工知能概論」荒屋真二，共立出版，2004，2,420円（税込）
演習問題（20%），期末試験（80%）

関連科目／Related course

アルゴリズムとデータ構造，自然言語処理，パターン認識，機械学習

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes46

授業科目名(英文名)bbb／Course title

自然言語処理／Natural Language Processing

担当教員(所属)／Instructor

参沢

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 4

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

匡将(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175219
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑12043‑0210

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/05/17

対面で行います。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

私たちが日常で使っている日本語のような言語を自然言語と呼ぶ。この自然言語を人間と同じようにコンピュータ上で処理するための専門的基礎知識を学ぶ。さらに，大量のテキストから必要な情報を抽出する情報検索について学ぶ。
達成目標／Course Goals
・自然言語処理の専門的基礎知識として形態素解析，構文解析に関する手法が身に付いている。
・自然言語処理の応用技術として情報検索技術が身に付いている。
・演習問題を通じて，理解力，応用力，問題解決能力が身に付いている。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule47第１回：自然言語処理とは
第２回：自然言語処理の基礎知識(句構造文法)
第３回：自然言語処理の基礎知識(文脈自由文法)
第４回：自然言語処理の基礎知識(言語統計)
第５回：形態素解析(基本的なアルゴリズム)
第６回：形態素解析(ヴィタビ･アルゴリズム)
第７回：形態素解析(確率モデル)
第８回：構文解析(単純なアルゴリズム)
第９回：構文解析(ボトムアップのチャート法)
第１０回：構文解析(トップダウンのチャート法)第１１回：構文解析(CYK法)
第１２回：構文解析(LRパーサ)
第１３回：自然言語処理の応用（情報検索）
第１４回：自然言語処理の応用（機械翻訳）
第１５回：まとめ試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：講義終了時に示す次回講義に関するキーワードについてWeb検索などにより調べること（2時間以上）。
事後学修：補足資料を参照し，講義時に行った演習問題に関連する項目を復習すること（2時間以上）。
キーワード／Keywords
形態素解析，構文解析，情報検索、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

講義時に配布する（次回分も講義時に配布する）

成績評価の方法／Evaluation

教科書：特になし
参考書：「自然言語処理の基礎」吉村賢治，サイエンス社，2012，1,650円＋税
演習問題（20%），期末試験（80%）

関連科目／Related course

人工知能，アルゴリズムとデータ構造

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes48

授業科目名(英文名)bbb／Course title

創造工学入門ゼミナール／知能情報／Introductory Seminar to Creative
Engineering/Intellctual Information Engineering

担当教員(所属)／Instructor

全教員(工学部工学科知能情報工学コース),片桐佑介(工学部工学科知能情報工学コース)
専門教育科目 コース基礎科目

授業科目区分／Category
地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course

地域関連科目

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 2

崇史(工学部工学科知能情報工学コース),大嶋

授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E2‑90012‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

大嶋

時間割コード／Registration Code 175200

佑介(メールアドレス：oshima@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/06

対面授業のみで実施します。
富山大学の活動指針により、遠隔授業に切り替わることもあります。
① 授業の実施方法
助言教員の指示に従ってください。
② 初回の授業予定
助言教員よりメールで告知します。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

初年次導入教育として，知能情報工学分野に関する身近なテーマを取り上げながら，学習意欲の向上をはかる。助言教員制度を利用し，学生は少人数クラスに分かれて，担当の指導教員（助言教員）の指導を受ける。教員・大学院生・同級生とのコミュニケーションを重視したアクティブラーニングを通して，ものづくりの基礎を学ぶ。また，富山県ものづくり企業の紹介，および工学部主催の安全講習会に参加し，実践的技術者の職業観・勤労観を学ぶ。必修単位に位置付けられる科目である。
達成目標／Course Goals
1) 工学部生としての基本姿勢を身に付けることができる。
2) 教員・大学院生・同級生と協調して行動することができる。
3) 将来目指す技術者としての職業観・勤労観を身に付けることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule49第１回 富山県ものづくり企業の紹介
第２回 課題（１）
第３回 課題（２）
第４回 課題（３）
第５回 課題（４）
第６回 課題（５）
第７回 工学部安全教育講習会
第８回 課題（６）
第９回 課題（７）第10回 課題（８）
第11回 TOEIC‑IP 試験
第12回 課題（９）第13回 課題（１０）
第14回 課題（１１）
第15回 最終発表会
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：指導教員から課されるテーマについて調べ，理解すること。（２時間程度）
事後学修：
課題の内容について振り返りを行うこと。（２時間程度）
工学部安全教育講習会の内容をまとめ，提出すること（確認の判子ももらうこと）。
キーワード／Keywords
大学での学び方，職業観，ディスカッション，コミュニケーション，プレゼンテーション,
アクティブラーニング
履修上の注意／Notices
工学部安全教育講習会の開催日程については掲示板を参照すること。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

必要に応じて各指導教員が指示を与える。

成績評価の方法／Evaluation

講義への取り組み方（50%），最終発表会（50%）

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

担当となる助言教員は入学時オリエンテーションで発表される。

50

授業科目名(英文名)bbb／Course title

線形代数演習／Exercises in Linear Algebra

担当教員(所属)／Instructor

長岡

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 1

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年,3年,4年 単位数／Credits 2.0

亮(工学部工学科知能情報工学コース)
コース基礎科目

時間割コード／Registration Code 175204
ナンバリングコード／Numbering Code

演習科目

1E2‑10002‑0300

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業と遠隔授業の併用で実施予定
遠隔授業を行う際にはMoodleを用いて実施予定。
質問等もMoodleを用いて行う。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

ベクトルや行列の計算方法に関して理解する。

線形代数は工学やコンピュータに関する科学分野の基礎分野である。本演習では、線形代数に関する計算や考え方を身に付け、発展分
野や研究へ応用できるようになることを目的とする。
達成目標／Course Goals
線形代数の基本的な計算や考え方を身に付ける。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule51基本的には以下のトピックについての演習を予定しているが、学生の理解度等も考慮して内容を変更する場合がある。
第1週 平面や空間に関するベクトル演算(I)第2週 平面や空間に関するベクトル演算(II)
第3週 行列(I)第4週 行列(II)第5週 行列式(I)第6週 行列式(II)第7週 行列を用いた連立一次方程式の解法(I)第8週 行列を用いた連立一次方程式の解法(II)第9週 掃き出し法(I)
第10週 掃き出し法(II)第11週 掃き出し法を用いた逆行列計算(I)第12週 掃き出し法を用いた逆行列計算(II)第13週 行列の対角化(I)第14週 行列の対角化(II)第15週 まとめ
第16週 試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：線形代数の講義の復習を授業1回あたり2時間を目安にしておくこと。
事後学修：毎回の授業の復習を授業1回あたり2時間を目安に行うこと。
キーワード／Keywords
ベクトル、行列に関わる計算、DS科目履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

資料および問題を配布する。

成績評価の方法／Evaluation

期末試験（100％）

関連科目／Related course

線形代数I、線形代数II

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes52

授業科目名(英文名)bbb／Course title

創造ものづくり／知能情報／Exercise for Creative Object‑making/Intellctual Information

担当教員(所属)／Instructor

全教員(工学部工学科知能情報工学コース),大嶋匡将(工学部工学科知能情報工学コース)
専門教育科目 コース専門科目

授業科目区分／Category
地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
通年 水/Wed 3,水/Wed

佑介(工学部工学科知能情報工学コース),参沢

授業種別／Type of class4

時間割コード／Registration Code 175222

実習科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年
単位数／Credits 2.0

ナンバリングコード／Numbering Code1E2‑11003‑0600

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

大嶋

佑介(メールアドレス：oshima@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード
175222／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor

参沢

匡将,高

尚策,長岡

亮,大嶋

佑介

MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲175222

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

対面授業のみで実施
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

３人程度の少人数でグループを編成して，市場のニーズを踏まえた製作テーマを設定し，意思を疎通し，協調してものづくりを実践する。工学に関する知識を諸課題に応用しながら，このものづくりの過程で生じる様々な問題の解決を行う。実験系科目の最後に位置す
るものづくり科目である。必修単位に位置付けられる科目である。
達成目標／Course Goals
1) グループ，または自ら課題を見つけ，計画的に課題の解決に取り組むことができる。
2) 必要な情報の収集や発信能力，意思を疎通し協調して行動できる能力を身に付けることができる。
3) 実践的なものづくりを通して，自主性，創造性，プレゼンテーション能力を身につけることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

53

第１回
第２回
第３回
第４回
第５回
第６回
第７回
第８回
第９回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回
第15回

ガイダンス
調査・分析（１）
調査・分析（２）
調査・分析（３）
調査・分析（４）
調査・分析（５）
テーマ設定（１）
テーマ設定（２）
設計（１）
設計（２）
設計（３）
設計（４）
設計（５）
設計（６）
中間発表会

第16回 製作（１）
第17回 製作（２）
第18回 製作（３）
第19回 製作（４）
第20回 ３年生合宿研修
第21回 製作（５）
第22回 製作（６）
第23回 製作（７）
第24回 製作（８）
第25回 製作（９）第26回 富山県機電工業会の企業講師による講演会
第27回 テストと検証（１）
第28回 テストと検証（２）
第29回 発表スライド等の準備
第30回 最終発表会（作品のデモも含む）
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of ClassPDCA (Plan, Do, Check, Action) サイクルに従い，製作テーマに取り組むこと。
事前学修：製作テーマの関連するキーワードを調べておくこと（授業1回あたり2時間）。
事後学修：製作課題や製作テーマの情報収集や資料を作成すること（授業1回あたり2時間）。
キーワード／Keywords
履修上の注意／Notices

自主的な製作実験，独創性あるアイデア，グループワーク，プレゼンテーション，アクティ
ブラーニング、SDGs科目
1) プログラミング実習A，プログラミング実習B，知能情報工学実験A，知能情報工学実験Bの単位を修得していることが望ましい。
2) 知能情報工学実験Cを履修していることが望ましい。
3) 企業講師による講演会に参加すること。
4) 最終発表会でプレゼンテーションを行うこと。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

必要に応じて各指導教員が指示を与える。

成績評価の方法／Evaluation

講義への取り組み方（50%），最終発表会（50%）

関連科目／Related course

プログラミング実習A，プログラミング実習B，知能情報工学実験A，知能情報工学実験B, 知
能情報工学実験C

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes54

授業科目名(英文名)bbb／Course title

知能情報工学実験Ａ／Experiments A on Intellectual Information Engineering

担当教員(所属)／Instructor

高授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 月/Mon 3, 月
/Mon 4, 月/Mon 5

尚策(工学部工学科知能情報工学コース),村山立人(工学部工学科知能情報工学コース)

コース専門科目
授業種別／Type of class

実験科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑11004‑0300

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

高オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

高 尚策(在室時随時
メールで事前連絡してから訪問すること)

時間割コード／Registration Code 175212

尚策(工学部 大学院棟7階7708室, gaosc@eng.u‑toyama.ac.jp)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/02

対面授業と遠隔授業の併用で実施
初回の授業は、授業時間割に記載の講義室で実施します。その後の授業については、各課題の担当の指示にしたがってください。原則、対面で実施することになりますが、オンライン教材の利用については柔軟に対処したいと思います。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
実験を計画・遂行し，データを解析して工学的に考察し，論理的に記述及び説明する能力を身につける。グループ学習を通じて，必要な情報の収集，統計学に関する理解力，計算機言語を利用した問題解決の技術を身に付けることができる。必修単位に位置づけられる科目である。
達成目標／Course Goals
１．組み合わせ問題をプログラミングでどのように解決していけるかを学ぶ。結果として，コンピュータを利用した情報処理能力と論
理的・数学的思考・解析能力を習得できる。
２．他人の書いたプログラムの挙動からコードを解読する体験をして，実践的なエンジニアリングの技術を身につけることができる。
３．一般に利用が公開されている競技プログラミングのサイト等を利用することで，C言語とアルゴリズムに関する基礎知識を習得できる。
４．グループ学習を通じて，必要な情報の収集，統計学に関する理解力，計算機言語を利用した問題解決の技術を身に付けることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule55

第１週目 オリエンテーション
第２〜１５週目 実験Aでは２つの課題をそれぞれ７週で習得する。
第１課題「巡回セールスマン問題の近似解を求めるプログラム」（担当：高尚策）
第１回 巡回セールスマン問題とその解法の調査
第２回 巡回セールスマン問題の解を求める基本的なアルゴリズムの実装と近似解を求めるアルゴリズムの提案
第３回 提案したアルゴリズムの実装（１）
第４回 提案したアルゴリズムの実装（２）
第５回 提案したアルゴリズムの性能評価
第６回 レポート作成（１）
第７回 レポート作成（２）
第２課題「競技プログラミング」（担当：村山立人）
第１回 グループ学習（計算機環境の整備）
第２回 グループ学習（C++/C言語の学習）
第３回 グループ学習（ライブラリの整備）
第４回 模擬コンテスト開催（C++/C言語）
第５回 模擬コンテスト開催（C++/C言語）
第６回 模擬コンテスト開催（C++/C言語）
第７回 ソースコードとコンテスト順位の分析
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：教科書・参考書のキーワードを調べておくこと（授業1回あたり2時間以上）。
事後学修：授業終了時に示す課題についてレポートや発表用資料を作成すること（授業1回あたり2時間以上）。
合計：60時間以上
キーワード／Keywords
アルゴリズム，プログラム，問題設定，問題解決、DS科目（情報科目）履修上の注意／Notices

欠席したり課題の提出を怠ったりすると単位の修得は困難となる「知能情報工学実験A」は工学部第３端末室（旧ECS室）で行います

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation[改訂第６版] LaTeX2e 美文書作成入門，奥村晴彦，技術評論社（２０１３）
３，２００
円＋税
第1課題はレポートの内容、第2課題はコンテストの成績で学習到達度を評価する

関連科目／Related course

知能情報工学実験B，知能情報工学実験C

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes56

授業科目名(英文名)bbb／Course title

知能情報工学実験Ｂ／Experiments B on Intellectual Information Engineering

担当教員(所属)／Instructor

高松

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 火/Tue 3, 火/Tue 4, 火/Tue 5衛(工学部工学科知能情報工学コース),長谷川昌也(工学部工学科知能情報工学コース)

