計算理論Ⅰ Theory of Computation Ⅰ

Theory of Computation Ⅰ
計算理論Ⅰ
◇
担当教員：伊藤
実（いとう
みのる）
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅰ期 月曜１限、木曜２限
◇
授業目的：
講義室：L1
形式言語とオートマトン理論に関する基礎的な知識は，情報科学分野において必須と言える素養であ
る。本講義では，その中で最も基本的な次の２項目に関する基礎的な事柄を理解することを目的とする。
１．正則言語と有限オートマトン
２．文脈自由言語とプッシュダウンオートマトン
項目１は論理設計，通信プロトコル，文字列処理等の多くの分野で必要な概念であり，項目２は構文解
析や言語処理の元になる概念である。
In this lecture, we will present some of the fundamental issues about (1) regular languages and
finite automatons and (2) context-free languages and pushdown automatons.
These knowledge should
be essential to study computer science.
◇
授業内容:
計算理論は，情報科学において多くの重要な方法論と結果をもたらした。計算機と同等の能力を持ち，
かつ，極限まで簡単化された計算モデルである有限オートマトン，プッシュダウンオートマトンを学ぶ
ことで，ハードウェアアーキテクチャの違い，ＯＳの違い，言語の違いにとらわれない，計算機の本質
を理解する。同時に，対応する言語のクラスである正則言語，文脈自由言語も理解する。具体的な項目
として，次の順に学んでいく。
１．正則言語と有限オートマトン
・有限オートマトン（定義，決定性モデルと非決定性モデルの等価性）
・正則表現（定義，有限オートマトンとの等価性）
・非正則言語（パンピングレンマ）
・有限オートマトンの簡単化
２．文脈自由言語とプッシュダウンオートマトン
・文脈自由言語と文脈自由文法（定義，性質，チョムスキー標準形）
・パンピングレンマと非文脈自由言語
・文脈自由言語に関する決定問題（所属問題）
・プッシュダウンオートマトン（定義，性質，文脈自由言語との等価性）
1. Regular Languages and Finite Automatons
- Finite automata (definitions, equivalence between deterministic and nondeterministic models)
- Regular expressions (definitions,
equivalence between finite automatons and regular
expressions)
- Non-regular languages (pumping lemma)
- Simplification of deterministic finite automatons
2. Context-Free Languages and Pushdown Automatons
- Context-free languages and context-free grammars (definitions, properties, Chomsky normal
forms)
- Pumping lemma for context-free languages
- Membership problems for context-free languages
- Pushdown automatons (definitons, properties, equivalence between pushdown automatons and
context-free languages)
◇
教科書:
特に指定しないが，参考書１，２を読むことを勧める。
No specific text in this lecture, but references 2 and 3 should be useful for your self-study.
◇
参考書:
1. 丸岡
章 ： 計算理論とオートマトン言語理論，サイエンス社，2005
2. M. Sipser: Introduction to the Theory of Computation Second Edition, Course Technology, 2005
3. J.E.Hopcroft, R.Motwani and J.D.Ullman: Introduction to Automata Theory, Languages, and
Computation second edition, Addison-Wesley, 2000
4. 岩間一雄：オートマトン・言語と計算理論，コロナ社，2003
◇
履修条件:
アルゴリズムとデータ構造（アルゴリズム概論），ブール代数（計算機構造概論）についての知識を持
っていることが望ましい。
No specific prerequisition, but it is quite desirable to have the knowledge about algorithms and
data structures, Bool algebra.
◇
成績評価:
2 回行う試験の合計点（100％）により評価する。
Evaluation will be based on the sum of two examinations.
◇
オフィスアワー:
月曜５限。その他，e-mail にて相談の上随時。
Monday from 4:50pm to 6:20pm, or by e-mail.
Theory of Computation Ⅱ
計算理論Ⅱ
◇
担当教員：井上
美智子（いのうえ
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 火曜２限、金曜１限
◇
授業目的：
みちこ）
講義室：L2
Parallel Algorithms solve larger-size problems very fast using multiple processors and
distributed algorithms efficiently make multiple computers or processors work cooperative.
Therefore, these algorithms need different design paradigms or design measures from those
developed for the sequential computation theory. In this lecture, we can study the computation
theory for parallel and distributed algorithms, and learn computation models, algorithm designs
and analyses for these algorithms.
◇
授業内容:
We learn basic design and analysis techniques for parallel and distributed algorithms. Basic
techniques are learned using fundamental problems as examples, and, in addition, advanced
computation theory for parallel algorithms and fault-tolerant distributed algorithms are learned.
Chapter 1. Computation Model and Measures for Distributed Algorithms
Chapter 2. Fundamental Distributed Algorithm 1 – Leader Election Algorithms
Chapter 3. Fundamental Distributed Algorithm 2 – Logical Clock and Vector Clock
Chapter 4. Fault-Tolerant Distributed Algorithm and Fault Model
Chapter 5. Fault-Tolerant Distributed Mutual Exclusion Algorithm
Chapter 6. Self-Stabilizing Algorithm
Chapter 7. Wait-Free Algorithm
Chapter 8. Computation Model and Measures for Parallel Algorithms
Chapter 9. Fundamental Parallel Algorithm 1 – Prefix Computation
Chapter 10. Fundamental Parallel Algorithm 2 – Max Value Computation
Chapter 11. LogP: Coarse-Grained Parallel Computation Model
Chapter 12. Coarse-Grained Parallel Algorithm - FFT
Chapter 13. Parallel Task Scheduling – List Scheduling
Chapter 14. Parallel Task Scheduling – Two Phase Scheduling
Chapter 15. Conclusions and Examination
◇
教科書:
No designated textbook. The handouts are available from this page.
◇
参考書:
1.G. Tel : Introduction to Distributed Algorithms, Cambridge University Press, 1994
2.J. JaJa : An Introduction to Parallel Algorithms, Addison Wesley, 1992
3.O. Sinnen : Task Scheduling for Parallel Systems, John Wiley & Sons, 2007.
◇
履修条件:
Students are desired to have the background knowledge on
- algorithms and data structures, and
- computation theory for sequential algorithms.
◇
成績評価:
Students are evaluated by examinations (100%).
◇
オフィスアワー:
16:50 - 18:20 on Thursday at B411.
Theory of Computation Ⅲ
計算理論Ⅲ
◇
担当教員：関
浩之（せき
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 水曜２限
◇
授業目的：
ひろゆき）
講義室：L3
Basics of computational complexity theory are given including the theory of NP-completeness and
random computation.
コンピュータで問題を解くときの問題の難しさを計る尺度を紹介し，特に NP 完全性について詳しく学ぶ．
また，ランダム計算についても学習する．
◇
授業内容:
(The official language of this course is English.) First, basic concepts on computation such as
time/space complexities, determinism/non-determinism are reviewed and NP-completeness is defined.
Then the reduction method, which is an important technique that can relate the computational
complexity of two problems and is useful for proving that a problem is NP-complete.
The classes
of co-NP and PSPACE with some problems that are complete for these classes are also provided.
Finally, a few random computation models including BPP, RP and ZPP are discussed.
1. Complexity classes
2. NP-completeness 1: Definitions
3. NP-completeness 2: Reduction techniques
4. NP-completeness 3: Reduction techniques
5. co-NP and PSPACE
6. Random Computation
7. Random Computation
8. Exercise and examination
「コンピュータで問題を解くときの，問題の難しさをはかる尺度はあるのだろうか」という観点から，
特に重要な考え方である NP 完全性などについて説明する．まず，時間計算量と領域計算量，決定性と非
決定性等の概念を定義した後，NP 完全性を定義する．次に，問題の難しさを相対化する重要な技法であ
る還元法を用いて NP 完全性を証明する方法を丁寧に説明する．さらに，クラス co-NP と PSPACE，ならび
に，現代暗号理論等と関連のあるランダム計算モデルについても触れる．この授業は英語で行う．
◇
教科書:
No specific textbook is used.
Handouts will be delivered.
教科書は指定しません．テキスト類を配布します．
◇
参考書:
1. J.E.Hopcroft, R.Motwani and J.D.Ullman: Introduction to Automata Theory, Languages, and
Computation (second edition), Addison-Wesley, 2001.
2. M.R.Garey and D.S.Johnson: Computers and Intractability - A Guide to the Theory of
NP-Completeness, W.H.Freeman and Company, 1979.
3. M. Sipser: Introduction to the Theory of Computation, PWS Publishing, 1997.
4. C.H.Papadimitriou: Computational Complexity, Addison-Wesley, 1994.
5. J.L.Balcazar, J.Diaz and J.Gabarro: Structural Complexity I, Springer, 1988.
(To be announced in the class.)
J1. 岩間一雄：オートマトン・言語と計算理論，コロナ社，2003．
J2. 丸岡章：計算理論とオートマトン言語理論，サイエンス社, 2005．
J3. 渡辺治：計算可能性・計算複雑さ入門，近代科学社，1992．
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履修条件:
Having basic knowledge on algorithms/data structures and propositional logic is preferable but
not the prerequisite.
アルゴリズムとデータ構造，命題論理についての基礎知識があることが望ましいが必須ではない．
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成績評価:
Examination (70-80%) and homework (20-30%).
試験（70～80％）および 課題レポート（20～30％）により評価する．
◇
オフィスアワー:
Room B501: Anytime when the lecturer is in office.
B501 室．ドアの行き先表示が「在室」となっているときはいつでも．
安全安心工学
◇
担当教員：関
浩之（せき
橋本
Safe and Secure Engineering
ひろゆき）、高田
健二（はしもと
豊雄（たかだ
とよお）
けんじ）
◇
単位数：２ ◇
講義室：L2
◇
開講時期：Ⅲ期 木曜１限、金曜４限
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授業目的：
安全安心なシステムをどのように設計検証するかについて学ぶ。
前半はシステムの安全性を保証するためのモデル化と自動検証法の基礎を学ぶ。具体的にシステムの振
舞いを自動解析する手法であるモデル検査法の原理を説明する。
次に、XML 文書のスキーマに対する妥当性検証や XML 文書変換に対する型検査について述べる。まず、そ
れらの検査の基礎となっている木オートマトンや木変換器などの有限状態モデルやその性質について説
明する。そして、それらのモデルを用いた検査法について述べる。
後半は情報システムのセキュリティ技術について述べる。具体的には、暗号やその応用プロトコルを中
心とするセキュリティ技術について解説する。
This course focuses on how to design a safe and secure system.
In the first part, principles of model checking that automatically verifies the safety of a given
finite-state system are explained.
The second part discusses the XML validity checking and type checking problems. Tree automata
and tree transducers, which are finite state models over trees, are introduced, and then the
algorithms for the checking problems using these models are explained.
In the third part, information and computer security is discussed. Especially, modern cryptography
and its application to secure protocol are explained.
◇
授業内容:
第１回
導入：システムの耐故障性・安全性
第２回
システムモデル：状態遷移系
第３回
仕様記述のための論理とモデル検査の定義
第４回
モデル検査法の原理
第５回
モデル検査の効率化手法：二部決定図
第６回
モデル検査の効率化手法：有界モデル検査
第７回
木オートマトンと正則木言語
第８回
XML 文書の妥当性検査
第９回
木変換器
第１０回
型検査問題
第１１回
RSA 公開鍵暗号と素因数分解
第１２回
素因数分解の困難さに依存しない暗号：楕円曲線暗号
第１３回
ID を鍵とすることのできる公開鍵暗号
第１４回
可換な性質を持つ公開鍵暗号
第１５回
演習
1.
Introduction: dependability and safety
2.
System model: state transition systems
3.
Specification language and definition of model checking
4.
Principles of model checking
5.
Binary decision diagram
6.
Bounded model checking
7.
Tree automata
8.
XML document validation
9.
Tree transducers
10. Type checking
11. RSA public key cryptography and factorization
12. Elliptic curve cryptography
13. ID-based public key cryptography
14. Commutative public key cryptography
15. Exercise
◇
教科書:
特になし、講義ノートを配布。
No specific textbook is used.
◇
参考書:
授業中にも紹介するが、以下にいくつか挙げておく。
To be announced in the class.
Some references are listed below.
1. Comon, H., Dauchet, M., Gilleron, R., et al.: Tree Automata Techniques and Applications,
Available on:http://tata.gforge.inria.fr, 2007.
2. Haruo, H.: Foundations of XML Processing, Cambridge University Press, 2011.
3. Blake I., Seroussi, G. and Smart N.: Elliptic Curves in Cryptography, Cambridge University
Press, 1999.
4. Martin, L.: Introduction to Identity-Based Encryption, Artech House, 2008.
5. Katz, J. and Lindell, Y.: Introduction to Modern Cryptography, Chapman & Hall/CRC, 2008.
6. 岡本栄司: 暗号理論(第２版), 共立出版, 2002.
◇
履修条件:
インターネット、有限オートマトン、命題論理の初歩的な知識が有ること、
「情報理論」の講義を受講し
ていることが望ましい。
履修希望者は、１回目の講義の際に履修登録を行うこと。
Having basic knowledge on internet, finite automata and propositional logic are preferable as
well as the course 'Information Theory.'
Students are required to register themselves at the
first class.
◇
成績評価:
試験(80%)およびレポート(20%)により成績を評価する。
Examination (80%) and assignment (20%).
◇
オフィスアワー:
関（B501）、橋本（B505）：ドアの行き先表示が「在室」となっているときはいつでも。
高田：授業終了時およびメールでお願いします。
Hiroyuki Seki (B501), Kenji Hashimoto (B505) : anytime when the door of the office opens.
Toyoo Takata: after the classes or by e-mail.
Hardware Design Ⅰ
ハードウェア設計論Ⅰ
◇
担当教員：嶋田
原
創（しまだ
祐子（はら
はじめ）、姚
駿（やお
じゅん）
ゆうこ）
◇
単位数：２ ◇
講義室：L1
◇
開講時期：Ⅳ期 月曜２限、木曜１限
◇
授業目的：
LSI 設計の中で利用されている論理的な概念やアルゴリズムの手法などを通して、LSI がどのように設計
されているかの基礎的な知識を身につけることが本講義の主な目的である。コンピュータの構成の大部
分は LSI として実装されているため、本講義で扱う LSI の仕組みや設計手法に関する知識はソフトウェ
ア技術者にも必須なものであると考えられる。さらに、ハードウェアの設計の周辺技術として、ハード
ウェア/ソフトウェア・コデザインや高位合成の内容も取り扱う。
We would like to show several recent and advanced technologies in hardware designing world and
their collaboration with the software and human worlds.