コース専門科目
授業種別／Type of class

実験科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑11004‑0400

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

高松

時間割コード／Registration Code 176212

衛(メールアドレス：takamatu@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176212

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日「対面授業のみで実施」
テーマ
数値シミュレーション
UNIX に関わるプログラミング
生体情報処理実験
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

ソフトウェアとハードウェアの一体，または境界を様々な側面より学ぶ。ソフトウェア面については，数値シミュレーション，およびネットワーク制御について学ぶ。ハードウェア面については，人間の視覚系機能について理解するとともに，各種の心理物学的測定手法に慣れながら，視覚工学・色彩工学・感性工学に関する理解を深める。必修単位に位置付けられる科目である。この実験を通して，自主性に加えて，プレゼンテーション能力も身に付ける。必修単位に位置付けられる科目である。
達成目標／Course Goals
1) 数値シミュレーションの基礎を理解することができる。
2) TCP/IPに関するプログラミング作成より，ネットワークの基礎を理解することができる。
3) 視覚工学・色彩工学・感性工学について理解を深めることができる。
4) 積極的に実験を進めることで，自主性を養うことができる。
5) 実験内容を論理的に説明することにより，プレゼンテーション能力を身に付けることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule5701) A‑1: Matlabの機能の確認
02) A‑2: Simulinkによるデジタル信号処理
03) A‑3: 力学シミュレーション
04) A‑4: フィードバック制御シミュレーション05) A‑5: プレゼンテーション
06) B‑1: 環境変数およびシステムコール
07) B‑2: 子プロセスの起動
08) B‑3: シェルとシェルスクリプト
09) B‑4: ネットワーク通信関連のコマンド
10) B‑5: プレゼンテーション
11) C‑1: 微小視角における色認識実験
12) C‑2: スクロール表示条件での可読性実験
13) C‑3: 濃霧中における図形認識実験
14) C‑4: 都市景観の心理物理評価
15) C‑5: 研究の計画とまとめ方について
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：実験内容のキーワードについて調べて，理解すること（1時間以上）。
事後学修：実験内容，または課題についてレポートを作成し（2時間以上），提出すること。
キーワード／Keywords
数値シミュレーション，TCP/IP，ネットワーク，視覚情報処理，感性情報処理、DS科目（情報科目）
履修上の注意／Notices
1) プログラミング実習A，プログラミング実習B，知能情報工学実験Aの単位を修得していることが望ましい。
2) グループ分けを行うため，第1週目に計算機室に集合すること。
3) 欠席したり，レポートの提出を怠ったりすると，単位の修得は困難となる。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

必要に応じて各指導教員が指示を与える。

成績評価の方法／Evaluation

レポート（80%），プレゼンテーション（20%）

関連科目／Related course

プログラミング実習A，プログラミング実習B，知能情報工学実験A

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes58

授業科目名(英文名)bbb／Course title

知能情報工学実験Ｃ／Experiments C on Intellectual Information Engineering

担当教員(所属)／Instructor

大嶋 佑介(工学部工学科知能情報工学コース),長岡周平(工学部工学科知能情報工学コース)
専門教育科目 コース専門科目

授業科目区分／Category

亮(工学部工学科知能情報工学コース),佐藤

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 火/Tue 2,
火/Tue 3,火/Tue 4

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年,4年
単位数／Credits 2.0

時間割コード／Registration Code 175221
ナンバリングコード／Numbering Code1E2‑11004‑0500

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

大嶋

実験科目

佑介(メールアドレス：oshima@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/05/13

対面と遠隔授業の併用で行います。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

与えられた制約の下で実験を計画・遂行し，データを正確に解析して工学的に考察し，かつ，理論的に記述し説明する，理解力，プレゼンテーション力を養成する。また，課題達成のための手法を自ら調査し，実験計画の立案・遂行を行うことで，技術者としての問題解決能力を身につける。本実験科目は必修単位に位置付けられる科目である。
達成目標／Course Goals
1. 与えられた問題に関して自ら課題を解決するために必要な手法を調査し，実験計画を立案するなど, 計画的に課題の解決に取り組む
ことができる。
2. 理解力, プレゼンテーション能力を身につけ, 得られたデータを正確に解析し，工学的に考察し，レポートを作成し, 実験成果を理論的に説明し，討論することができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule59第1週：各課題のガイダンス
第2〜13週：下記の課題に取り組む。１課題を４週間にわたって実施し，ローテーションしていく。
課題1. 光計測・信号処理とバイオインフォマティックス（担当：大嶋、片桐）
第1週 生体光測定実験
第2週 生体データ解析
第3週 PCRによる遺伝子解析
第4週 遺伝子アノテーション解析
課題2. 論理ゲートのデバイスと回路（担当：長岡）
第1週 電子素子の機能
第2週 NOT, NOR, NANDゲート
第3週 メモリー回路
第4週 応用論理回路
課題3. コンピュータグラフィックス（担当：佐藤周）
第1週 MitsubaによるCG画像の作成
第2週 Matlabによる画像処理
第3週 写実的なシーンの画像制作
第4週 制作した画像の分析
第14, 15週：授業の振り返り
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：担当教員の指示に従って, 次週の実験に必要な準備を行うとともに, 基礎となる用語や概念を調べておくこと（2時間程度）。
事後学修：各課題の実験の内容をレポートにまとめる（6時間程度）。
キーワード／Keywords
履修上の注意／Notices

信号処理，画像情報処理，コンピュータグラフィックス，ハードウエア、分光計測、遺伝子
発現解析、バイオインフォマティックス、DS科目（情報科目）
デジタル信号処理，画像処理，電子回路工学，プログラミングなどの知識を必要とする。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course

ゼロから学ぶディジタル論理回路（秋田純一, 講談社, 2003, 2,500円＋税）ほか（担当教員が指示）
各課題の実験レポート（100％）。レポートには実験結果に関する討論面接なども含まれる。
デジタル信号処理，画像処理工学，電子回路工学，プログラミング、組込みシステム

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes60

授業科目名(英文名)bbb／Course title

知能情報工学研修第１／Studies 1 on Intellectual Information Engineering

担当教員(所属)／Instructor

全教員(工学部工学科知能情報工学コース), 廣林 茂樹 (工学部工学科知能情報工学コース)

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 月/Mon 5

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年,4年
単位数／Credits 1.0

コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176218

実験科目

ナンバリングコード／Numbering Code1E2‑11003‑0700

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

廣林 茂樹(E‑mail: hirobays@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

廣林 茂樹(随時、Moodleからの教員への連絡かE‑mailでの質問を受け付けます。)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

今後，技術者や研究者としての進路を決定するために，知能情報工学の様々な分野における幅広い知識を持ち，そして最先端の研究にも触れる。また，研究調査を通して，自主的に行動し，必要となる情報の収集を行う。カリキュラムの要となる卒業論文テーマの動機付けとなる重要な科目である。必修単位に位置付けられる科目である。
達成目標／Course Goals
1) 知能情報工学における最先端の研究の概略を説明することができる。
2) 研究調査を通して，必要な情報の収集を行うことができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule01) はじめに02) キャリアデザイン
03) 教育研究分野「システム工学」について
04) 教育研究分野「医用情報計測学」について
05) 教育研究分野「メディア情報通信」について
06) 教育研究分野「シミュレーション工学」について
07) 教育研究分野「生体情報処理」について
08) 教育研究分野「情報通信ネットワーク」について
09) 教育研究分野「人工知能」について
10) 教育研究分野「量子情報」について
11‑14) 知能情報工学分野の研究調査
15) 卒業論文・修士論文の調査

61授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：各教育研究分野の関連するキーワードを調べておくこと（授業1回あたり2時間）。
事後学修：授業内容の概略についてノートを作成すること（授業1回あたり2時間）。
キーワード／Keywords
最先端の研究履修上の注意／Notices

欠席したり，課題の提出を怠ったりすると単位の修得は困難となる。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

必要に応じて各指導教員が指示を与える。

成績評価の方法／Evaluation

毎週レポート（80%），最終レポート（20%）

関連科目／Related course
リンク先URL
http://enghp.eng.u‑toyama.ac.jp/dept/ii.htm／URL of syllabus or other information
備考／Notes

62

授業計画詳細／Course schedule
回（日時）／Time (date and time)

主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's

学修方法と内容／Methods and contents

1

イントロダクション

2〜４

大学院進学および就活について

５〜１３

研究室紹介

1４〜１６

研究室見学

その他

修士論文、卒業論文発表会見学

本講義の流れ、進路全般について説明す 臨時に予定を変更するこる。
とがあるので、掲示を確認すること。
大学院進学のメリット、その後の就職等 臨時に予定を変更するこについて説明する。先輩院生による講話 とがあるので、掲示を確もあり。就職担当教員、就活支援企業等 認すること。
が就活について説明する。
卒論配属に備え、各研究室の研究内容の 臨時に予定を変更するこ説明を聞く。
とがあるので、掲示を確認すること。
卒論配属に備え、各研究室を見学する。 臨時に予定を変更することがあるので、掲示を確認すること。
卒論配属に備え、各研究室の卒業論文お 臨時に予定を変更するこ
よび修士論文の発表を聞く。
とがあるので、掲示を確認すること。

63

備考／Notes授業科目名(英文名)bbb／Course title

知能情報工学研修第２／Studies 2 on Intellectual Information Engineering

担当教員(所属)／Instructor

全教員(工学部工学科知能情報工学コース), 廣林 茂樹

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 水/Wed 1

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 4年
単位数／Credits 1.0(工学部工学科知能情報工学コース)

コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175226

実験科目

ナンバリングコード／Numbering Code1E2‑11003‑0800

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

廣林 茂樹(E‑mail: hirobays@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

廣林 茂樹(随時、Moodleからの教員への連絡かE‑mailでの質問を受け付けます。)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2020/04/15

授業の実施方法研究室配属決定後、研究室で実施します。
マスク着用を義務づけします。
予定変更があるときはメールで学生に連絡します。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

自立した技術者や研究者を目指すために，卒業論文テーマに関連する文献から必要な情報の収集を行い，技術を習得し，専門的知識を身に付ける。プレゼンテーションおよびディスカッションを通して，コミュニケーション能力を身に付ける。必修単位に位置付けられる科目である。
達成目標／Course Goals
1) 必要な情報の収集を行うことができる。
2) 必要な技術を習得することができる。
2) プレゼンテーション能力を身に付けることができる。
4) ディスカッションを通して，意思を疎通し，協調して行動できる能力を身に付けることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule01) はじめに02‑14) ゼミ形式で，卒業論文テーマに関連する文献や技術の調査，プレゼンテーション，ディスカッションを行う。
15) まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：卒業論文テーマに関連する文献を調査し，必要な技術等を説明できるように準備しておくこと（授業1回あたり2時間）。
事後学修：ディスカッションした内容について振り返りを行うこと（授業1回あたり2時間）。
キーワード／Keywords
輪読，文献調査，技術調査，プレゼンテーション，ディスカッション
履修上の注意／Notices

欠席すると単位の修得は困難となる。

教科書／Required Text64

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

必要に応じて各指導教員が指示を与える。

成績評価の方法／Evaluation

プレゼンテーション（50%），ディスカッション（50%）

関連科目／Related course

知能情報工学研修第１，卒業論文

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

65

授業計画詳細／Course schedule
回（日時）／Time (date and time)

主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's

学修方法と内容／Methods and contents

1

イントロダクション

2 14

ゼミ

15

まとめ

研究の流れおよび研究従事者の倫理的義務を学ぶ。
ゼミ形式で，卒業論文テーマに関連する
文献や技術の調査，プレゼンテーション，ディスカッションを行う。事前学修：卒業論文テーマに関連する文献を調査し，必要な技術等を説明できるように準備しておくこと。
事後学修：ディスカッションした内容について振り返りを行うこと。
それぞれが準備した卒業論文の原案をチェックし、論理的な組み立ての口頭発表（卒論発表会向け）のスライドと卒業論
文本篇を作成する。

66

備考／Notes授業科目名(英文名)bbb／Course title

プログラミング実習Ａ／Practice on Programming A

担当教員(所属)／Instructor

大嶋

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 金/Fri 2, 金/Fri 3佑介(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

実習科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E2‑11004‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

大嶋

時間割コード／Registration Code 175203

佑介(メールアドレス：oshima@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

対面授業のみで実施
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

コンピュータに関する基礎的な技術の習得を目標とし，本コースで利用するコンピュータ環境の基礎的な知識と利用法を実際の操作を経て習得する。また，本コースで必須な専門的基礎知識であるプログラミング能力を身に付けるため，C言語による実習を行う。必修単位に位置付けられる科目である。
達成目標／Course Goals
１．コンピュータの基本的な操作ができる。
２．キーボードを使って不自由なく入力できる。
３．エディタ等を不自由なく活用できる。
４．教科書のプログラムを読むことができる。
５．簡単なプログラムを理解することができる。
６．本コースで必須な専門的基礎知識であるプログラミング能力を身につけ，簡単なプログラムを作成することができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule67第１回 ガイダンス，コンピュータの操作
第２回 ファイルとディレクトリ
第３回 エディタの使い方，シェルの機能
第４回 ホームページ作成，プログラミングの概念
第５回 演算と型（基礎）
第６回 演算と型（応用）
第７回 条件分岐，ループ（基礎）
第８回 条件分岐，ループ（応用）
第９回 条件分岐，ループ（発展）
第10回 関数（基礎）第11回 配列（基礎）第12回 関数（応用）第13回 配列（応用）第14回 関数（発展）第15回 配列（発展）試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：次回の教科書の範囲を必ず事前に読んでくること(2時間以上)。
事後学修：指定された課題についてレポートを作成すること(2時間以上)。
キーワード／Keywords

オペレーティングシステム，C言語，アルゴリズム，HTML

履修上の注意／Notices

出席およびレポートの提出，試験の受験を必須とする。
「プログラミング基礎／知能情報」を同時に履修することを強く推奨する。

DS科目、DS科目（情報科目）

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course「Cの絵本 第２版 C言語が好きになる新しい９つの扉」（株）アンク(翔泳社,2016)
1,380円＋税
プログラミング基礎／知能情報の教科書（「新・明解C言語 入門編」，柴田 望洋，SBクリ
エイティブ ，2300円＋税）
レポート(30%)，試験(70％)
プロブラミング実習B，知能情報工学実験A, B, C，創造ものづくり／知能情報
プログラミング基礎／知能情報、プログラミング応用B

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes68

授業科目名(英文名)bbb／Course title

プログラミング実習Ｂ／Practice on Programming B

担当教員(所属)／Instructor

長岡

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 金/Fri 2, 金/Fri 3, 金/Fri 4亮(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

実習科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑11004‑0200

時間割コード／Registration Code 176204
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176204

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業と遠隔授業の併用で実施予定
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

プログラミング言語の基礎能力を身に付ける。

本コースにおける専門的基礎知識として必要なプログラミング能力を身につけるため，初級プログラミングの実習を行う。プログラミ
ング言語には広く使用されているC言語を用いる。また，本コースにおけるレポートの書き方についても習得する。本コースで学ぶほぼすべての授業科目の基礎となる。必修単位に位置付けられる科目である。
達成目標／Course Goals
１．C言語の基礎的文法を正しく理解し，プログラムの動作を正しく理解できる。
２．プログラミングを行う上での基礎的知識・技術を身につけ，課題解決のためにプログラムを作成することができる。
３．レポート作成の基礎的な知識を身につけ，レポートを書くことができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

69第１回 基本型
第２回 文字と文字列（基礎）
第３回 文字と文字列（応用）
第４回 文字と文字列（発展）
第５回 ポインタ（基礎）第６回 ポインタ（応用）
第７回 ポインタ（発展）第８回 構造体（基礎）第９回 構造体（応用）第10回 ファイル処理（基礎）第11回 ファイル処理（応用）
第12回 データ処理（基礎）第13回 データ処理（応用）
第14回 高度なアルゴリズム（基礎）第15回 高度なアルゴリズム（応用）第16回 期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：次回の教科書の範囲を必ず事前までに読んでくること(2時間以上)。
事後学修：指定された課題についてレポートを作成すること(2時間以上)。
キーワード／Keywords
C言語，コンパイラ，ソースプログラム，プログラミング技法，アルゴリズム
履修上の注意／Notices

DS科目

出席とすべてのレポート提出・受理を必須とする。
「プログラミング実習A」，「プログラミング基礎／知能情報」を修得していることが望ましい。
「プログラミング応用B」を同時に履修することを強く推奨する。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

新・明解 C 言語 入門編（柴田 望洋，SB クリエイティブ ，2300 円＋税）

成績評価の方法／Evaluation

レポート(30%)，期末試験(70%)

関連科目／Related course

知能情報工学実験A, B, C，創造ものづくり／知能情報
プログラミング基礎／知能情報，プログラミング応用B

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

本コースの学生として必須のプログラミング技能の基礎をこの演習で修得することになる。
今後の高度なプログラミングの基本となる極めて重要な演習である。

70

授業科目名(英文名)bbb／Course title

微分積分Ⅰ（A）／Calculus Ⅰ (A)

担当教員(所属)／Instructor

角畠

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 4

浩(非常勤講師)
共通基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E9‑47002‑0100

時間割コード／Registration Code 175010
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

微分積分の基礎的な考え方を理解し，計算技能を獲得することにより，専門教育科目の授業を理解するための基礎学力を身につける。
達成目標／Course Goals(a) 関数の極限および連続性を理解できる。
(b) 微分を理解し，種々の関数を微分できる。
(c) 積分を理解し，種々の関数を積分できる。
(d) 微分・積分に関する諸々の定理を理解できる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

71第１回 いろいろな関数（１）：2次関数，分数関数と無理関数，三角関数
第２回 いろいろな関数（２）：逆三角関数，指数関数と対数関数
第３回 関数の極限と連続
第４回 微分係数と導関数（１）：微分係数と導関数の定義と計算
第５回 微分係数と導関数（２）：いろいろな関数の導関数と高階の導関数
第６回 微分法の応用（１）：平均値の定理，テーラーの定理
第７回 微分法の応用（２）：関数の増減と極大，極小，曲線の凹凸とその概形
第８回 微分法のまとめ
第９回 積分法の基礎
第10回 不定積分の計算（１）：原始関数と不定積分
第11回 不定積分の計算（２）：置換積分と部分積分
第12回 定積分とその応用
第13回 微分積分の応用（１）：面積･体積，曲線の長さ，微分方程式
第14回 微分積分の応用（２）：広義積分，2変数関数の偏導関数
第15回 微分積分のまとめ
第16回 学習到達度の確認
上記の計画で講義する予定であるが，状況によって取捨選択，テーマの変更を行うことがある。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：教科書や配付資料等に目を通して，内容を把握する（2時間以上）。
事後学修：教科書や配付資料，ノート等に目を通して，内容を理解する（1時間以上）。
キーワード／Keywords

微分，導関数，テーラー展開，定積分，不定積分

履修上の注意／Notices

微分積分Ⅰ（Ｂ）と重複しての履修は認めない。

DS科目、DS科目（数理科目）

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

参考図書：「理工系の基礎 微分積分」石原繁，浅野重初 著（裳華房），1997年10月，2200円（税込）；「テキスト 微分積分学」 小寺平治 著（共立出版），2003年11月，2200円（税込）；「微分積分」和達三樹 著（岩波書店）, 2019年11月, 2700円（税別）

成績評価の方法／Evaluation

達成目標(a)〜(d)に対する学修成果の達成度は，小テストもしくはレポート（30％），試験（70％）により評価する。小テスト・レポート・試験では，参考図書の練習問題レベルの問
いにより評価する。

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes72

授業科目名(英文名)bbb／Course title

プログラミング応用Ｂ／Advanced Programming B

担当教員(所属)／Instructor

佐藤

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 金/Fri 1

周平(工学部工学科知能情報工学コース)
コース基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E2‑11022‑0200

時間割コード／Registration Code 176200
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード
176306,176505／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176200

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

プログラミングは情報分野において基礎となる重要な知識・技能である．プログラミングを行うための言語は複数存在するが，広く利用されているC 言語を用いたプログラミングについて学ぶ．本講義を通して，この後の実験・演習・研究においてC 言語によるプログ
ラムを書くために必要な基礎知識を習得する．
達成目標／Course Goals
１．C言語によるプログラムの基礎知識を習得する
２．プログラムの意味と基本的な構造を理解できる
３．プログラムの動作を理解し説明できる
４．基礎知識を応用し，目的のプログラムの作成ができる
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule73第１週 導入第２週 基本型１
第３週 基本型２
第４週 様々なプログラム１
第５週 様々なプログラム２
第６週 文字列１
第７週 文字列２
第８週 ポインタ１
第９週 ポインタ２
第１０週 文字列とポインタ
第１１週 構造体１
第１２週 構造体２
第１３週 ファイル処理１
第１４週 ファイル処理２
第１５週 まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
教科書の該当箇所を確認し事前にキーワードを確認・調査しておくこと（1時間程度）
授業後には実際に教科書のプログラムを実行しどのような動作になるか確認すること（2時間程度）
キーワード／Keywords
整数型，浮動小数点型，文字型，文字列，ポインタ，構造体，ファイル処理目（情報科目）
履修上の注意／Notices
プログラミング基礎，プログラミング実習Aの知識をベースとする．

DS科目、DS科

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

新・明解C言語 入門編（柴田 望洋，SBクリエイティブ，2014年，2300円＋税)

成績評価の方法／Evaluation

中間課題(50%)，期末課題(50%)※オンデマンド形式の場合は課題を毎回の小課題に変更します．
プログラミング基礎，プログラミング実習A，プログラミング実習B，知能情報工学実験

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

74

授業科目名(英文名)bbb／Course title

線形代数Ⅱ／Linear Algebra Ⅱ担当教員(所属)／Instructor

玉木

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 1

潔(工学部工学科知能情報工学コース)
コース基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E2‑10002‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

玉木

時間割コード／Registration Code 176202

潔(【玉木潔】tamaki@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176202

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

線形代数は，工学全般の基礎科目である。本科目を理解し，応用力をつけることで，工学の諸問題を解決する道具を手に入れたことになる。
線形代数Ⅱでは，線形代数の一般論を学ぶ。線形空間，そこに長さ（ノルム）を導入した内積空間について理解する。そのうえで，座標にあたる基底の概念，関数や座標変化に相当する線形写像，線形写像の簡潔な表現としての行列の対角化などの重要な概念を学ぶ。そして，それらを応用して，いくつかの問題を解決する。
達成目標／Course Goals① 線形空間，内積空間，線形写像，固有値問題について，その概念が分かる。
② 線形代数の数学的な側面を知る。
③ 学んだことを応用して，工学的課題を解決することができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule75対面授業と遠隔授業の併用で実施
第 １回 ベクトル
第 ２回 内積第 ３回 線形空間の定義
第 ４回 n次元ベクトル空間
第 ５回 線形独立と線形従属
第 ６回 部分空間
第 ７回 基底と次元
第 ８回 線形写像
第 ９回 中間まとめと小テスト
第１０回 内積空間
第１１回 正規直交基底
第１２回 固有値・固有ベクトル第１３回 行列の対角化
第１４回 ２次曲線の標準形
第１５回 全体のまとめ
第１６回 学期末テスト
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class○ 授業計画に従って，テキストで必ず予習してくること。
○ 授業の始めに，前回の復習テストを行うので，必ず復習してくること。
○ 線形代数演習の講義とともに，演習問題をたくさんやっておくこと。
○ １回につき，事前学習１時間，事後学習１時間
キーワード／Keywords
内積，線形独立・従属，基底，固有値，固有ベクトル，対角化、DS科目（数理科目）
履修上の注意／Notices

線形代数I(A)の単位を取得しておくことが望ましい

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

講義ノートを毎回配ります

成績評価の方法／Evaluation

期末試験(100%)。試験問題は，授業中に行う練習問題レベル

関連科目／Related course

線形代数Ｉ(A)、線形代数演習

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes76

授業科目名(英文名)bbb／Course title

フーリエ解析／Fourier Analysis

担当教員(所属)／Instructor

長谷川

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 月/Mon 3

英之(工学部工学科知能情報工学コース),長岡亮(工学部工学科知能情報工学コース)

コース基礎科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑10002‑0500

時間割コード／Registration Code 176205
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176205

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業は対面で行います．（更新日2021年9月29日）
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

関数の直交関数系による近似について理解する。

工学の諸問題の解決において応用力や独創性を発揮できるよう，工学全般の基礎となるフーリエ解析について，その応用面を交えながら学ぶ。
達成目標／Course Goals
関数の直交関数系による近似としてのフーリエ解析を理解することができる．また，フーリエ解析に関する知識を諸課題に応用することができることを学ぶ。また，演習を通じて応用力を身に付ける。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

77

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
第11週
第12週
第13週
第14週
第15週

ガイダンス，基礎知識の確認
周期関数，フーリエ級数，フーリエ係数
三角関数の直交性，フーリエ係数の公式の導出
フーリエ級数とベクトル空間
一般の周期関数に対するフーリエ級数
複素フーリエ級数演習
演習の解説，特殊関数
ギブス現象，最良近似問題
フーリエ変換
たたみこみ積分
サンプリング定理
離散フーリエ変換
応用例
まとめ

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
次回授業に向け，教科書を用いて授業範囲を予習し，専門用語の意味等を理解しておくこと（2時間以上）。
授業終了時に示す課題についてレポートを作成すること（2時間以上）。
キーワード／Keywords
フーリエ級数，フーリエ係数，フーリエ変換，三角関数，直交関数，複素数、DS科目（統計科目）
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

教科書: 「フーリエ解析」大石進一著，岩波書店，1989年，価格2,600円＋税
参考書: 「これなら分かる応用数学教室」 金谷健一著，共立出版，2003年，価格2,900円＋税
小テスト・レポート（50%)，試験（50%）

関連科目／Related course

微分積分

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes78

授業科目名(英文名)／Course title

計算機アーキテクチャ／Computer Architecture

担当教員(所属)／Instructor

唐授業科目区分／Category

専門教育科目

ＣＯＣ＋科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 水/Wed 2

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

政(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175214
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑11013‑0500

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

計算機のハードウェアとソフトウェアの接点であり，計算機方式を決定する計算機アーキテクチャの専門的知識を身につけ，計算機を理解する出発点とする。
達成目標／Course Goals
１．計算機の基礎を理解することができる。
２．計算機のアーキテクチャを理解することができる。
３．計算機のハードウェアおよびソフトウェアに関する専門的知識を身につけることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1週
計算機アーキテクチャとは
第2週
計算機の誕生と発展
第3週
数の表現・文字の表現
第4週
画像の表現・音声の表現
第5週 論理演算とブール代数・組合せ回路・コード変換器・加減算器・比較器・乗除算器
第6週 演算アーキテクチャ
第7週
メモリ装置・メインメモリ
第8週
メモリアーキテクチャ・仮想メモリ方式・キャッシュ方式
第9週
順序回路とモデル・順序回路
第10週
カウンタ・制御回路
第11週
制御アーキテクチャ
第12週 演算方式・命令語と制御信号
第13週 処理装置の構成・入出力アーキテクチャ・チャネル
第14週 計算機アーキテクチャ
第15週 まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学習：教科書のキーワードを調べておくこと。（授業1回あたり2時間）
事後学習：授業の内容を振り返り，ノートを作成すること。（授業1回あたり2時間）
合計：60時間（目安）キーワード／Keywords
演算装置，メモリアーキテクチャ，仮想記憶方式、制御装置，ＣＰＵ，チャネル
履修上の注意／Notices

論理回路・設計の知識を必要とする。

教科書・参考書等／Textbooks

教科書：「計算機アーキテクチャ」

成績評価の方法／Evaluation

小テスト・宿題（30％），中間試験（30％），期末試験（40％）

関連科目／Related course

マルチメディア工学

79

唐

政

2,000円（税込み）リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes80

授業科目名(英文名)bbb／Course title

ソフトウェア工学／Software Engineering

担当教員(所属)／Instructor

春木

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 4

孝之(都市デザイン学部都市・交通デザイン学科)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑11023‑0300

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

春木孝之(haruki@sus.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

春木孝之(メールで事前連絡してから訪問すること)