The following topics will be covered in detail:
1. Basic building blocks of LSI (Large Scale Integration) and current LSI scale
2. How to design an LSI by conventional and computer aided methodologies
3. Low power, high reliability technologies
4. Magic software methodologies to transfer C program to hardware
◇
授業内容:
本講義では、LSI の設計手法に関して、主に論理レベルとアルゴリズムレベルの観点から、以下のトピッ
クについて解説する。
第 1 回 LSI 設計の概要 (嶋田)
第 2 回 演算回路とその実用性の検討 (嶋田)
第 3 回 順序回路の設計および簡単化 順序回路とその設計 (姚)
第 4 回 順序回路の設計および簡単化 順序回路の簡略化 (姚)
第 5 回 多段論理回路の簡単化 ESPRESSO と Weak Division (姚)
第 6 回 多段論理回路の簡単化 CSPF と SDC (姚)
第 7 回 低電力設計 (姚)
第 8 回 低電力設計, 高信頼設計 (姚)
第 9 回 高信頼設計 (姚)
第 10 回 ハードウェア/ソフトウェア・コデザイン I (原)
第 11 回 ハードウェア/ソフトウェア・コデザイン II (原)
第 12 回 高位合成 I (原)
第 13 回 高位合成 II (原)
第 14 回 レイアウト設計 セル・ベース設計のレイアウト設計 (原)
第 15 回 レイアウト設計 プログラム可能なハードウェアとそのレイアウト設計 (嶋田)および、まとめ
(姚、原)
The following LSI design and implementation technologies will be introduced in detail:
Lecture 1: Outline of LSI design (Shimada)
Lecture 2: Arithmetic circuit and its practicalility (Shimada)
Lecture 3: Design of sequential circuit -sequential circuit and its deisgn- (Yao)
Lecture 4: Design of sequential circuit -simplify of sequential circuit- (Yao)
Lecture 5: Simplify of multi-level logical circuit -ESPRESSO and Weak Division- (Yao)
Lecture 6: Simplify of multi-level logical circuit -CSPF and SDC- (Yao)
Lecture 7: Low power design (Yao)
Lecture 8: Low power design and high reliability design (Yao)
Lecture 9: High reliability design (Yao)
Lecture 10: Hardware / software co-design I (Hara)
Lecture 11: Hardware / software co-design II (Hara)
Lecture 12: High level synthesis I (Hara)
Lecture 13: High level synthesis II (Hara)
Lecture 14: Layout design -layout design of cell base design- (Hara)
Lecture 15: Layout design -layout design of programmable hardware- (Shimada) and conclusion (Yao
and Hara)
◇
教科書:
講義スライドを下記 URL に掲載する。
http://arch.naist.jp/~yaojun/lectures/2012_Q4/Hardware_Design_I/
Lecture slides will be prepared under the following URL.
http://arch.naist.jp/~yaojun/lectures/2012_Q4/Hardware_Design_I/
◇
参考書:
各講義内容に興味を持ち、より詳細を知りたい人向けに以下の参考書を勧める。
Behrooz Parhami, "Computer Arithmetic -- Algorithms and
Hardware Designs", Oxford University Press, ISBN 978-0-19-32848-6, 2010.
高位合成：
藤田 昌宏編著 "システム LSI 設計工学,"
オーム社, ISBN 4-274-20297-6, 2006/10.
The books listed here are for advanced topics.
Low power:
Jan Rabaey, "Low Power Design Essentials (Series on Integrated Circuits and Systems)",
Springer-Verlag, ISBN: 978-0387717128, 2009
High level synthesis:
Gajski, D.D., Abdi, S., Gerstlauer, A., and Schirner, G.,
"Embedded System Design: Modeling, Synthesis and Verification,"
Springer, ISBN 978-1-4419-0503-1, 2009.
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履修条件:
I 期もしくは III 期に開講される「計算機システム概論」で
説明される以下の内容を理解していること。
「計算機システム概論」http://arch.naist.jp/htdocs-arch4/
・ブール代数と基本論理素子
・組み合わせ回路と演算器
・記憶素子(フリップフロップと RAM)
The following topics from "Introductions to Computer System"
are prerequisite for this lecture.
"Introductions to Computer System" will be given in Quarter I and III.
http://arch.naist.jp/htdocs-arch4/
* Boolean algebra and basic logical elements
* Combinational logical circuit and arithmetic unit
* Memory elements (flip-flop and RAM)
◇
成績評価:
ランダムに 10 回程度行う小テスト(60%)、および、期末試験(2 月 7 日，40%)により評価する。
* Around 10 randomly held quiz in courses. (60% of the final score)
* Final examination on February 7. (40% of the final score)
◇
オフィスアワー:
B403 号室(嶋田)か B405 号室(姚、原)にいる時(扉を開けている時)は何時でも。あらかじめメールや電話
(5301 or 5302)などで予約することを推奨する。
You are welcomed to visit us at
* B403 (Shimada), phone No.: 5301
* B405 (Yao & Hara), phone No.: 5302
Please check via email or internal phone line.
Hardware Design Ⅱ
ハードウェア設計論Ⅱ
◇
担当教員：井上
米田
美智子（いのうえ
友和（よねだ
みちこ）、大竹
哲史（おおたけ
さとし）
ともかず）
◇
単位数：２ ◇
講義室：L2
◇
開講時期：Ⅱ期 水曜１限、金曜２限
◇
授業目的：
VLSI の進歩は、製造・設計・テストなど様々な技術の進歩に支えられています。本講義では、VLSI の
テスト技術に焦点を当て、基礎から最新のテスト技術までを学習し、VLSI の製造工程におけるテストの
役割と重要性の理解を深めます。
Development of VLSIs is realized by advance of several technologies such as manufacturing,
designing and testing. In this lecture, we can study several topics on VLSI testing from bases
to recent technologies, and deeply understand roles and importance of test technology as a part
of VLSI production process.
◇
授業内容:
Chapter 1. VLSI テストの役割
Chapter 2. 論理回路の設計
Roles and Economics of VLSI Testing
Design of Logic Circuits
Chapter 3. 故障モデルとテスト
Fault Model and Test
Chapter 4. テスト生成 Test Generation
Chapter 5. 故障シミュレーション
Fault Simulation
Chapter 6. テスト容易化設計 I (スキャン設計） Design for Testability I (Scan Design)
Chapter 7.組み込み自己テスト Built-in Self-Test
Chapter 8.テスト圧縮 Test Compaction
Chapter 9. 故障診断 Fault Diagnosis
Chapter 10. 非同期回路テスト Test of Asynchronous
Circuits
Chapter 11. 低消費電力テスト Low Power Testing
Chapter 12.テスト容易化設計 II (非スキャン設計） Design for Testability II (Non-Scan DFT)
Chapter 13.システムオンチップのテスト SoC Testing
Chapter 14.プロセッサ自己テスト
Chapter 15. まとめと試験
◇
Software-based Self-Test of Processors
Conclusions and Examination
教科書:
特になし
講義ノートを配布
No designated textbook. The handouts are available from this page.
◇
参考書:
[References]
1. Miron Abramovici, Melvin A. Breuer, Arthur D. Friedman: Digital Systems Testing and Testable
Design, Wiley-IEEE Press; Revised Version, 1990.
2. M. Bushnell, Vishwani Agrawal: Essentials of Electronic Testing for Digital, Memory, and
Mixed-Signal VLSI Circuits, Springer, 2000.
◇
履修条件:
論理回路に関する基礎的知識があることが望ましい。
Students are desired to have the background knowledge on logic circuit.
◇
成績評価:
試験（50％）、レポート（50％）により成績を評価する。
Students are evaluated by examinations (50%) and reports (50%).
◇
オフィスアワー:
井上
B411, 米田
B413
水曜日５限・金曜日５限。
Every Wednesday and Friday of the second semester 16:50 - 18:00
at Rooms B411 (Inoue) and B413 (Yoneda)
高性能計算機アーキテクチャ
High Performance Computer Architecture
◇
担当教員：中島
康彦（なかしま
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 木曜２限
◇
授業目的：
やすひこ）
講義室：L2
ハードウェア技術者/研究者になりたい学生はもちろん、ソフトウェア技術者/研究者としてより高性能
なプロダクトの開発を目指す学生が、様々な角度からプログラム実行方式を検討できるようになること
を目的とする。プログラムを効率良く動かすための様々な仕掛けについて、多くの事例を用いながら詳
細に説明する。
This lecture gives variety of efficient techniques and tradeoffs including speed, power,
compatibility, security, and so on for executing programs. The wide and profound knowledge is
helpful for students that have main interest in not only hardware but also software.
◇
授業内容:
1．高性能計算機アーキテクチャへの誘い … 狭義と広義のアーキテクチャ，変化する CPU とメモリの関
係
Intro. to High Performance Architecture … Architecture in the narrow/wide sense and
transitional relation of CPU/memory
2．命令パイプライン … 命令列，レジスタ，メモリ，命令フェッチから結果格納まで
Basic Pipeline … Instruction stream, registers, memory and pipelines from fetch to write
3．予測と投機 … プリフェッチ，分岐予測，トレースキャッシュ，値予測
ILP/TLP … Value Prediction and Speclation
4．命令レベル並列処理１ … スーパスカラ
ILP 1
… Supersalar
5．命令レベル並列処理２ … VLIW とコンパイラ
ILP 2
… VLIW and compiler
6．ベクトルと演算器アレイ … 主記憶スループットによる構成の違い
ILP 3 … Vector and Array
7．スレッドレベル並列処理 … SMT/CMP
TLP … SMT/CMP
8. まとめと期末試験
◇
教科書:
WEB only
http://arch.naist.jp/htdocs-arch4/book/book1.pdf
http://arch.naist.jp/htdocs-arch0/
◇
参考書:
Power-efficient System Design ISBN978-1-4419-6387-1
Computer Architecture A Quantitative Approach ISBN0-12-370490-1
Principles of CMOS VLSI Design A Systems Perspective ISBN0-321-22337-3
Embedded Computing A VLIW Approach to Architecture, Compilers, and Tools ISBN1-55860-766-8
Speculative Execution in High Performance Computer Architecture ISBN1-58488-447-9
◇
履修条件:
None
◇
成績評価:
Mini-tests(35%) and Exam(65%).
◇
オフィスアワー:
None (Make an appointment by e-mail in advance)
分散システムとミドルウェア
Distributed Systems and Middleware
◇
担当教員：安本
慶一（やすもと
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 月曜１限
◇
授業目的：
けいいち）
講義室：L2
多数の計算機がネットワークを介して協調動作することで実現される分散システムとそれを実現するた
めのソフトウェアおよびネットワーク技術について幅広く学習することを目的とする。
In this lecture, we study software (middleware) and networking technologies to realize distributed
systems consisting of many heterogeneous computing devices.
◇
授業内容:
情報通信機器の多様化およびデータ通信技術の発展にともない、ネットワーク接続された多数の機器か
ら構成される分散システムがますます重要になってきた。本講義では、分散システムを実現するための
主要な技術を学習する。具体的なトピックは以下の通りである。
１．分散システムとは？
２．分散システムのアーキテクチャ
３．ピアツーピアシステム
４．通信ミドルウェア
５．マルチメディアと QoS
６．分散パーベイシブシステム（１）
７．分散パーベイシブシステム（２）
８．まとめ
Recent progress of information appliances and networking technologies have made distributed
systems more important. In this lecture, we study some of the latest technologies to realize
distributed systems. Detailed topics are as follows.
1. Introduction to Distributed Systems
2. Architecture
3. Peer-to-Peer Systems
4. Communication Middleware
5. Multimedia Networking and QoS
6. Pervasive Computing and Communication (1)
7. Pervasive Computing and Communication (1)
8. Summary
(注) 授業は英語で行います．
Note: Lectures are provided in English.
◇
教科書:
内容をまとめた資料を以下の URL で配布する。
Handouts are provided in the following URL.
http://www.aist-nara.ac.jp/~yasumoto/lecture/dsmw/index.html
◇
参考書:
1. G. Coulouris, J. Dollimore, T. Kindberg: Distributed Systems, Concepts and Design, 5th edition,
Addison Wesley, 2011
2. A.S. Tanenbaum and M. v. Steen: Distributed Systems, 2nd edition, Pearson Education, 2007
3. J. Kurose and K. W. Roth: Computer Networking 5th Edition – A Top-Down Approach, Addison Wesley,
2010
◇
履修条件:
計算機ネットワーク、階層プロトコルについての基礎知識を有していることが望ましい。
Knowledge about computer networks and protocol stacks is not mandatory but desirable.
◇
成績評価:
課題レポート（3 回予定，80%）と積極的な授業への参加（質問等，20%）
により評価する。
Evaluation will be based on reports (3 times, 80%) and active participation (through questions,
20%).
◇
オフィスアワー:
A401 在室時はいつでも
anytime the lecturer is in A401
ソフトウェア設計論
◇
担当教員：飯田
元（いいだ
はじむ）、吉田
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅰ期 月曜２限、水曜１限
◇
授業目的：
Software Design
則裕（よしだ
のりひろ）
講義室：L1
ソフトウェアの開発に必須である、要求・設計モデリングの手法の習得や，ソフトウェアの開発プロ
セスやライフサイクルに関連する概念の理解を目指す。
◇
授業内容:
ソフトウェアが社会に浸透し、高度化・大規模化するにつれて、ソフトウェア開発における生産性の向
上と品質の確保は、ますます重要な技術的課題となってきている。工業製品としてソフトウェアを開発
するためには、要求分析、設計、実装、テスト、運用といったソフトウェア構築のためのエンジニアリ
ングプロセス全体を通じた理解と、各フェーズにおいて有効な手法やツールの習得が不可欠である。本
授業では、ソフトウェア工学の知識領域のうち、ソフトウェアのライフサイクルを通じたエンジニアリ
ングプロセスについて焦点を当てる。特に UML などのモデリング言語を用いた要求分析および設計の手
法を中心に、オープンソース開発で標準的に用いられているツール群の活用手法などのトピックスを概
説すると共に、実際に演習などを行うことで、ソフトウェア工学におけるエンジニアリングプロセス全
般の現状と今後について議論し、理解を深める。具体的には、次の６つの基本知識領域を取り上げる。
基本知識領域
１．ソフトウェア要求：構造化分析、オブジェクト指向分析
２．ソフトウェア設計：構造化設計、オブジェクト指向設計、デザインパターン
３．ソフトウェア構築：構造化プログラミング、再利用技術
４．ソフトウェア構成管理：バージョン管理、プロダクトライン
５．ソフトウェアエンジニアリング・プロセス：プロセスモデル、プロセス改善