時間割コード／Registration Code 175207

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

6/10 の授業は対面です。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

近年、ソフトウェアシステムは大規模化・複雑化しており、満足度の高い要求仕様、高い操作性、適切な開発コストと期間、わかり
やすさ、高い保守性が必要とされる。情報技術に関する専門的知識だけでなく、多様化するサービスに対して幅広い知識もソフトウェ
ア技術者には求められる。ソフトウェア開発をより工学的に取り扱おうとする学問が「ソフトウェア工学」である。ソフトウェアに関する概念、理論、フレームワークを抽出し、ソフトウェア開発の全プロセスに対して工学的な手法、技法、方法論を適用する。
本講義では、ソフトウェア開発におけるウォーターフォール型やスパイラル型のプロセスモデルを紹介する。分析、設計、実装（コーディング）、テスト、保守・運用等の各プロセスについて説明する。並行して、チーム単位で仮想的なシステムを構築することで、実践的なソフトウェア開発を学ぶ。
ソフトウェア技術者として実務経験をもつ教員が、実用的なシステム構築に関する知識・経験を活かして、ディベロッパーとして必要なスキルを養うことができる実践的教育を行う。
達成目標／Course Goals
1. ソフトウェア工学の必要性を理解し、説明することができる。
2. ソフトウェア開発におけるプロセスを理解し、説明することができる。
3. チームの活動を通して、各プロセスの成果物を提示することができる。
4. 個人の役割に沿って計画的に課題の解決に取り組み、責任感をもって行動することができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule81第01回 ソフトウェア開発プロセス
第02回 要求定義
第03回 要件定義
第04回 要件定義レビュー
第05回 外部設計（概要設計）
第06回 外部設計レビュー
第07回 内部設計（詳細設計）
第08回 内部設計レビュー
第09回 コーディング
第10回 コーディングレビュー
第11回 単体テストケース
第12回 単体テスト
第13回 結合テストケース
第14回 結合テスト
第15回 受け入れ、運用・保守、まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：関連するキーワードを調べること。30時間（授業1回あたり2時間）
事後学修：プロセス完了を保証する成果物を作成すること。30時間（授業1回あたり2時間）
キーワード／Keywords
ソフトウェア開発、要件定義、外部設計、内部設計、コーディング、単体テスト、結合テス
ト、レビュー、チーム開発、DS科目（情報科目）、SDGs科目 実務経験教員科目履修上の注意／Notices
1. C/C++ 言語の基礎を復習しておくこと。
2. コミュニケーションのマナーを確認しておくこと。
3. チームに積極的に貢献すること。
4. チームにノートパソコンがあることが望ましい。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course

教科書は使用しない。授業中にスライドを使用する。
参考書：「ずっと受けたかったソフトウェアエンジニアリングの新人研修 第3版」飯村 結
香子、大森 久美子、西原 琢夫（著）、川添 雄彦（監修）(翔泳社、2018）2,000円＋税
参考書：「ソフトウエア開発（改訂2版）」小泉 寿男、辻 秀一、吉田 幸二、中島 毅（オーム社、2015）2,800円＋税
ディスカッション（20%）、成果物（60%）、レポート（20%）
ディスカッション・自身の役割を踏まえ、積極的に発言している。
・発言の内容が的確である。
成果物
・チームの成果物が継続的に、期限内に提出されている。
・成果物の品質が高く、内容も分かりやすく記載されている。
レポート
・レポートが的確にまとめられている。
・他と差別化をはかるように工夫されている。
プログラミングI、プログラミングII、オブジェクト指向

リンク先URL
http://www.ems.u‑toyama.ac.jp/ haruki/SoftEng/index.html／URL of syllabus or other information
備考／Notes82

授業科目名(英文名)bbb／Course title

データベース論／Principles of Database Systems

担当教員(所属)／Instructor

大嶋

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 火/Tue 2

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年,3年,4年 単位数／Credits 2.0

佑介(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176206
ナンバリングコード／Numbering Code1E2‑11043‑0110

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

大嶋

講義科目

佑介(メールアドレス：oshima@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード
176206／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor

大嶋

佑介

MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176206

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice
10/5（火）2限

更新日

2021/10/04

第一回目の授業は、第三端末室にて対面で実施します。席は自由です。

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

本講義では、情報システムの根幹を支えているデータベースについて、その基本概念を理解するとともに、現在最も利用されているリ
レーショナルデータベースを管理するためのデータベース言語であるSQLの基本操作を習得し、演習を通じてデータベース管理・構築のための実践力・応用力を身につける。
達成目標／Course Goals
・データベースの基本概念を説明できる。
・SQLの基本構造やデータベースの基礎知識について理解し，データベースに格納されたデータの操作ができる。
・オープンソースのRDBMSを利用したデータベース管理・構築の基本操作ができる。
・SQLとNoSQLの違いについて説明できる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

83第１回：オリエンテーション、データベースの基本概念
第２回：ファイルとデータベース
第３回：SQLの基本文法と4大命令
第４回：SQL演習（１）SELECT文の基本、集合関数
第５回：SQL演習（２）パターンマッチング、グループ化
第６回：SQL演習（３）テーブル作成の基本
第７回：SQL演習（４）ビューの作成と副問い合わせ
第８回：トランザクションと同時実行制御
第９回：SQL演習（５）トランザクション
第１０回：テーブルの概念と正規形
第１１回：ER図の作成
第１２回：バックアップとリカバリ
第１３回：データベースのパフォーマンス
第１４回：NoSQLデータベース
第１５回：まとめと解説
第１６回：期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：参考Webサイトを事前に閲覧し、あるいは参考書に目を通しておくこと。（1 2時間程度）
事後学修：授業中に実施する演習問題の正誤確認および反復練習を行うこと。（1時間程度）
キーワード／Keywords
データベース、リレーショナルデータベース、DBMS、SQL、正規形、トランザクション、
NoSQL、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
事前学修・講義・事後学修には、教科書、参考書、参考webサイトを活用してください。
講義で理解できなかった箇所の復習や、演習で正解できなかった問題の反復練習、受講後の発展的学習のために、教科書、参考書籍やwebサイトを活用して、かならず各自で事後学修に努めること。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course

教科書：「おうちで学べるデータベースのきほん」(翔泳社)
円+税 （2015年）

ミック、木村明治 著 2200

参考書：「データベース入門（第２版）」（サイエンス社）増永良文 著 1950円＋税（2021年）
毎回の授業後に提出するミニットペーパー（自分の言葉で講義を振り返る短文レポート・理
解度を確認する小テスト）の内容（30％）、期末試験（70％）
プログラミング基礎／知能情報、プログラミング実習A

リンク先URL
http://sql.main.jp/／URL of syllabus or other information https://prog‑8.com/languages/sql
https://paiza.jp/works/sql/primer/beginner‑sql1‑cloud
備考／Notes84

授業科目名(英文名)bbb／Course title

情報理論／Information Theory

担当教員(所属)／Instructor

玉木

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 火/Tue 1

潔(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑10013‑0200

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

玉木

時間割コード／Registration Code 176207

潔(【玉木潔】tamaki@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176207

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業と遠隔授業の併用で実施する。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

計算機科学、情報科学、情報工学の土台である情報理論の基礎的な理解を深め、将来の研究や開発に応用する準備を整える。
達成目標／Course Goals
シャノンエントロピー、相対エントロピーなどの基本的な量の意味や符号化の基礎を理解する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule85

講義の内容や順番は学生の理解度に応じて変更がする場合があるが、以下の授業内容を予定している。
第1週 導入及び確率論の基礎
第2週 確率論の基礎
第3週 確率論の基礎
第4週 確率論の基礎
第5週 情報圧縮と典型系列 I
第6週 情報圧縮と典型系列 II
第7週 情報圧縮と典型系列 III
第8週 問題演習
第9週 符号化 I
第10週 符号化 II
第11週 符号化 III
第12週 通信路符号化 I
第13週 通信路符号化 II
第14週 通信路符号化 III
第15週 まとめ
第16週 期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：配布したプリントに目を通しておき、授業1回あたり2時間を目安に事前学習を行う事。
事後学修：授業1回あたり2時間を目安に授業の復習を十分に行うこと。
キーワード／Keywords
DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices

確率論の復習をしておくこと。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

参考になる本は以下の2冊であるが、基本的に配布するプリントで行う。
1. Element of Information Theory, T. M. Cover and J. A. Thomas, Wiley Series in
Telecommunications
2. 『情報理論のエッセンス』平田 廣則 著（オーム社）
期末試験（100％）

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes86

授業科目名(英文名)bbb／Course title

オブジェクト指向／Object‑Oriented Programming

担当教員(所属)／Instructor

長谷川

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 月/Mon 4

英之(工学部工学科知能情報工学コース),片桐崇史(工学部工学科知能情報工学コース)

コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑11023‑0410

時間割コード／Registration Code 176208
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor

片桐崇史

MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176208

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

オブジェクト指向に基づくソフトウェ
ア開発について，その基本概念を習得する。
情報系分野における専門的知識の1つである，オブジェクト指向に基づくソフトウェア構築の手法と技術についての基礎を学ぶとともに，演習を通じて応用力を身に付ける。
達成目標／Course Goals
オブジェクト指向言語の1つであるJava言語を使用して基礎的なプログラムを作成することができる。また，オブジェクト指向プログラ
ミングを実現するための技術に関する専門的知識を習得するとともに，それらの実装方法について理解する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

87

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
第11週
第12週
第13週
第14週
第15週

データの型
コンパイル，実行
オブジェクト指向の基本
Javaの記述とUMLダイアグラム
継承
パッケージとカプセル化
例外処理
ポリモーフィズム
コレクションフレームワークの説明
List型を用いたプログラムパターン（Composite）
パターン（Abstract Factory）
標準入出力
ファイルの入出力処理
まとめ

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
次回授業に向け，教科書を用いて授業範囲を予習し，専門用語の意味等を理解しておくこと。
講義終了時に示す課題についてレポートやJavaプログラムを作成すること（2時間以上）。
キーワード／Keywords
オブジェクト指向，Java，DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

吉田他，「Java言語によるオブジェクト指向プログラミング」，共立出版，2012，ISBN:
978‑4‑320‑12315‑1，価格2,800円＋税

成績評価の方法／Evaluation

レポート（50%），試験（50%）

関連科目／Related course

ソフトウェア工学

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes88

授業科目名(英文名)bbb／Course title

知的システム／Introduction to Intelligent Systems Engineering

担当教員(所属)／Instructor

長江

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 金/Fri 2

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

剛志(非常勤講師)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176223
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑12043‑0400

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

自動運転・電子決済・人工知能/ビッグデータ等の最近の技術進展を踏まえ，次世代公共交通を題材に，最適化理論の基礎とその応用としてのオークション理論を学ぶ．
達成目標／Course Goals
線形計画問題の基礎的理論(定式化，幾何学的イメージ，双対性，相補性条件，単体法，二段階単 体法など)を理解した上で，その応用として，競り上げオークションの具体的な手続きを(手計算や 計算機などで)実践できること．
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

89第1週 概要
第2週 線形計画問題(1) 標準形
第3週 線形計画問題(2) 双対問題
第4週 線形計画問題(3) 双対定理
第5週 線形計画問題(4) 辞書とピボット演算
第6週 線形計画問題(5) 単体法
第7週 線形計画問題(6) 二段階単体法
第8週 線形計画問題(7) 改訂単体法 第9週 割当問題とオークション(1) 割当問題
第10週 割当問題とオークション(2) 線形計画問題としての割当問題
第11週 割当問題とオークション(3) VCGメカニズム
第12週 割当問題とオークション(4) 主双対アルゴリズム
第13週 割当問題とオークション(5)競り上げオークション
第14週 研究事例
第15週 まとめ※covid19の収束状況により途中対面形式で集中講義となる場合がある
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：講義資料はインターネット上に公開するため，事前に目を通しておくことが望ましい．
事後学修：なるべく毎回演習問題を課すので，その解答例を見直して理解を深めること．
キーワード／Keywords

最適化理論，線形計画問題，オークション理論，メカニズム設計，DS科目履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄‑ 田村明久・村松正和: 最適化法, 共立出版, 2002.
‑ 刀根薫: 数理計画, 朝倉書店, 2007.
‑ 福島雅夫: 数理計画入門, 朝倉書店, 1996.
‑ 矢部博: 工学基礎 最適化とその応用, 数理工学社, 2006.
‑ 横尾真: オークション理論の基礎, 東京電機大学出版局, 2010.
‑ 坂井豊貴: マーケットデザイン入門‑オークションとマッチングの経済学, ミネルヴァ書房, 2010.
‑ Krishna, Vijay: Auction Theory, Elsevier, 2010.

成績評価の方法／Evaluation

演習課題（30％）、期末レポート（70％）で評価する．

関連科目／Related course
リンク先URL
https://hackmd.io/@nagae/OptMech̲2021／URL of syllabus or other information
備考／Notes90

授業科目名(英文名)bbb／Course title

情報セキュリティ／Information Security

担当教員(所属)／Instructor

村山

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 5

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

立人(非常勤講師)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176213
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑11063‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176213

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/10/03

対面授業と遠隔授業の併用で実施
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

数学的に厳密な立場から、情報セキュ
リティの基礎概念と方法を学習していきます。
この授業では，IT技術者が諸課題に応用することができる暗号とその周辺分野の基礎知識を解説します。特に，現代的な公開鍵暗号を中心概念として，相互に関連し合う暗号技術のシステム全体が理解できるようにトピックは厳選していきます。また，時間的な余裕がある場合には，最近提唱されたゼロ知識対話証明やプロックチェーン技術について，その可能性を議論します。
達成目標／Course Goals
近い将来，情報セキュリティのプロフェッショナルになる予定がなくても，IT技術の利用者として当然知っておいたほうがよい暗号の基礎事項を網羅し，今後の研究活動において，応用力や独創性を発揮するために必要となる最低限のリテラシーを身につけることが目標です。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

91第１回 暗号技術入門
第２回 暗号解読
第３回 単一換字暗号
第４回 最頻出文字の推定
第５回 頻度分析
第６回 鍵配送問題
第７回 公開鍵暗号
第８回 デジタル署名
第９回 一方向ハッシュ関数
第１０回 RSA暗号の実装
第１１回 中国剰余定理
第１２回 フェルマーの定理
第１３回 RSA暗号の理論
第１４回 ゼロ知識対話証明
第１５回 ブロックチェーン技術
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
・授業日の前日（水曜日）までにMoodleを確認し、前回の解説動画で指定された内容について理解しておくこと。ただし、第１回の授業日の前は、自分の苦手な関連科目の復習をしておけばよい。（2時間程度）
・授業日（木曜日）には、Moodleの小テストの機能を利用して演習問題を出題する。不正解となった問題については、Moodleで配布する演習問題の解答・解説も参考にして、土曜日に公開される解説動画で復習する。尚、演習問題の内容等について、質問がある場合はメールで担当教員に連絡すること。（2時間程度）
キーワード／Keywords
公開鍵暗号，デジタル署名，RSA暗号，ゼロ知識対話証明，ブロックチェーン技術、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
高等学校等で学習した数学の知識を整理しておいてください。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

教科書としては次の書籍を指定します。
結城浩，『暗号技術入門 第３版』，ソフトバンククリエイティブ，2015年，3,000円（税別）
客観式試験（100%）

関連科目／Related course

確率論，情報理論，情報倫理

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes92

授業科目名(英文名)bbb／Course title

電子回路Ⅰ／Electronic Circuit I

担当教員(所属)／Instructor

田端

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 2

俊英(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1E2‑11013‑0210

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

田端

俊英(電子メール

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

田端俊英(平日10：00〜18：00

時間割コード／Registration Code 176203

ttabata@eng.u‑toyama.ac.jp)

質問、相談：できるだけ電子メールでアポイントメントを取ってから、研究室に来て下さい。)
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

本講義は原則、対面授業で行います。万が一、コロナ感染警戒レベルが高くなった場合はZoomによる遠隔授業に切り替えます。事前に授業形態の切り替え等を各学生への電子メールで告知するので、必ずsXXXXXXXX@ems.u‑toyama.ac.jpのアドレスに届いたメールをチェックしてください。
ほぼ毎回、Moodleで小テストを行います。受験期限はその回の授業の翌日の正午とします。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
次世代産業の中核技術としてinternet of thingsやIndustrie 4.0が注目されており，個人の携帯ガジェット，自動化家電製品，自動運転車，従来以上に高度な自動化生産，インテリジェント医療・福祉機器，などソフトウエア（アプリケーション）とハードウエア（電子回路）の融合によって新しい製品が創造されている。さらに全くアーキテクチャの異なる量子コンピューターが実用化されつつあり、ここでもソフトウエアとハードウエアの学際的知識が必要とされている。本講義では情報工学の基礎を学びつつある学生に電子回路工学の基礎を修得させ，幅広い知識や専門知識を分野を超えて応用していく力を養成する。
達成目標／Course Goals
コンピューターや家電製品などを動作させている電子回路の原理を理解することを通じ，情報工学の専門的知識を工学の諸課題に応用し，独創性のあるものづくりができるようになる。
宿題の調査課題などactive learningを通じて，必要な情報の収集・発信能力及び問題解決能力を身につけるとともに，ソフトウエアと
ハードウエアの融合によって発展する産業の現場を概観し，実践的な技術者としての職業観，勤労観を身につける。
講義で扱った学理に関するデータサイエンスのスキルを修得する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule93受講者の履修進捗状況に応じて、授業の日程を変更する場合があります。
第1週 電子回路の構成（オーディオ・システムを例として）、アナログ電子回路における情報の表現，ヒトとのインターフェース（音，ヒトの聴覚神経系，スピーカーを例として）
第2週 基本的な電子部品（抵抗，キャパシター，インダクター，ダイオード）、電子回路図の描き方
第3〜10週 バイポラー・トランジスターと増幅回路
第11〜13週 フィードバックとオペアンプ
第14〜15周 CMOS‑FETとデジタル論理回路
単元ごとにミニ演習（LTspiceやMATLAB/SimuLinkを利用して電子回路の数値解析シミュレーションを行って授業内容の理解を深めるとともに、データサイエンスのスキルを磨く）を行う。LTspiceは電子回路を設計し、動作をシミュレーションで確認するための標準開発
プラットフォームであり、工学部の学生には必須ツールである。MATLAB/SimuLinkはあらゆる企業・研究機関で利用されている標準プラットフォーム・ソフトウエアであり、データ取得・解析、数値解析、シミュレーション、人工知能開発等を行うための必須ツールである。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修（授業1回あたり2時間）：教科書を読んで次回の項目のあらましを理解しておくこと。
事後学修（授業1回あたり2時間）：教科書を読んで学んだ事項の理解を深めること。また用語を英語と日本語の両方で習得すること（調べた内容を毎週, レポートとして提出する）。http://www.bbc.co.uk/learningenglish/english/features/pronunciation等を利用して英語の発音を練習し，英語の用語を正しく発音できるようにすること。
キーワード／Keywords
半導体，エレクトロニクス，家電，組み込みシステム，オーディオ，アナログ, デジタル，コンピューター，ICチップ，トランジスター，オペアンプ、SDGs科目、データサイエンス
履修上の注意／Notices
配布したhand‑outsは毎回持参すること。
英英あるいは英和辞典を持参すること。
ミニ演習に備え、LTspice無料試用版およびMATLABをダウンロードし、基本的な使い方を習得しておくこと（下記に関連ページのURL）。
他のソフトウエアについては、必要に応じて授業内で指示する。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information

下記の中から自分のレベルに合った教科書を用意すること：
1. 初心者向け：ゼロから理解する世界一簡単なトランジスターの基本（伊藤尚未，誠文堂
新光社，2008，1,600円+税）
2. 中級者向け：定本トランジスタ回路の設計（鈴木雅臣，CQ出版社，1991，2136円+税）
3. 電子機器への応用・自作技術を学びたい学生：いまからはじめる電子工作（町田秀和，
オーム社，2006，2,400円+税）
宿題（毎週, 重要な用語・概念に関するレポート、ミニ演習、Moodle小テスト）（60%）
筆記式試験（40 %）加点課題として企業研究およびオペアンプを用いたオーディオ・アンプの製作など※コロナ感染警戒レベルの上昇等により講義室での期末試験の実施が困難な場合、小論文レ
ポートにより70%を評価する。期末試験あるいはその代替試験を受験しなかった場合、単位を取得できない。必ず主権すること。
電子回路II，ブレインコンピューティング，ファーマメディカルエンジニアリング概論，知能情報工学実験C
http://www.bbc.co.uk/learningenglish/english/features/pronunciation
LTspiceホームページ
https://www.analog.com/jp/design‑center/design‑tools‑and‑calculators/ltspice‑simulator.html
MATLABダウンロード
https://jp.mathworks.com/academia/tah‑portal/toyama‑university‑31401597.html
MATLAB教材
https://matlabacademy.mathworks.com/jp

備考／Notes

94

授業計画詳細／Course schedule
回（日時）／Time (date and time)

主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's

学修方法と内容／Methods and contents

1

電子回路の構成（オーディオ・シス
テムを例として）、アナログ電子回路における情報の表現，ヒトとのイ
ンターフェース（音，ヒトの聴覚神経系，スピーカーを例として）
基本的な電子部品（抵抗，キャパシ
ター，インダクター，ダイオード）、電子回路図の描き方

事前に指定教科書の関連箇所を通読し、 受講者の学習進度に応じ次回の講義の概要を把握しておくこと。 て予定を変更することが授業後、理解が不十分な点を教科書等で ある。
復習すること。

3〜10

バイポラー・トランジスターと増幅回路

受講者の学習進度に応じて予定を変更することが
ある。

11〜13

フィードバックとオペアンプ

14〜15

CMOS‑FETとデジタル論理回路

295

事前に指定教科書の関連箇所を通読し、次回の講義の概要を把握しておくこと。
授業後、理解が不十分な点を教科書等で復習すること。
事前に指定教科書の関連箇所を通読し、次回の講義の概要を把握しておくこと。
授業後、理解が不十分な点を教科書等で復習すること。
事前に指定教科書の関連箇所を通読し、次回の講義の概要を把握しておくこと。
授業後、理解が不十分な点を教科書等で復習すること。
事前に指定教科書の関連箇所を通読し、次回の講義の概要を把握しておくこと。
授業後、理解が不十分な点を教科書等で復習すること。

備考／Notes

受講者の学習進度に応じて予定を変更することがある。

受講者の学習進度に応じて予定を変更することがある。
受講者の学習進度に応じて予定を変更することがある。

授業科目名(英文名)bbb／Course title

電子回路Ⅱ／Electronic Circuit Ⅱ担当教員(所属)／Instructor

長谷川

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 水/Wed 2

英之(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑11013‑0310

時間割コード／Registration Code 175209
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲175209

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

原則対面授業のみで実施
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

基本的な増幅回路，スイッチング回路の動作原理を理解する。

工学の幅広い分野で使用される電子回路について，演算増幅器，バイポーラトランジスタ，ＭＯＳトランジスタ等の能動デバイスを取り扱い，それらの基礎を理解するとともに，演習を通じて理解力，応用力を身に付ける。
達成目標／Course Goals
基本的な増幅回路，スイッチング回路の動作原理を理解し，その伝達特性や遅延時間の決定要因について学び，電子回路に関する専門的知識を習得する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule96

第１週 ガイダンス
第２週 電気回路の基礎
第３週 演算増幅器の基礎
第４週 演算増幅器の基本回路
第５週 演算増幅器の応用
第６週 ダイオード
第７週 バイポーラトランジスタ
第８週 発振の原理とLC発振回路
第９週 CR発振回路
第10週 スイッチング回路
第11週 バイポーラトランジスタを用いた基本回路
第12週 MOSトランジスタ
第13週 MOSトランジスタを用いた基本回路
第14週 CMOS回路
第15週 まとめと期末試験
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
次回授業に向け，教科書を用いて授業範囲を予習し，専門用語の意味等を理解しておくこと（2時間以上）。
授業終了時に示す課題についてレポートを作成すること（2時間以上）。
キーワード／Keywords
半導体，トランジスタ，増幅器，発振器，スイッチング、SDGs科目
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

教科書: 樋口，江刺著，『電子情報回路II』，森北出版，2014年，ISBN: 4627712413，価格
2,750円＋税
参考書: 樋口，江刺著，『電子情報回路 I』，森北出版，2014年，ISBN: 4627712316，価格
2,900円＋税

成績評価の方法／Evaluation

各回の課題（50%)，試験(50%)

関連科目／Related course

電子回路I

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes97

授業科目名(英文名)bbb／Course title

数値解析／Introduction to Numerical Analysis

担当教員(所属)／Instructor

片桐

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 金/Fri 4

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

崇史(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175216
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑11053‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

数値解析は数学，物理学において，解析的に解けない問題を数値的（近似的）に解く方法である。 本講義では，数値解析の基礎を学習する。
達成目標／Course Goals
解析的に解けない簡単な方程式を数値的に解くことができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
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
第１１週
第１２週
第１３週
第１４週
第１５週

数値解析とは誤差
誤差
連立一次方程式
連立一次方程式
連立一次方程式
連立一次方程式
非線形方程式
非線形方程式関数近似と補間関数近似と補間
数値積分
数値積分
常微分方程式
常微分方程式98

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修: 講義内容について事前に調査しておくこと。(2時間以上)
事後学修: 講義中にレポートを課すので、課題提出後には解答例を見直して理解を深めること。（2時間以上）
キーワード／Keywords
丸め誤差、桁落ちと情報落ち、掃出法、ヤコビ法、ガウス・ザイデル法、縮小写像の原理、
ニュートン法、ラグランジュ補間、台形公式、オイラー法、ルンゲ・クッタ法、DS科目（統計科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
1. 微分積分，線形代数の単位を修得していること。
2. C言語のプログラミング経験があること。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course

参考書：
船田哲男，新濃清志，，1995年，2300円+税※購入は任意です。

だれでもわかる数値解析入門

レポート，小テスト（50%）
期末テスト（50%）
微分積分Ⅰ，微分積分Ⅱ，線形代数Ⅰ，線形代数Ⅱ

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

99

理論とCプログラム

近代科学社

授業科目名(英文名)bbb／Course title

組込みシステム／Embedded System

担当教員(所属)／Instructor

片桐

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 4

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

崇史(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176215
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑11013‑0600

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176215

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

組込みシステムに関連するハードウェアから基本ソフト（OS）、さらにソフトウェアの開発法に至る基礎技術を理解する。また、組込みシステムの開発事例などを紹介し、この分野の専門知識と応用分野に関して幅広い知識を身につける。
達成目標／Course Goals
以下の専門的知識を獲得することを目的とする。
・組込みシステムの概念を説明できる。
・組込みシステムのハードウェアの特徴を説明できる。
・組込みシステムのソフトウェアの特徴を説明できる。
・組込みシステムの開発プロセスを説明できる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule100第１週 概要説明
第２週 ハードウェア
第３週 ハードウェア
第４週 CPUアーキテクチャ
第５週 メモリアーキテクチャ
第６週 割込み制御
第７週 入出力装置
第８週 インタフェース
第９週 入出力装置
第10週 リアルタイムOS
第11週 リアルタイムOS
第12週 ソフトウェア開発
第13週 開発事例
第14週 開発事例
第15週 まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修: 講義内容について事前にインターネット等で調査しておくこと。（2時間以上）
事後学修: 講義中に小テストを課すので、テストと課題提出後には解答例を見直して理解を深めること。（2時間以上）
キーワード／Keywords
カウンタ・タイマ、PWM、パイプライン、割込み制御、センサ、高速シリアル通信、リアル
タイムOS、セマフォ、要件定義、構造化技法、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
デジタル信号処理、ソフトウェア工学、回路理論、計算機アーキテクチャ、電子回路Ⅰ、電子回路Ⅱ、論理情報回路を受講しておくことが望ましい。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

参考書：
牧隆史，松原敬二， エンベデッドシステムスペシャリスト 対応試験ES 2021〜2022年版
情報処理教科書，2020年，3,880円＋税※購入は任意

成績評価の方法／Evaluation

小テスト（50%）、期末試験（50%）

関連科目／Related course

デジタル信号処理、ソフトウェア工学、回路理論、計算機アーキテクチャ、電子回路Ⅰ、電子回路Ⅱ、論理情報回路

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes101

授業科目名(英文名)bbb／Course title

通信システム／Communication Systems

担当教員(所属)／Instructor

菊島

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 4

浩二(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑11033‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

菊島浩二(工学部情報棟２階

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

菊島

浩二(火曜５限及び木曜５限)