６．ソフトウェアエンジニアリング・ツール：統合開発環境、コード分析ツール
◇
教科書:
特になし。講義ノートを配布。
◇
参考書:
井上克郎、松本健一、飯田元、ソフトウェアプロセス、共立出版 (2000)。
その他、関連する書籍や資料は講義中に紹介する。
◇
履修条件:
プログラミング手法、アルゴリズムとデータ構造、プログラミング言語、OS などに関する基礎知識を有
することが望ましいが、必須ではない。
履修にあたっては，下記リンクのサポートサイトのユーザ登録を行なうこと．
資料の配付・課題の提出はすべてサポートサイトにて行なう．
登録期間は第 1 回講義日 0:00～第 2 回講義日 24:00 までの間とする．
◇
成績評価:
中間演習課題 40％，最終演習課題 50％（レポートの完成度や独創性を重視）、出席状況 10％
◇
オフィスアワー:
（A305）水曜日 13:30－15:00
Software Engineering Ⅰ
ソフトウェア工学Ⅰ
◇
担当教員：松本
健一（まつもと
けんいち）、森崎
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 月曜２限、木曜１限
◇
授業目的：
修司（もりさき
しゅうじ）
講義室：L2
ソフトウェアやその開発／利用プロセスに対する計測、評価、フィードバックといった定量的アプロ
ーチを基礎として、ソフトウェアの生産性や品質を高める技術の習得を目指す。
◇
授業内容:
ソフトウェアが社会に浸透し、高度化、大規模化するにつれて、ソフトウェア開発における生産性の向
上と品質の確保は、ますます重要な技術的課題となってきている。そして、課題解決のためには、要求
分析、設計、実装といったソフトウェア構築のための技術と共に、限られた資源とスケジュールの中で
ソフトウェアが予定通りに構築できるよう手助けをする技術、開発途中で成果物の品質を推測したり改
善したりするための技術も必要となる。
本授業では、ソフトウェア工学の知識領域のうち、ソフトウェアテスティング、ソフトウェア工学マネ
ージメント、ソフトウェア品質、ソフトウェア保守に焦点を当てる。特に、ソフトウェアやその開発／
利用プロセスの定量的な計測、開発途中で成果物の品質を推測するレビュー/インスペクションに関する
技術を取り上げ、関連するトピックスについても概説すると共に、レポート提出、発表を適宜求めるこ
とで、ソフトウェア工学の現状と今後について議論し、理解を深める。具体的なトピックスは次のとお
り。
１．概論：ソフトウェア開発の現状と課題
２．定量的アプローチ：ソフトウェアメトリクス、計測フレームワーク、プロファイラ
３．ソフトウェア・テスティング：テスト手法、ソフトウェア信頼度成長モデル
４．ソフトウェア工学マネージメント：プロジェクト管理、規模・工数見積り、ＥＶＭ
５．ソフトウェア品質：レビュー/インスペクション、プログラムリーディング、ソフトウェア脆弱性、
検証と妥当性確認
６．ソフトウェア保守: 基礎、課題、プロセス
◇
教科書:
特になし。講義ノートを配布。
◇
参考書:
井上克郎、松本健一、飯田元、ソフトウェアプロセス、共立出版 (2000)
鳥居宏次、ソフトウェア開発におけるエンピリカルアプローチ、アスキー(2008)
その他、関連する書籍や資料は講義中に紹介する。
◇
履修条件:
プログラミング手法、アルゴリズムとデータ構造、プログラミング言語、OS などに関する基礎知識を有
することが望ましいが、必須ではない。
◇
成績評価:
試験（40％）、提出レポートの完成度や独創性（30％）、提出レポートの発表と質疑応答状況（20％）、お
よび、出席状況（10％）によって行う。
◇
オフィスアワー:
随時．ただし事前にメール等にて連絡すること．（松本 B301，森崎 B306）
Software Engineering Ⅱ
ソフトウェア工学Ⅱ
◇
担当教員：門田
暁人（もんでん
あきと）、伊原
大平
雅雄（おおひら
まさお）
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 月曜２限、火曜２限
◇
授業目的：
彰紀（いはら
あきのり）
講義室：L1
グローバル時代のソフトウェア開発における技術的課題の解決のための方法論，ツール，及び，ノウハ
ウについて，ソフトウェア開発プロジェクトの実績データを交えてより実務的な視点から学習する．
◇
授業内容:
ソフトウェアの大規模化，多機能化への要求が増大する中，開発期間の短縮，及び，高信頼性の確保へ
の圧力がますます強まっている．さらには，海外への開発の委託，著作権やソフトウェア特許の問題，
オープンソースソフトウェアの利用，情報漏えいへの対策など，新しい課題も生じている．本授業では，
ソフトウェア工学Ⅰ，ソフトウェア設計論の授業で学んだソフトウェア構築やマネジメントのための方
法論を踏まえ，それらを開発現場へ適用する際の原理原則，及び，より個別性の高い課題や新しい課題
への対策や方法論について学習する．特に，実際のソフトウェア開発プロジェクトの実績データに基づ
く学習を重視し，データ分析やツールの使用についてのレポート課題の提出，発表を適宜求める．本授
業が主に対象とする領域は下記の通りである．
１．ソフトウェア開発管理（門田） Software Project Management
２．ソフトウェアリポジトリマイニング（伊原） Software Repository Mining
３．オープンソースソフトウェア開発・利用支援（大平） Open Source Software Development
４．ソフトウェアの著作権，特許，契約（門田） Software Copyright, Patent and License
第１回:データでみるソフトウェア開発の現状（門田）
第２回:ソフトウェアの著作権，特許，契約（門田）
第３回:ソフトウェア開発管理 1
開発管理の三大技術（門田）
第４回:ソフトウェア開発管理 2
工程区切りにおける品質評価（門田）
第５回:ソフトウェア開発管理 3
手戻り分析・出荷判定（門田）
第６回:ソフトウェア開発管理 4
コーディング品質（門田）
第７回:リポジトリマイニング 1
概要（伊原）
第８回:リポジトリマイニング 2
統計解析（伊原）
第９回:リポジトリマイニング 3
ネットワーク分析（伊原）
第１０回:ソフトウェア開発管理 5
品質の事後評価 実習（門田）
第１１回:オープンソースソフトウェア 1
歴史とトレンド（大平）
第１２回:オープンソースソフトウェア 2
OSS 開発方法論（大平）
第１３回:オープンソースソフトウェア 3
コミュニティマネジメント（大平）
第１４回:リポジトリマイニング 4
実習（伊原）
第１５回:講義総括と試験（門田，伊原）
◇
教科書:
特になし．講義ノートを配布．
◇
参考書:
誉田 直美，ソフトウェア品質会計，日科技連出版社 (2010)．
情報処理推進機構ソフトウェア・エンジニアリング・センター著作・監修，ソフトウェア開発データ白
書 2010-2011，日経 BP（2010）．
鳥居宏次（監修），国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学（著），ソフトウェア開発におけるエンピ
リカルアプローチ，アスキー (2008)．
その他，関連する書籍や資料は講義中に紹介する．
◇
履修条件:
ソフトウェア工学Ⅰ，ソフトウェア設計論を受講していることが望ましいが，必須ではない．
◇
成績評価:
試験（30%），提出レポート（40%），提出レポートの発表と質疑応答（30%）によって行う．
◇
オフィスアワー:
随時．ただし事前にメール等にて連絡すること．
（門田 B303，伊原 B306）
データ工学
◇平成 24 年度は開講しません。
Data Engineering
プログラミング演習
◇
Exercise in Programming
担当教員：門田
暁人（もんでん
あきと）、姚
駿（やお
橋本
健二（はしもと
けんじ）、奥田
河合
紀彦（かわい
のりひこ）、渡辺
じゅん）
剛（おくだ
たけし）
一帆（わたなべ
かずほ）
◇
単位数：２ ◇
講義室：A207
◇
開講時期：Ⅰ期 木曜４・５限
◇
授業目的：
プログラミングの基礎技能を修得する。
◇
授業内容:
プログラミングの基礎技能を習得するための（演習を中心とした）実習である。プ
ログラミングの基礎的な概念を理解するためのものから、応用分野での実際的なプロ
グラミングを理解するためのものまで、実習課題がいくつか設定され、受講生の知識、
経験、興味に応じて選択する。
◇
教科書:
特になし。必要に応じて資料を配布する。
◇
参考書:
1. レス ハンコック : C 言語入門: アスキー, 1992. ISBN: ISBN: 4756102700
2. ハーバート シルト : 独習 C : 翔泳社, 1999. ISBN: 488135700X
3. Bjarne Stroustrup : プログラミング言語 C++ : アジソンウェスレイパブリッシ
ャーズジャパン, 1998. ISBN: 475611895X
4. その他のプログラミング言語参考書
◇
履修条件:
特になし。
◇
成績評価:
初心者を対象とするコースでは，演習(50%)と課題レポート(50%)の両方を考慮する．
中級者を対象とするコースでは，基本的に課題レポート(100％)に基づいて単位認定を
行う．
◇
オフィスアワー:
随時．ただし事前にメール等にて連絡すること．（門田
／
Ⅱ期 月曜４・５限
B303）
先端ソフトウェア工学Ⅰ
Advanced Software Engineering I
◇
担当教員：飯田
吉田
元（いいだ
はじむ）、田中
則裕（よしだ
康（たなか やすし）
のりひろ）
◇
単位数：２ ◇
講義室：L2
◇
開講時期：Ⅱ期 火曜３限、木曜５限
◇
授業目的：
本講義は、エンタープライズ系アプリケーションの開発に関する実践的技術、特に、WEB ウェア開発，コ
ンポーネント，モデルベース開発についての知識及び技術の習得を目的とする。
本講義は IT-Spiral プログラムの一部であり、当該プログラム修了のためには本講義の履修が必要であ
る。
◇
授業内容:
下記の内容について、ビデオ教材を用いた講義を行う。
第１章：ウェブ工学（和歌山大学提供）
1-1:ウェブ工学概論 コンテンツ配置（クライアント、サーバー、データベース）と記述言語（マークア
ップ言語、スクリプト言語、プログラミング言語）の組合わせで特徴づけられるウェブ工学の構成技術
について概観する。
1-2:文書構造化の技術 マークアップ言語の構成とスキーマ定義（具体例：HTML,XML）、および木構造デ
ータに対する検証について解説する。
1-3 文書変換・表現の技術:文書表現のための構造変換技術（XSL),およびスタイル定義（CSS)について
解説する。
1-4 実装技術: CGI, PHP を具体的に用いて，ページの生成・編成・遷移，セッション管理およびセキュ
ウリティについて説明する。
1-5 フレームワーク: MVC2 に基づくウェブアプリケーション開発手法とそれを実現する環境(Struts)に
ついて説明する。
第 2 章：コンポーネント/パターン指向ソフトウェア開発（立命館大学提供）
2-1 ソフトウェア開発におけるコンポーネントとパターン: コンポーネント指向ソフトウェア開発を紹
介し、従来のソフトウェア開発手法との違い、利点をまとめる。また、パターンを取り入れたソフトウ
ェア開発に関して、その概要を紹介する。
2-2 コンポーネント指向開発方法論: 開発方法論として、UML コンポーネント設計, KobrA を取り上げ、
それぞれのプロセスや特徴をまとめる。また，プロダクトライン開発についても解説する。
2-3 コンポーネントアーキテクチャと実装技術: 代表的なコンポーネントアーキテクチャとその実装技
術に関して歴史的背景を紹介する。また、コンポーネント実装技術の具体例として、EJB，Web サービス
技術(SOAP, WSDL, REST)などを解説する。
2-4 ソフトウェアパターン: ソフトウェア開発工程におけるソフトウェアパターンを紹介する。また、
分析パターン、アーキテクチャパターン，デザインパターンを解説する。
2-5 リファクタリング: オブジェクト指向の設計原則と設計を改善するためのリファクタリングについ
て解説する。
第 3 章：モデル中心ソフトウェア開発（京都大学提供）
3-1 モデルを用いたソフトウェア開発: ソフトウェア開発におけるモデルの活用について概説する．モ
デルの意義，良いモデルの満たすべき性質（妥当性，完全性，無矛盾性など），モデル間の追跡性（水平，
垂直）について解説し，ソフトウェア開発を支援するために必要なモデル管理の要件について説明する．
3-2 メタモデリングとソフトウェア開発支援: ソフトウェア開発支援に必要となるメタモデルについて
解説する．メタモデルをスキーマとしたソフトウェアリポジトリの構成法と，それを利用した追跡性の
管理について，例題・演習を含めた解説を行う．
3-3 モデル駆動アーキテクチャとモデル駆動開発（１）: OMG の提唱するモデル駆動アーキテクチャ（MDA）
について概説する．MDA の技術要素である，CIM，PIM，PSM，モデル変換，マッピング，MOF などについ
て解説する．
3-4 モデル駆動アーキテクチャとモデル駆動開発（２）: MDA の考え方にしたがったモデル駆動ソフトウ
ェア開発（MDD）について例題・演習を含めた解説を行う．第２回で解説したメタモデルを利用したモデ
ル変換やコード生成について解説し，MDA/MDD の自動化技術に対する理解を深める．
3-5 ソフトウェアテスト・検証へのモデルの活用: ソフトウェアテストおよび検証におけるモデルの利
活用について概説する．モデルレベルでのテスト技法，モデル変換によるテストモデルの生成などにつ
いて解説するとともに，モデル検査検証についても概説する．
◇
教科書:
なし
◇
参考書:
Stephen J. Mellor, Marc J. Balcer 著
Executable UML---A Foundation for Model-Driven Architecture
Addision-Wesley,2002. ISBN0201748045
◇
履修条件:
履修条件は特にないが、以下の項目について基礎的な知識を有することが望ましい
プログラミング言語と技法、オペレーティングシステム、ネットワーク、データベース,
ソフトウェア開発論、オブジェクト指向分析、設計、実装、ソフトウェア保守,UML 記法
履修にあたっては，下記リンクのサポートサイトのユーザ登録を行なうこと．
資料の配付・課題の提出はすべてサポートサイトにて行なう．
登録期間は第 1 回講義日 0:00～第 2 回講義日 24:00 までの間とする．
◇
成績評価:
各チャプター毎に実施する演習課題の評点を合計して判定する
◇
オフィスアワー:
随時（A305）
先端ソフトウェア工学Ⅱ
Advanced Software Engineering II
◇
担当教員：岡田
実（おかだ
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 木曜４・５限
◇
授業目的：
みのる）、東野
武史（ひがしの
たけし）
講義室：L1
本講義では，ディジタルワイヤレス通信システムのシミュレータを開発し、周波数利用効率の高い無線
伝送方式を提案することを目的とする．シミュレータには、フェージングチャネル、OFDM、誤り検出等
を実装する。
Course objectives are to develop a simulator for the digital wireless communication. And
participants voluntary propose some methods to enhance the frequency utilization efficiency.
Simulator has a capable of actual wireless communication functions such as multi-path fading,
OFDM, error detection.
◇
授業内容:
Chapter 1. ディジタル変復調とビット誤り率
第 1 回 解析信号とディジタル変復調の基礎
第 2 回 解析信号とディジタル変復調シミュレーション
第 3 回 1.2 AWGN チャネルの誤り率解析の基礎
第 4 回 1.2 AWGN チャネルの誤り率解析シミュレーション
第 5 回 多値の直交振幅変調の信号設計の基礎
第 6 回 多値の直交振幅変調の信号設計シミュレーション
Chapter 2. マルチキャリア変調
第 7 回 マルチパスフェージングの基礎
第 8 回 マルチパスフェージングシミュレーション
第 9 回 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplex)の基礎
第 10 回 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplex)シミュレーション
Chapter 3. マルチメディア無線伝送シミュレーション
第 11 回 情報源符号化の基礎
第 12 回 情報源符号化シミュレーション
第 13 回 パリティチェックによる誤り検出の基礎
第 14 回 パリティチェックによる誤り検出シミュレーション
第 15 回 無線伝送システム
第 16 回 無線伝送システムシミュレーション
◇
教科書:
◇
参考書:
J.G. Proakis: Digital Communications, McGraw-Hill
Taub, Schilling: Principles of Communication Systems
Andrea Goldsmith: Wireless communications
◇
履修条件:
講義時間中に演習を行うので、ノート PC を持参すること。
Bring your laptop PC when you attend the lecture.
◇
成績評価:
各チャプター毎に実施する演習課題の評点を合計して判定する.