時間割コード／Registration Code 176210

5203室)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176210

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

この授業は，「対面授業と遠隔授業の併用」で実施します。
第１回目は，「遠隔授業」です。Moodleで実施します。
第１回目の遠隔授業（Moodle）で，第２回目以降の授業の進め方について説明します。
必ず，Moodleで第１回の欄を確認して下さい。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
本授業では，発達し続けるネットワークを支える通信システムについて基礎から応用までを学びます。ＡＭ，ＦＭ，ＰＭというアナログの変調方式，及び，ＡＳＫ，ＦＳＫ，ＰＳＫ，ＱＡＭというディジタルの変調方式について学びます。さらに，最近の研究課題である一括ＱＡＭ変調方式について学びます。
講義をされる教授の先生は，NTT研究所に25年間勤務し，通信システムの研究・実用化と標準化に携わってきました。
NTT研究所で，通信システムの研究・実用化と標準化に携わった経験をお持ちの先生が，通信システムに関する実務経験を活かして，
通信システムについて講義します。
このように，通信システムに関する実務経験をお持ちの先生の授業を受けることにより，通信システムの知見を利用し，現場の諸課
題に応用できるようになりましょう。
達成目標／Course Goals

102科学技術の重点分野である情報通信における専門知識が身につくことを目標としています。
社会に役立つ創造的な製品や技術を創り出すことができるように，通信方式の基礎を学び，また，先生が企業の電気通信の研究所で研究開発して，国際標準となり実用化された通信システムや通信システムの設計法を学ぶことにより，応用力や独創性を発揮することができ，課題研究・課題解決能力を備えることが達成目標です。
具体的には，授業中に配布するレジメの演習問題が解けるようになることが目標です。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
１回 授業の進め方，通信の基礎知識
２回・３回 ＡＭ，ＳＳＢ
４回・５回 多値ＡＳＫ，ＦＭ
６回・７回 ＰＭ，ＦＳＫ
８回・９回 ＰＳＫ，ＱＡＭの概要とコンスタレーション
１０回・１１回 ＱＡＭの波形，ＱＡＭの位相と振幅
１２回・１３回 ＱＡＭ信号の生成と復調，ＦＭ一括変換，ＱＡＭ一括変換
１４回・１５回 地デジ，地デジ一括変換，光通信ネットワークの構成と設計法，まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：

ＡＭラジオ，ＦＭラジオ，地デジ，ＣＡＴＶについて，予習してください。（２時間以上，目安）

事後学修： 演習問題をプリントで渡しますので，回答して提出して下さい。さらに，国家試験の資格である，基本情報，応用情報の問題のうち，通信システムに関する問題（過去問）の勉強をしてください。（５８時間以上，目安）
第９〜１２回では，ＱＡＭについて講義します。皆さんにも，演習問題を計算していただきます。この計算には，三角関数のできる電卓，スマホ，ノートPCなどが必要になりますので，授業に持ってきてください。
キーワード／Keywords
情報通信，ＣＡＴＶ，光ファイバ通信，実務経験教員科目、DS科目（情報科目）履修上の注意／Notices

黒いシャープペンだけでなく，赤，青，緑のボールペンがあると板書を写すのに便利です。
何色か使って，位相，振幅の波形をきれいに書いて，ＱＡＭ信号を理解しましょう。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

教科書：よくわかる通信工学，植松友彦著（オーム社，１９９５年）定価：2500円，税別

成績評価の方法／Evaluation

レポート課題（７０％），小テスト（３０％）
レポート課題，及び小テストは，回答例を配布，もしくは説明しますので，自己採点でき，どの程度，達成できているかわかります。
情報ネットワーク

関連科目／Related course

リンク先URL
https://www.youtube.com/watch?v=mBIkk7Ks2Yo&list=PL81ldJF6ek7J1j0Mu5mj3J3x‑／URL of syllabus or other information sxX̲4tG1
http://www3.u‑toyama.ac.jp/advcslab/index.html
http://www3.u‑toyama.ac.jp/advcslab/newpage25.html
備考／Notes

専門的知識と課題研究・課題解決能力を備えることができるように，柔軟に対応できる基礎的能力と工学的知識を展開していく応用能力をもって，科学技術の重点分野である情報通信における専門知識が身につくよう心がけてください。
授業中にわからないことがあった場合など，手を挙げて質問や，発言してください。
使用言語：日本語
アクティブラーニングの実施の有無：有他学部，他研究科学生の履修可否：否103

授業科目名(英文名)bbb／Course title

生体情報処理／Biological Information Processing

担当教員(所属)／Instructor

高松

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 3衛(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code

対象所属／Eligible Faculty 工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering Departmentof Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering ,工学部知能情報工学科／School of Engineering Department
of Intellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑13013‑0110

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

高松

時間割コード／Registration Code 175211

衛(メールアドレス：takamatu@eng.u‑toyama.ac.jp)

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日「対面授業のみで実施」
https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?id=6860
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

我々人間の感覚と脳の処理全体を一つの高次情報処理システムとして捉え，基礎から応用に至るまでの幅広い知識を体系的に理解する。具体的には，基礎については，人間の五感と神経系，大脳での処理過程などについて学び，応用については，製品開発の現場などでこのような知見がどのように利用・活用されているかを学ぶ。
達成目標／Course Goals
生体の機能を一つの高次情報処理システムとして捉えて全体を理解することで，物事を広い視野で捉えて体系的に理解・修得する能力を身に付ける。また，目には見えない脳の働きや高次の感情を測定する方法を学ぶとともに，それらの結果を製品開発にどのように応用するかを学ぶことで，問題解決能力を身に付ける。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule104第１回：基礎編：生体情報処理とは何か？
第２回：感覚の種類
第３回：生体情報処理システムの心理的側面と心理物理的測定方法
第４回：生体情報処理システムの生理的側面と神経活動測定方法
第５回：情報処理システムの視覚化・モデル化・シミュレーション
第６回：視覚の光学系構造から見た情報処理
第７回：視覚の神経系構造から見た情報処理
第８回：視覚心理第９回：聴覚系の情報処理
第１０回：聴覚心理第１１回：応用編：生体情報処理の応用
第１２回：感覚代行と人工感覚
第１３回：高齢社会への対応
第１４回：環境評価への応用
第１５回：全体のまとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
グラフを正確に読み取ることが必要であり，きちんとグラフをノートに写したりしながら結果を正しく把握すること。
専門用語について意味を正しく覚えるために，講義で習った分は必ず自分で調べて復習すること。
学習時間の目安（A)事前学修：30時間（授業1回あたり2時間）、（B)事後学修：30時間（授業1回あたり2時間）、合計：60時間
キーワード／Keywords
感覚機能，高次情報処理システム，生体機能計測、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

生体情報システム論，福田忠彦著（産業図書，1995）3,100円+税

成績評価の方法／Evaluation

レポート提出(10%)，期末試験（90％）

関連科目／Related course

知能情報工学実験B，知能情報工学実験C，ブレインコンピューティング

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

105

授業科目名(英文名)bbb／Course title

ヒューマンコンピュータインタラクション／Human Computer Interaction

担当教員(所属)／Instructor

柴田

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 3

啓司(総合情報基盤センター)
コース専門科目
授業種別／Type of class

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年
1E2‑12033‑0110

時間割コード／Registration Code 176211
ナンバリングコード／Numbering Code
連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

柴田 啓司(総合情報基盤センター【柴田啓司】
電子メール：shibata@itc.u‑toyama.ac.jp)
柴田 啓司(電子メールで事前連絡してから訪問が望ましい
木曜日以外のお昼時間)

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2021̲176211

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

対面授業で行う。
次回授業に向け授業範囲をあらかじめ学修し，専門用語の意味等を理解しておくこと 。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
ヒューマンインタフェースは，情報科学を中心にして比較的最近発達してきたものである。
インタフェースという基本概念について，専門に偏らず自然・社会・文化・人間について幅広い知識を持ち基礎的な学問を理解する。
インタフェース設計のための人間中心設計という考え方を，開発されてきた様々な技術とともに自ら体験し，課題を見つけ，計画的に課題の解決に取り組み，必要な情報を収集しそれらをまとめ表現・発信できる能力を身に付ける。
達成目標／Course Goals
１．人間とコンピュータとの関係を理解することができる。
２．人を理解し，デザインを理解することができる。
３．物事の正面だけではなく，側面や背面に気をつける癖を身に付けることができる。
４．新しいHCIの考え・技術をどのように活用するか，自分で考える応用力や独創性を発揮することができる。
５．自分の考えを言葉にする力，話す力を付けることができ、それをプレゼンテーションできる。
６．グループディスカッションやプレゼンテーションを通してコミュニケーション能力を身に付けることができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule106第１回：ガイダンス（UDやシグニファイア等ヒューマンコンピュータインタラクションの導入説明）
第２回：コンピュータとのインタフェース
第３回：人間の情報処理モデル
第４回：設計法（ヒューマンエラー）
第５回：設計法（人間中心設計）
第６回：入力系インタフェース
第７回：出力系インタフェース
第８回：新しいUI
第９回：ユニバーサルデザイン
第１０回：ユーザビリティ評価法
第１１回：コンピュータとのHCIを再開発する（学生プレゼン）
第１２回：携帯電話とのHCIを再開発する（学生プレゼン）
第１３回：家庭でのHCIを再開発する（学生プレゼン）
第１４回：社会でのHCIを再開発する（学生プレゼン）
第１５回：まとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：毎回、教科書の指定された範囲をあらかじめ読んで学修してくること。また関連するキーワードなどについてさまざまに調べ、レポートやプレゼン資料としてまとめるなど、発表する際に質疑応答可能にしておくこと（２時間以上）
事後学修：毎回、授業内容やテーマについて調べ、レポートやプレゼンテーションでまとめる。まとめた内容で発表を行う準備を十分に行うこと（２時間以上）
キーワード／Keywords

履修上の注意／Notices

シグニファイア，メンタルモデル，マンマシンインタフェース，ユーザインタフェース(UI)，CUI，GUI，ユニバーサルデザイン(UD)，知覚・認知，マルチメディア，マルチモーダ
ル，ヒューマンエラー，ゲシュタルト，プレゼンテーション，ICT活用、DS科目（情報科目）、SDGs科目
ICT活用、プレゼン資料作成能力、プレゼンテーション能力、コミュニケーション能力。
教養科目「情報処理」を履修していることが望ましい。

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

教科書「イラストで学ぶヒューマンインタフェース改訂第2版｣ 北原義典著 (講談社，2019)2,600円＋税
参考書：「学生・研究者のための 使える!PowerPointスライドデザイン 伝わるプレゼン1つの原理と3つの技術」宮野公樹著(化学同人，2009)1,944円＋税

成績評価の方法／Evaluation

個人やグループで調べ考えてまとめたことをレポートとして8回程度提出する(40%)。
個人で考えたことやグループで話し合って考えた「独創性のある創造物」を最終レポートとして提出し発表を行う(40%)。
個人やグループ単位でプレゼンテーション形式で発表・質疑応答を行い、質疑応答の様子も含めて評価する(20%)。

関連科目／Related course

情報処理、生体情報処理，創造ものづくり

リンク先URL
Moodleでの本授業のコースが作成され次第、掲載する。
／URL of syllabus or other information
備考／Notes

１．教科書をあらかじめ読んで予習してくること。
２．プレゼンソフトを多用する。利用方法や表現方法についてよく学修すること。
３．授業中に、パソコンやタブレットなどの情報端末でリアルタイムに調べたり、まとめる
ことを推奨する。

107

授業科目名(英文名)bbb／Course title

ロボット工学／Robotics

担当教員(所属)／Instructor

大脇

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
前期／Spring 他

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

大(非常勤講師)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 175229
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

1E2‑12063‑0110

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

ロボットは，多自由度の知能化機械である．ロボット工学では，ロボットシステムを構築する際に不可欠な，ロボットマニピュレータのモデリングと運動制御の基礎について学ぶ．本講義は，John J. Craig著の教科 書"Introduction to Robotics, Mechanics andControl" を用いて行う．特に，どのようにマニピュレータの運動を記述するか，マニピュレー タのダイナミクスはどのように導出できるかについて講義を行う．具体的には，Spatial descriptions and transformations, Manipulator kinematics, Inverse
manipulator kinematics, Jacobians: velocities and static forces, Manipulator dynamicsについて学ぶ。
達成目標／Course Goals
ロボット工学では，ロボットシステムを構築する際に不可欠な，ロボットマニピュレータのモデリングと運動制御の基礎について学ぶ。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule108

講義は，「日本語」で行います。
1. Introduction and Spatial descriptions and transformations
2. Spatial descriptions and transformations
3. Spatial descriptions and transformations
4. manipulator kinematics
5. manipulator kinematics
6. manipulator kinematics
7. inverse manipulator kinematics
8. inverse manipulator kinematics
9. inverse manipulator kinematics
10. Jacobians: velocities and static forces
11. Jacobians: velocities and static forces
12. Jacobians: velocities and static forces
13. Manipulator dynamics
14. Manipulator dynamics
15. Manipulator dynamics

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：次回の授業内容についてテキスト等を用いて予習しておく（30分）
事後学修：講義内容についてノート等にまとめて復習をする（30分）
キーワード／Keywords

マニピュレータ，運動学，動力学，ヤコビアン

履修上の注意／Notices
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

テキスト: ロボティクス―機構・力学・制御 J.J. クレイグ (著), 三浦 宏文 (翻訳), 下
山 勲 (翻訳)参考書： Modern Robotics: Mechanics, Planning, and Control, Kevin M. Lynch andFrank C. Park, Cambridge University Press, 2017

成績評価の方法／Evaluation

出席（50%），レポート（50%）

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes109

授業科目名(英文名)bbb／Course title

ブレインコンピューティング／Brain Computing

担当教員(所属)／Instructor

田端

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2021年度／Academic Year
後期／Fall 火/Tue 4

対象所属／Eligible Faculty 工学部知能情報工学科／School ofEngineering Department ofIntellectual Information
Engineering ,工学部工学科知能情報工学コース／School of Engineering
Department of Engineering Course ofIntellectual Information
Engineering
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位

俊英(工学部工学科知能情報工学コース)
コース専門科目

時間割コード／Registration Code 176217
ナンバリングコード／Numbering Code1E2‑13013‑0210

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact

田端

俊英(電子メール

オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours

田端俊英(平日10：00〜18：00

講義科目

ttabata@eng.u‑toyama.ac.jp)

質問、相談：できるだけ電子メールでアポイントメントを取ってから、研究室に来て下さい。)
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various
Educational programs1
各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

本講義は原則、対面授業で行います。
万が一、コロナ感染警戒レベルが高くなった場合はZoomによる遠隔授業に切り替えます。
事前に授業形態をMoodleで告知するので、必ずMoodleに登録したアドレスのメールでチェックしてください。

〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜（１）高校時代に生物学を受講していなかった学生でも理解できる内容です。ただ、やはり大学学部高学年向けの専門的な講義ですので、一歩一歩着実に新しい概念を習得していってください。大学は高度な学問を修めるところですから、講義の内容は簡単ではありませんが、だからこそ理解できたときの達成感が違いますし、さらに実社会で役に立つ実践的な技術･知識が身につく筈です。本講義は皆さんのチャレンジ精神に応える本格的内容を目指しますので、是非、挑戦してください。
（２）動物の脳神経系のしくみは、人工知能に限らず多くの工学機器に応用されています。この講義で神経科学の初歩を修得すれば、
将来、エンジニアとして新しい機器やサービスを開発するときに、脳神経系のしくみからヒントを得ることができるようになります。
（３）この講義では説明は日本語で行いますが，重要な用語や概念は英語で説明し，その意味を調べることをレポート課題にしています。これは日進月歩の神経科学やライフサイエンスの分野ではまだ日本語として定着していない用語が多いこと，したがってその概念について議論するために英語をある程度用いる必要があるからです。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals

110

脳機能を支える生物学的メカニズムは各種の自動機器, 人工知能, ヒューマノイド・ロボット等のシステムに採り入れられている。神
経機能の諸原理はディスプレイ，映写機，オーディオ・システム，意思によって動かせる義手義足等の精緻なマン‒マシン・インターフ
ェースを開発するための鍵となっている。さらに最近、脳に働きかけてパフォーマンスを改善するブレインテックも注目を集めている。したがって，神経科学の基礎は情報通信工学を含む工学に関する諸課題に工学の専門的知識を応用していくために必須である。
達成目標／Course Goals
近年, 工学分野で盛んに応用されている神経機能の諸原理の基礎を学修することを通じて，工学の専門的知識の応用力，問題解決能力，マネージング力を身につけ，創造性に溢れるものづくりができるようになる。また、講義で扱った学理に関するデータサイエンスのスキルを修得する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
受講生の興味、履修進捗状況に合わせて、日程を調整することがあります。
第1週 神経系のあらまし
第2週 ニューロン，シナプス
第3週 活動電位，シナプス伝達
第4週 遺伝子，タンパク質, イオン・チャネル，受容体
第5週 シナプス可塑性，神経系の階層構造，ニューロコンピューター（人工知能）
第6週 ニューロコンピューターの最前線
第7週 神経機能の原理：脊髄反射，運動系
第8週 神経機能の原理：視覚系1（網膜）第9週 神経機能の原理：視覚系2（上位中枢）
第10週 神経機能の原理：聴覚系1（蝸牛）
第11週 神経機能の原理：聴覚系2 （上位中枢）
第12週 神経機能の原理：学習と記憶1（記憶の種類, 脳組織レベルのメカニズム）
第13週 神経機能の原理：学習と記憶2（細胞・分子レベルのメカニズム）
第14週 神経機能の原理：医用工学的応用
第15週 振り返り
単元ごとにミニ演習（LTspiceやMATLAB/SimuLink等を利用してニューロン活動等の数値解析シミュレーションを行って授業内容の理解を深めるとともに、データサイエンスのスキルを磨く）を行う。LTspiceは電子回路を設計し、動作をシミュレーションするための標準ツールである。MATLAB/SimuLinkはあらゆる企業・研究機関で利用されている標準プラットフォーム・ソフトウエアであり、データ取得
・解析、数値解析、シミュレーション、人工知能開発等を行うための必須ツールである。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：教科書を読み，次回の授業の内容の全体を把握しておくこと（授業1回あたり2時間）。
事後学修：重要な用語や概念を日本語と英語で調べる宿題に取り組むことによって，理解を深めること（授業1回あたり2時間）。
キーワード／Keywords
神経科学，脳，人工知能，マン‒マシン・インターフェース，バイオインフォマティックス，情報工学，医用工学、DS科目（情報科目）、SDGs科目
履修上の注意／Notices
英語で用語を正しく発音できるよう, BBCのオンライン教材（URLは下記）等を利用して練習すること。
ミニ演習に備え、MATLABをダウンロードし、基本的な使い方を習得しておくこと（下記に関連ページのURL）。
教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

参考書：大人のための図鑑 脳と心のしくみ（池谷裕二, 新星出版, 2015, 1,500円+税）

成績評価の方法／Evaluation

宿題として課す調査課題（ミニ演習を含む）(30 %)
期末試験(70 %)※コロナ感染警戒レベルの上昇等により講義室で期末試験が実施出来ない場合、小論文レポートにより60%を評価する。
電子回路I，電子回路II，ファーマ・メディカルエンジニアリング概論，ファーマ・メディ
カルエンジニアリング実習

関連科目／Related course111リンク先URL
http://niteut.eng.u‑toyama.ac.jp/Lab̲NIT/Intro̲ai̲za.html／URL of syllabus or other information http://sites.sinauer.com/neuroscience5e/
http://www.bbc.co.uk/learningenglish/english/features/pronunciation
LTspiceホームページ
https://www.analog.com/jp/design‑center/design‑tools‑and‑calculators/ltspice‑simulator.html
MATLABダウンロード
https://jp.mathworks.com/academia/tah‑portal/toyama‑university‑31401597.html
MATLAB教材
https://matlabacademy.mathworks.com/jp
備考／Notes

112

授業計画詳細／Course schedule
回（日時）／Time (date and time)

主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's

学修方法と内容／Methods and contents

第１〜５回

第６〜１０回遺伝子、生体分子、細胞、各種生体センサー、神経系の構造と機能の基
礎
脳の視覚情報処理とその工学的応用

第１１〜１５回

脳の聴覚情報処理とその工学的応用

第１６回

期末試験

配布資料を読み、疑問に思った点を推薦 受講者の学習進度に応じ教科書NeurosicenceやWikipedia等で調べ て予定を変更することがる。
ある。
配布資料を読み、疑問に思った点を推薦 受講者の学習進度に応じ教科書NeurosicenceやWikipedia等で調べ て予定を変更することがる。
ある。
配布資料を読み、疑問に思った点を推薦 受講者の学習進度に応じ教科書NeurosicenceやWikipedia等で調べ て予定を変更することがる。
ある。
配布資料を読み、疑問に思った点を推薦 受講者の学習進度に応じ教科書NeurosicenceやWikipedia等で調べ て予定を変更することが
る。
ある。

113

備考
／Notes全コースに開講されていることがわかる資料（工学部規則より抜粋）
ハイライト科目→

プログラム対象科目

別表Ⅱ（第５条関係）

電気電子工学コース
単位数

専門教育科目名

開
設
単
位
数

必
修
科
目

選
択
必
修
科
目

選
択
科
目

卒業要件

2
線形代数Ⅰ（Ｂ）
2
基礎物理学（Ａ）
2
共基礎化学（Ｃ）
2
通
2
基 基礎生物学（Ａ）
礎 実践英語コミュニケーション
2科
2目 工業英語
データサイエンスⅠ
2
データサイエンスⅡ2
知的財産
1
創造工学特別実習１
1
創造工学特別実習２
1
創造工学特別実習３
1
創造工学特別研究1
共社会中核人材育成学
2
通1
専 リーダー育成実践学１
門 リーダー育成実践学２
1科
1
目 リーダー育成実践学３
インターンシップＡ
1
インターンシップＢ
2
工学概論／電気電子・情報・機械・化学・生物
2
工学概論／土木・建築・金属
2
創造工学入門ゼミナール／電気電子 2
プログラミング基礎／電気電子 2
プログラミング応用Ａ
2
微分積分Ⅱ
2
電気数学１
2
電気数学２
2
電気数学３
2
計算機工学
2
コ 熱・波動2
2
ス 量子力学
基 電磁気学１
2
礎 電磁気学２2科
2目 電磁気学３
電気回路基礎2電気回路１2電気回路演習１1電気回路２2電気回路演習２
1
アナログ電子回路１2アナログ電子回路２2ディジタル電子回路
2

単位数
自
由
選
択
科
目

自
由
科
目

専門教育科目名必修科
目

創造ものづくり／電気電子
工学倫理／電気電子

4

電気エネルギー工学１
電気エネルギー工学２
送配電工学１
送配電工学２2高電圧プラズマ工学

22

電気機器工学１
電気機器工学２

1

パワーエレクトロニクス

1
1
1
1
2
1
1
1
1
2

電気電子設計法規及び管理
電磁波工学
ー

専
門
教
育
科
目

コ
ス
専
門
科
目

通信方式
通信システム
電波・電気通信法規
信号処理工学
電気電子計測工学
システム制御工学１
システム制御工学２222

電子物性工学Ⅰ
電子物性工学Ⅱ
半導体デバイス１

ー

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
1
2
2
2

半導体デバイス２
半導体デバイス３
安全・開発管理工学
電気電子計算機実験
電気電子実験１
電気電子実験２

1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
4
4

1
1

選
択
科
目

10

10

2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
4
4

電気電子工学特論
卒業論文

備考
１ 電気電子工学特論の単位数は必要に応じて定める。
２ 卒業に必要な修得単位数は，次の条件を満たし124単位以上であること。
（１）教養教育科目
富山大学教養教育履修規則に定める23単位以上（２）専門教育科目
共通基礎科目，共通専門科目及びコース基礎科目の計16単位以上を含む91単位以上
91単位の内訳は，コースの定めるところによる。
３ 次の科目は卒業に必要な修得単位数には含めない。
・電気電子工学特論「数学入門」，「物理」，「英語e-learning」
・自由科目（「工学概論」，「職業指導」）

114

選
択
必
修
科
目

卒業要件

要件外

微分積分Ⅰ（Ａ）

専
門
教
育
科
目

開
設
単
位
数

自
由
選
択
科
目

自
由
科
目
要件外

知能情報工学コース
単位数

専門教育科目名

開
設
単
位
数

必
修
科
目

選
択
必
修
科
目

選
択
科
目

卒業要件

2
線形代数Ⅰ（Ａ）
2
基礎物理学（Ａ）
2
共基礎化学（Ｃ）
2
通
2
基 基礎生物学（Ａ）
礎 実践英語コミュニケーション
2科
2目 工業英語
データサイエンスⅠ
2
データサイエンスⅡ2
知的財産
1
創造工学特別実習１
1
創造工学特別実習２
1
創造工学特別実習３
1
創造工学特別研究1
共社会中核人材育成学
2
通1
専 リーダー育成実践学１
門 リーダー育成実践学２
1科
1
目 リーダー育成実践学３
インターンシップＡ
1
インターンシップＢ
2
工学概論／電気電子・情報・機械・化学・生物
2
工学概論／土木・建築・金属
2
創造工学入門ゼミナール／知能情報 2
コ プログラミング基礎／知能情報 2
プログラミング応用Ｂ2
ス 微分積分Ⅱ2
基2
礎 線形代数Ⅱ
科 線形代数演習
2目
離散数学
2
フーリエ解析
2

単位数
自
由
選
択
科
目

自
由
科
目

専門教育科目名必修科
目

創造ものづくり／知能情報
工学倫理／知能情報4

情報倫理
計算機アーキテクチャ
ソフトウェア工学
データベース論

2

情報理論

2
2

アルゴリズムとデータ構造
オブジェクト指向

1

知的システム

1
1
1
1
2
1
1
1
1
2

情報ネットワーク
情報セキュリティ
マルチメディア工学
回路理論
論理情報回路
電子回路Ⅰ
電子回路Ⅱ

2

専
門
教
育
科
目

数値解析
コ デジタル信号処理
ー

2
2

ス
専
門
科
目

音情報学
画像処理工学
組込みシステム
通信システムー

人工知能

2

生体情報処理

2
2
2
2
2

選
択
科
目

2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

ヒューマンコンピュータインタ
ラクション

2

2

自然言語処理

2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
2
2

2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
2
2

10

10

パターン認識ロボット工学
機械学習
ブレインコンピューティング
知能情報工学実験Ａ
知能情報工学実験Ｂ
知能情報工学実験Ｃ
知能情報工学研修第１
知能情報工学研修第２プログラミング実習Ａ
プログラミング実習Ｂ
知能情報工学特論
卒業論文

備考
１ 知能情報工学特論の単位数は必要に応じて定める。
２ 卒業に必要な修得単位数は，次の条件を満たし124単位以上であること。
（１）教養教育科目
富山大学教養教育履修規則に定める23単位以上（２）専門教育科目
共通基礎科目，共通専門科目及びコース基礎科目の計16単位以上を含む91単位以上
91単位の内訳は，コースの定めるところによる。
３ 次の科目は卒業に必要な修得単位数には含めない。
・知能情報工学特論「数学入門」，「物理」，「英語e-learning」
・自由科目（「工学概論」，「職業指導」）

115

選
択
必
修
科
目

卒業要件

要件外

微分積分Ⅰ（Ａ）

専
門
教
育
科
目

開
設
単
位
数

自
由
選
択
科
目

自
由
科
目
要件外

機械工学コース
単位数

単位数

専門教育科目名

開
設
単
位
数

必
修
科
目

選
択
必
修
科
目

選
択
科
目

卒業要件
微分積分Ⅰ（Ｂ）
線形代数Ⅰ（Ａ）
基礎物理学（Ａ）
共
通
基
礎
科
目

基礎化学（Ｄ）
基礎生物学（Ａ）
実践英語コミュニケーション
工業英語
データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡ
知的財産
創造工学特別実習１
創造工学特別実習３
創造工学特別研究

共
通
専
門
科
目

社会中核人材育成学
リーダー育成実践学１
リーダー育成実践学２
リーダー育成実践学３
インターンシップＡ
インターンシップＢ

専
門
教
育
科
目

工学概論／電気電子・情報・機械・化学・生物

工学概論／土木・建築・金属
職業指導
プログラミング基礎／機械
プログラミング応用Ｂ
力学
工業数学Ａ
工業数学Ｂ
創造工学入門ゼミナール／機械材料力学Ⅰ
ーコ 材料力学Ⅱ
機械力学
ス 基礎電気工学
基礎 熱力学
科 流体力学Ⅰ
目
制御工学
計測工学
基礎機械製図機械製図演習機械設計製図機械工学実験
機械工作実習
工学倫理／機械自由科
目専門教育科目名