◇
オフィスアワー:
随時(A-413)
計測情報処理Ⅰ
◇平成 24 年度は開講しません。
Sensory Information Processing Ⅰ
計測情報処理Ⅱ
◇平成 24 年度は開講しません。
Sensory Information Processing Ⅱ
Speech Processing Ⅰ
音情報処理論Ⅰ
◇
担当教員：鹿野
川波
清宏（しかの
きよひろ）、猿渡
弘道（かわなみ
ひろみち）、原
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 月曜２限、木曜１限
◇
授業目的：
洋（さるわたり
直（はら
ひろし）
すなお）
講義室：L1
音声を例にあげて、時系列の周波数分析や自己回帰モデルのような時系列信号処理の基礎知識の習得
をはかる。また、音声認識を例に上げて、時間軸非線型マッチングのアルゴリズムについて述べ、時系
列マッチングアルゴリズムの理解をはかる。さらに、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）による音声認識に
ついて、ＥＭアルゴリズムによる学習過程の理解をはかる。同じＥＭアルゴリズムによる統計的言語モ
デルについての理解をはかる。
◇
授業内容:
音声情報処理の基礎的な技術について，基本的な手法・アルゴリズムを中心に講義を行う．とくに，音
声の性質の理解，統計的な音声認識へのアプローチに重点をおいて説明する．今期の授業では，ＥＭア
ルゴリズム(Expectation-Maximization Algorithm)を中心にすえて，音声認識以外の分野への適用につ
いても触れる．
具体的な項目を以下に記す．
・音声学基礎（音韻・音素体系，音韻特徴，スペクトログラム）
Fundamentals of phonetics (phonology, characteristics of speech, spectrogram)
・音声信号処理（ＤＦＴ，ＬＰＣ分析）
Speech signal processing (DFT, LPC analysis)
・音声合成
Speech synthesis
パターンマッチングによる音声認識（時間軸非線形マッチング（ＤＴＷ），スペクトル距離尺度）
Speech recognition by pattern matching (DTW, Spectral distance measure)
・統計的音声認識（ＥＭアルゴリズム，ＨＭＭ，統計的言語モデル）
Statistical speech recognition (EM algorithm, HMM, statistical language model)
【担当予定】
第 1-4 回: 猿渡 音声信号処理 (Speech signal processing)
第 5-8 回 : 川 波 音 声 学 基 礎 , 音 声 合 成 ， パ タ ー ン マ ッ チ ン グ に よ る 音 声 認 識 (Fundamentals of
phonetics, Pattern matching)
第 9-12 回: 鹿野 統計的音声認識（EM アルゴリズム，HMM）(Statistical speech recognition (EM algorithm,
HMM))
第 13-14 回: 原 統計的音声認識（言語モデル）(Statistical speech recognition (statistical language
model))
第 15 回: 質疑, 試験 (Discussion and examination)
◇
教科書:
特になし。講義ノートを配布する。
◇
参考書:
1. 鹿野、中村、伊勢、音声・音情報のディジタル信号処理、昭晃堂
2. 鹿野、伊藤、河原、武田、山本、音声認識システム、オーム社、2001 年
3. R. Darbin et al., Biological sequence analysis, Cambridge Univ. Press, 1998
◇
履修条件:
特になし。
◇
成績評価:
成績評価は、毎時間行なう小演習（ときにはレポート）と最終試験（資料持込可）による。具体的には、
小演習 50％と最終試験 50％の評価点と、最終試験のみの評価点の良い方で判断する。一部のレポートを
試験に含めることがある。
◇
オフィスアワー:
鹿野：（B611）月曜日５限・木曜日５限。その他、空いているときは何時でも。
猿渡：（B614）月曜日５限・木曜日５限。その他、空いているときは何時でも。
川波：（B613）月曜日５限・木曜日５限。その他、空いているときは何時でも。
原
：（B613）月曜日５限・木曜日５限。その他、空いているときは何時でも。
Speech Processing Ⅱ
音情報処理論Ⅱ
◇
担当教員：鹿野
猿渡
原
清宏（しかの
きよひろ）、Nick Campbell
洋（さるわたり
直（はら
ひろし）、戸田
智基（とだ
ともき）
すなお）
◇
単位数：２ ◇
講義室：L1
◇
開講時期：Ⅳ期 月曜１限、水曜１限
◇
授業目的：
音声情報処理の最先端技術の動向について、外部講師も含めて解説し、研究開発動向の理解をはかる。
また、音声認識、音声合成、音声学、信号処理の分野での課題を与えて、実際の技術について、身をも
って体験させ、理解を深める。
This course covers Advanced Speech Processing technology, and includes updates from external
lecturers about the latest research trends worldwide. We focus on speech recognition, speech
synthesis, phonetics, and signal processing applications, and ensure full hands-on experience
across the board for a better intuitive understanding of the technology.
◇
授業内容:
音情報処理論Ⅰが、音声情報処理の基礎的な事項の講義であるのに対して、この講義では、音声情報
処理の実際上の応用に焦点を当てて講義を行う。特に、実環境での音声認識・対話の技術、音声分析・
変換・合成の技術、音声学、マイクロフォンアレーの技術について講義する。講義では、下記の４つの
課題レポートを課す予定である。
・音声認識・対話（担当：鹿野、原＋外部講師）
・音声分析・変換・合成（担当：戸田＋外部講師）
・音声学（担当：Campbell）英語
・音響信号処理（担当：猿渡＋外部講師）
We cover acoustics-related information processing theory, with lectures on basic speech processing.
The lectures focus on practical applications of speech processing, In particular, we cover speech
recognition technology in real-world environments, as well as speech analysis, manipulation, and
synthesis techniques, basic phonetics and discourse processing, and microphone-array technology.
Courses are offered in the following four research areas:
- Interactive speech recognition (Contact: Shikano and Hara)in Japanese
- Speech analysis & synthesis (Contact: Toda) in Japanese
- Phonetics and discourse processing (Contact: Campbell) in English
- Acoustic signal processing (Contact: Saruwatari)in Japanese
◇
教科書:
特になし。講義ノートを配布する。
There is no textbook for this course. Lecturers will distribute notes as needed.
◇
参考書:
1. 鹿野、伊藤、河原、武田、山本、音声認識システム、オーム社、2001 年
◇
履修条件:
音情報処理論 I（先修条件ではない）
Speech Processing I (not an absolute requirement but preferred)
◇
成績評価:
成績評価は、上記の４分野のレポートと、出席によって行なう。評価配分は、レポート（70％）、出席（30％）
である。ただし、10 回の出席、および３分野のレポートの提出が最低条件である。
Grading, and reporting these four areas, done by the attendees.
Allocation evaluation:
Report (70%), attendance (30%). However, a minimum attendance of 10
lectures, and coverage of three fields is required.
◇
オフィスアワー:
鹿野：（B611）月曜日５限・木曜日５限。その他、空いているときは何時でも。
猿渡：（B614）月曜日５限・木曜日５限。その他、空いているときは何時でも。
戸田：（B713）月曜日５限・木曜日５限。その他、空いているときは何時でも。
原
：（B613）月曜日５限・木曜日５限。その他、空いているときは何時でも。
人工知能基礎論
◇
担当教員：新保
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅰ期 月曜２限
◇
授業目的：
This course is intended to introduce students to fundamental concepts and
techniques in Artificial Intelligence.
◇
授業内容:
The topics to be covered include the following:
Lecture
Lecture
Lecture
Lecture
Lecture
Lecture
Lecture
Lecture
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
仁（しんぼ
Foundation of Artificial Intelligence
まさし）
講義室：L2
Introduction to artificial intelligence. Typology of AI search
Uninformed search (breadth-first and depth-first searches)
Uniform-cost search and Dijkstra's algorithm
Heuristic search: A* and IDA*
Propositional logic: Syntax
Propositional logic: Semantics
Conjunctive normal form
(Propositional) resolution procedure
Note: the lectures will be given in English (注: 英語による授業)
◇
教科書:
None. Lecture slides will be uploaded to the course web page (Follow the link
below).
講義スライドを講義 web ページ (下のリンク先) で配布します.
◇
参考書:
１．Nils J. Nilsson. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann
Publishers, 1998. ISBN13: 978-1558605350
２．Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach,
3rd ed. Prentice Hall, 2010. ISBN: 0 13 604259 7
◇
履修条件:
This course has no prerequisites.
◇
成績評価:
Midterm assignments: 60%
Final assignment: 40％
◇
オフィスアワー:
16:50-18:20 on Mondays (Room A703), or by appointment
人工知能論
Artificial Intelligence
◇
担当教員：浮田
宗伯（うきた
のりみち）
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 月曜１限、木曜２限
◇
授業目的：
講義室：L1
人間の知的活動を計算機システムにより実現するためには，様々な知識表現・知識獲得・問題解決法・
推論アルゴリズムなどが必要となる．本講義では，それらの基礎知識の習得を目的とする.