必
修
科
目

生産加工学
機械材料学ⅠＸ

構造力学
機械材料学Ⅱ
強度設計工学
機械加工学

2

数値解析

2
2

応用材料力学
精密加工学

1

機械安全工学

1
1
1
1
2
1
1
1
1
2

信頼性工学
専
門
教
育
科
目

コ 塑性工学
応用熱工学
ス 伝熱工学専門 応用流体工学
科 機構学
目
メカトロニクス
機械材料学Ⅲ
要素設計学
流体力学Ⅱ

2
2
2

ロボット工学
応用制御工学
計測センサ工学
計測情報工学2

シミュレーション工学

2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

選
択
科
目

2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

機械工学特論10-Ｘ

機械工学輪読
卒業論文

2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1

機械工学特論の単位数は必要に応じて定める。

２ 卒業に必要な修得単位数は，次の条件を満たし124単位以上であること。
（１）教養教育科目
富山大学教養教育履修規則に定める23単位以上（２）専門教育科目
共通基礎科目，共通専門科目及びコース基礎科目の計16単位以上を含む91単位以上
91単位の内訳は，コースの定めるところによる。
３ 次の科目は卒業に必要な修得単位数には含めない。
・機械工学特論「数学入門」，「物理」，「英語e-learning」
・自由科目（「工学概論」，「職業指導」）

116

選
択
必
修
科
目

卒業要件

備考
１

開
設
単
位
数

要件外

ー

創造工学特別実習２

2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1

自
由
選
択
科
目

2
10

2
10

自
由
選
択
科
目

自
由
科
目
要件外

生命工学コース
単位数

専門教育科目名

開
設
単
位
数

必
修
科
目

選
択
必
修
科
目

選
択
科
目

卒業要件
微分積分Ⅰ（Ａ）
線形代数Ⅰ（Ａ）
基礎物理学（Ｂ）
共
通
基
礎
科
目

基礎化学（Ｅ）
基礎生物学（Ｂ）
実践英語コミュニケーション
工業英語
データサイエンスⅠ
データサイエンスⅡ
知的財産
創造工学特別実習１
創造工学特別実習２
創造工学特別実習３
創造工学特別研究
社会中核人材育成学
リーダー育成実践学１
リーダー育成実践学２
リーダー育成実践学３
インターンシップＡ
インターンシップＢ
工学概論／電気電子・情報・機械・化学・生物

工学概論／土木・建築・金属
職業指導
創造工学入門ゼミナール／生命プログラミング基礎／生命プログラミング応用Ｂ
生命無機化学Ⅰー

コ 生命有機化学Ⅰ
生命分析化学ス 生命物理化学Ⅰ
基礎 生命物理化学Ⅱ科 生化学Ⅰ目
生化学Ⅱ
応用数学
基礎電磁気学
専門基礎ゼミナール
工学基礎実験

自
由
選
択
科
目

自
由
科
目

専門教育科目名

開
設
単
位
数

必
修
科
目

創造ものづくり／生命
工学倫理／生命4

基礎技術実習
無機化学Ⅱ
有機化学Ⅱ
遺伝子工学

2

生物化学工学

2
2

細胞生物学
基礎生理学

1

生命情報工学

1
1
1
1
2
1
1
1
1
2

細胞代謝学Ⅰ
細胞代謝学Ⅱ
データ解析概論
有機機器分析
専門
教
育科
目

電気・電子工学概論
コ 薬理学Ⅰ
ス
専
門
科
目

2
2
2
2
2

薬理学Ⅱ
創薬科学
基礎免疫学
タンパク質工学
細胞工学
生体計測工学
生体医工学Ⅰ
システム工学
生体医工学Ⅱ

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

バイオインダストリー
生物物理化学
バイオインフォマティクス
生命工学実験Ⅰ
生命工学実験Ⅱ
生命工学実験Ⅲ
生命工学実験Ⅳ
生命工学輪読

1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

選
択
科
目

1
1
1

2
2
2
2
2

10

10

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

生命工学特論
卒業論文

2
1

備考
１ 生命工学特論の単位数は必要に応じて定める。
２ 卒業に必要な修得単位数は，次の条件を満たし124単位以上であること。
（１）教養教育科目
富山大学教養教育履修規則に定める23単位以上（２）専門教育科目
共通基礎科目，共通専門科目及びコース基礎科目の計16単位以上を含む91単位以上
91単位の内訳は，コースの定めるところによる。
３ 次の科目は卒業に必要な修得単位数には含めない。
・生命工学特論「数学入門」，「物理」，「英語e-learning」
・自由科目（「工学概論」，「職業指導」）

117

選
択
必
修
科
目

卒業要件

要件外

ー

専
門
教
育
科
目

共
通
専
門
科
目

2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1

単位数
自
由
選
択
科
目

自
由
科
目
要件外

応用化学コース
単位数

専門教育科目名

開
設
単
位
数

必
修
科
目

選
択
必
修
科
目

選
択
科
目

卒業要件

2
線形代数Ⅰ（Ａ）
2
基礎物理学（Ｂ）
2
共
基礎化学（Ｅ）
2
通
2
基 基礎生物学（Ａ）
礎 実践英語コミュニケーション
2科
2目 工業英語
データサイエンスⅠ
2
データサイエンスⅡ2
知的財産
1
創造工学特別実習１
1
創造工学特別実習２
1
創造工学特別実習３
1
創造工学特別研究1
2
共 社会中核人材育成学
通 リーダー育成実践学１
1
専
リーダー育成実践学２
1
門
1
科 リーダー育成実践学３目 インターンシップＡ1
インターンシップＢ
2
工学概論／電気電子・情報・機械・化学・生物
2
工学概論／土木・建築・金属
2
職業指導
2
創造工学入門ゼミナール／応用化学 2
プログラミング基礎／応用化学 2
プログラミング応用Ｂ
2
微分積分演習12
コ 力学・波動
微分積分Ⅱ
2
ス 基礎電磁気学
2
基
2
礎 有機化学Ⅰ
科 無機化学
2
目
物理化学Ⅰ
2
分析化学Ⅰ
2
生化学Ⅰ
2
専門基礎ゼミナール
2
工学基礎実験
2

単位数
自
由
選
択
科
目

自
由
科
目

専門教育科目名必修科
目

創造ものづくり／応用化学
工学倫理／応用化学

4

応用数学
物理化学Ⅱ
有機化学Ⅱ
分析化学Ⅱ

2

生化学Ⅱ

2
2

機器分析
高分子化学Ⅰ1

高分子物性化学

1
1
1
1
2
1
1
1
1
2

有機化学Ⅲ
無機分子工学
基礎化学工学
反応工学
量子化学
有機化学Ⅳ
専
門
教
育
科
目

ー

2
2
2

コ 応用化学実験Ⅰ
ス
専
門
科
目

2

応用化学実験Ⅱ
分子構造解析
環境保全化学
分子構造解析演習
環境分析化学
無機化学演習工業物理化学演習

2

生化学Ⅲ

ー

2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2

エネルギー化学
高分子化学Ⅱ
有機化学Ⅴ
触媒化学
無機材料化学
生命分子工学
界面材料工学
分子固体物性工学
薬品製造化学
応用化学輪読

2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
4
4
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

選
択
科
目

2
1

2

10

10

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
4
4
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

応用化学特論2

卒業論文

備考
１ 応用化学特論の単位数は必要に応じて定める。
２ 卒業に必要な修得単位数は，次の条件を満たし124単位以上であること。
（１）教養教育科目
富山大学教養教育履修規則に定める23単位以上（２）専門教育科目
共通基礎科目，共通専門科目及びコース基礎科目の計16単位以上を含む91単位以上
91単位の内訳は，コースの定めるところによる。
３ 次の科目は卒業に必要な修得単位数には含めない。
・応用化学特論「数学入門」，「物理」，「英語e-learning」
・自由科目（「工学概論」，「職業指導」）

118

選
択
必
修
科
目

卒業要件

要件外

微分積分Ⅰ（Ａ）

専
門
教
育
科
目

開
設
単
位
数

自
由
選
択
科
目

自
由
科
目
要件外

別表Ⅰ（第４条関係）

卒業に必要な修得単位数
コース
区分

電気電子工学 知能情報工学
コース
コース

機械工学
コース

教養教育科目から修得する単位数

23単位以上専門教育科目から修得する単位数（共通基礎科目，共通専門科目
及びコース基礎科目の計16単位以上を含む）

91単位以上自由選択科目

10単位以内合計

124単位以上

生命工学
コース

応用化学
コース

備考
１ 単位の修得方法については，別表Ⅱで示す。
２ 自由選択科目には，教養教育科目，他コースのコース基礎科目及びコース専門科目並びに他学部の専門科目・専門教育科目を含むことができる。
ただし，教員免許状取得のための他学部の専門科目・専門教育科目は自由選択科目に含めない。
３ 教養教育科目及び専門教育科目の修得単位数合計が卒業に必要な124単位に満たない場合は，自由選択科目のうち，10単位を限度として卒業に必要な修得単位数124単位に含めることができる。

所属コース以外のコース基礎科目又はコース専門科目を修得した場合も自由選択科目として，卒業要件単位に含めることが可能

119

学修成果の達成⽬標
幅広い知識・自然科学に関する教養・人文科学に関する教養
・芸術文化に関する教養

4年次

専門的学識
・数学に関する学識・物理に関する学識・化学に関する学識・生物に関する学識問題発見・解決力
・課題発見力・課題解決力
・創造力

社会貢献力
・倫理観
・知的財産に関する知識・主体性

コミュニケーション能力
・情報収集力・発表・討論力
・協調性

⼯学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム
取組概要 （富⼭⼤学⼯学部 カリキュラムマップ）→プログラム対象科⽬

塗りつぶし

後期

塗りつぶしなし→プログラム対象外科⽬

卒業論⽂

前期

知的システム後期

マルチメディア工学

組込みシステム

画像処理工学
ブレインコピュー
ティング

機械学習

数値解析
情報ネットワーク

情報理論

オブジェクト指向

ヒューマン
コンピュー
タインタラ
クション

フーリエ
解析

データベース論

離散数学
線形代数
演習

前期

1年次

微分積分II
線形代数II
基礎生物学

基礎物理学
基礎化学

専門基礎

アルゴリズムとデータ構造ソフトウェア工学

知能情報工
学実験A

プログラミ
ング実習B

電子回路I
回路理論

プログラミ
ング実習A

ICT

知能・生体
120

情報基礎

ソフトウェア

実習・実験

創造・技術者

工学概論

微分積分I
線形代数I

生体情報処理

社会中核人
材育成学

データサイ
エンスI

プログラミン
グ基礎

教養教育

電子回路II

創造工学入門
ゼミナール

前期

人工知能

プログラミン
グ応用

後期

知能情報工
学実験B

情報倫理

実践英語
コミュニ
ケーショ
ン

人文科学系
社会科学系
自然科学系
総合科目系
理系基盤教
育系
外国語系
医療・健康
科学系
保健・体育
系
情報処理系

知能情報工
学実験C
リーダー養成実践学1、2、3

デジタル信号処理

通信システム

データサイ
エンスII

2年次

自然言語処理創造工学特別実習1、2、3

論理情報
回路

後期

工学倫理

計算機アーキテクチャ

知的財産

創造工学特別研究

パターン認識

ロボット工学

職業指導

創造ものづくり

工業英語

前期

知能情報工
学研修第1

音情報学

インターンシップＡ、Ｂ

情報セキュリティ

3年次

知能情報工学研修第2富⼭⼤学 ⼯学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム••

その他補足資料①

⼯学部では，知能情報⼯学コースを中⼼に，従前より応⽤基礎レベルの数理・データサイエンス・AI教育を実施
知能情報⼯学コースの科⽬を中⼼に構成した⼯学部の全コース学⽣を対象に実施するプログラム
全９学部対象 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル認定）
⼯学部

⼯学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応⽤基礎レベル）

電気電⼦⼯学コース（学部共通）

知能情報⼯学
コース

機械⼯学
コース

⽣命⼯学
コース

応⽤化学
コース

データサイエンスⅠ／データサイエンスⅡ／微分積分Ⅰ／線形代数Ⅰ

プログラミング基礎／プログラミング応⽤／⼈⼯知能／
アルゴリズムとデータ構造／⼯学倫理／情報倫理等＜⾝につく能⼒＞
数理・データサイエンス・ＡＩを活⽤して実践的な課題を解決する
ための能⼒→超スマート社会をリードする知能・情報を修得、問題点を解決し、新たな概念、サービス事業を創造する技術者・研究者を育成＜修了要件＞
必修７科⽬13単位＋選択1科目1単位以上を修得すること（必修以外の科⽬については，学⽣が所属するコースに応じて単位を修得）
121

他コースの学⽣も履修可能

⼯学部（知能情報⼯学コース）について
情報処理技術者等の国家資格に対応したカリキュラムを実施。
「先進的なビッグデータ処理やAIシステム開発により情報⼯学技術
を社会実装できるデータサイエンティスト」「イノベーションを牽引できる最先端の数理情報系技術者・研究者」の育成に貢献するため，令和４年度より⼊学定員を増員。令和４年度に⼤学院（修⼠課程）改組により開設した「理⼯学研究科・数理情報学プログラム」
への進学も⾒据え，エキスパート⼈材の輩出に向けて，⼤学のデー
タサイエンス教育をけん引している。

その他補足資料②

富⼭⼤学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム 実施体制 等
数理・データサイエンス・AI教育プログラム［リテラシーレベル］［全学部⽣対象］

プログラムの
実施

⼯ 学 部

企画・統括

⾃⼰点検・評価

都市デザイン学部

次年度へ向けた改善

教育・学⽣⽀援機構会議

データサイエンス推進センター

構成員︓センター⻑／副センター⻑／各学部及び教養教育院から選出された教員各１名 等
本プログラムの推進・質保証・向上・⾃⼰点検・評価 等に関すること，数理・データサイエ
ンス・AI教育の全国展開事業等に関することを実施

点検・評価・改善

点検・評価・改善

令和５年度申請予定

連携（評価結果の共有
改善依頼 等)

⼯学部 プログラム［応⽤基礎レベル］

都市デザイン学部 プログラム

⼯学部カリキュラム

都市デザイン学部カリキュラム
企画・実施

評価・改善

企画・実施

［応⽤基礎レベル］

評価・改善

将来的に連携も想定（情報共有・成果(教材等)の相互利⽤ 等)
都市デザイン学部

⼯学部(教務委員会)(教務委員会)

成果を全学へ普及(教材利⽤，FD実施，全学部⽣対象科⽬実施 等)
122

連携（評価結果の共有
改善依頼 等)