This course provides foundations of the Artificial Intelligence (AI) such as
knowledge representations and acquisition, search and inference algorithms.
These techniques can be utilized to achieve human-like intelligent systems.
◇
授業内容:
知能システム実現に必要な基盤技術の中から，知識表現，探索，学習，パターン認識についてそれぞれ
基礎的知識と応用例を紹介する．
１．概論
２．知識表現：述語論理，プロダクションシステム，エキスパートシステムなど．
３．探索：ツリー探索，状態空間探索，分枝限定法など．
４．学習：ニューラルネットワーク，強化学習など．
５．パターン認識：マルチメディアデータのパターン認識，最近傍探索，部分空間法など．
This course covers the following topics:
- Introduction to AI
- Knowledge representations: predicate logic, production and expert systems
- Search: tree search, state-space search
- Learning and inference: neural network, reinforcement learning
- Pattern recognition: subspace method, support vector machine
◇
教科書:
なし．スライド配布．
No texts. Lecture slides would be distributed.
◇
参考書:
馬場口，山田：人工知能の基礎，昭晃堂，1999
石井ら：わかりやすいパターン認識，オウム社，1998
Stuart Russell, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2009.
◇
履修条件:
アルゴリズム概論，人工知能基礎論を履修していることが望ましい（必須条件ではない）．
Students are desired to take "Introduction to Algorithms" and "Foundation of
Artificial Intelligence".
◇
成績評価:
授業時の小テスト（３０％），実習レポート（３０％），および最終テスト（４０％）．
Mini-exams (30%), homework of programming (30%), and final exam (40%).
◇
オフィスアワー:
（A212-2）開講日の５限目を基本とする．ただし，在室時には随時対応．
電子メイルによる質問は常時歓迎．
講義最中の質問が最歓迎．
Coming to A212-2 in 5-th hour is desired, while you can visit A212-2 whenever I'm there.
Questions via emails are welcome.
Questions during AI classes are most welcome.
環境知能論
Ambient Intelligence
◇
担当教員：萩田
紀博（はぎた
のりひろ）、神原
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 月曜２限、木曜１限
◇
授業目的：
誠之（かんばら
まさゆき）
講義室：L3
環境知能は環境に埋め込まれた環境を観測するセンサや、ユーザへの様々な情報を提示するディスプレ
イ・携帯電話・ロボットなどが連携・協調して、従来のロボットやインターネット単独では実現が難し
かったサービスを創出するための新しい分野である。本授業では、ロボットや携帯電話などをユーザへ
の情報提供ツールとして、様々な観点からの実環境の観測方式や、それら得られた情報を知識として利
用するための基礎技術であるパターン認識・理解の原理，さらに様々なタイプのシステムがネットワー
クを通じて連携・協調するネットワークロボットの原理やロボットサービス実証実験方法について習得
する。
◇
授業内容:
ネットワークを介して環境センサやロボット、携帯電話が連携して人々とインタラクション(相互作用)
を行う新しいコミュニケーション・メディアの時代が到来しようとしている。科学技術という視点だけ
でなく高齢化、少子化に対応した新しい生活支援のための環境情報の構造化、知能化の学問分野が日進
月歩で進化している。このような流れの中で、環境知能論では、人同士のコミュニケーション、人と機
械（特にこれからのロボット）とのコミュニケーションとはどうあるべきか、という視点にたって、基
礎から応用に至る環境知能論について講義する。
１．環境知能基盤（実環境センシング・知識構築・インタラクション）の概要(萩田)
Overview of Ambient Intelligence
２．コミュニケーション・メディア表現の歴史(萩田)
History of Communication Media
３．実環境センシング：環境の計測 (神原)
Real World Sensing: Sensing of Environment
４．実環境センシング：人・群衆の計測(神原)
Real World Sensing: Sensing of Human and People
５．知識構築：認識・理解の原理（確率・統計の基礎）(萩田)
Knowledge Structuring: Foundations of Probability Theory and Statistics
６．知識構築：認識・理解の原理（正規分布の重要な性質）(萩田)
Knowledge Structuring: Gaussian Distribution
７．知識構築：認識・理解の原理（ベイズの定理）(萩田)
Knowledge Structuring: Bayes' Theorem
８．知識構築：認識・理解の原理（様々な識別関数）(萩田)
Knowledge Structuring: Discriminant Function
９．知識構築：認識・理解の原理（クラスタリング等）(萩田)
Knowledge Structuring: Clustering
10. インタラクション： 環境知能基盤におけるインタラクション(神原)
Interaction: Human Robot Communication in Ambient Intelligence
11．インタラクション：ネットワークロボットの概念と技術課題(神原)
Interaction: Network Robotics
12．インタラクション：ネットワークロボットとインタラクション(神原)
Interaction: Interaction for Network Robotics
13．環境知能・ネットワークロボット実証実験と法的課題(萩田)
Field Test of Ambient Intelligence and Legal problem
14．環境知能の将来イメージ（プレゼンテーション発表）(神原)
Presentation: Future of Ambient Intelligence
15．環境知能の将来イメージ（プレゼンテーション発表）(神原)
Presentation: Future of Ambient Intelligence
◇
教科書:
講義中に指示する
◇
参考書:
ユビキタス技術
著
◇
ネットワークロボット
－技術と法的問題－
土井美和子・萩田紀博・小林正啓
共
オーム社（2007）
履修条件:
学部レベルの線形代数、確率・統計を習得していることが望ましい。
◇
成績評価:
成績は、授業中に出される課題に対する演習とプレゼンテーションで評価する。
評価が６０点以上となったものを合格とする。評価の目安は、演習の結果、プレゼンテーションの了解
性をみて、意欲的に講義に参加したと判断できる場合を優、講義の内容はよく理解したが、積極性が十
分でないと判断できる場合を良、講義内容について最低限の基礎知識は習得したと判断される場合を可
とする。
◇
オフィスアワー:
（教授室 A213）授業がある日の月曜 2 限および木曜 1 限
計算言語学
Computational Linguistics
◇
担当教員：松本
裕治（まつもと
ゆうじ）、柏岡
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 水曜１限、金曜２限
◇
授業目的：
秀紀（かしおか
ひでき）
講義室：L2
自然言語処理の基本となる種々の言語解析技術と代表的な応用について理解することを目的とする。
Objective of this lecture is to introduce language analysis methods and some applications of
natural language processing
◇
授業内容:
日本語および英語の形態素解析と統語解析および関連技術、および機械翻訳等の自然言語処理応用に
関する種々の技法について解説する。
The lecture explains morphological analysis, parsing and other processing methodologies of
Japanese and English and applications of natural language processing such as machine translation
１．自然言語解析技術
Natural language processing methodologies
日本語と英語の単語分割、品詞解析
Lexical and Part-of-speech tagging of Japanese and English
日本語と英語の統語解析
Parsing algorithms
語の意味、文の意味
Semantics of words and sentences
２. 機械翻訳技術
Machine Translation (MT)
機械翻訳の歴史
History of Machine Translation
種々の機械翻訳方式：
Machine Translation methodologies
構文トランスファ方式、用例に基づく機械翻訳、統計的機械翻訳
Syntactic transfer, example-based MT, Statistical MT
音声対話翻訳
Speech and Dialogue translation
◇
教科書:
特になし。講義ノートを配布。
◇
参考書:
特になし。
◇
履修条件:
特になし。
◇
成績評価:
講義期間中に数回求めるレポート（50％）および最終レポート（50％）により行う。
◇
オフィスアワー:
（A701）月曜日５限・金曜日５限。その他、在室のときは何時でも。
できれば、事前にメール(matsu)、または、内線(5240)で確認して下さい。
ヒューマンインターフェース論
Human-Computer Interaction
◇
担当教員：佐藤
智和（さとう
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅰ期 水曜１限
◇
授業目的：
ともかず）、中島
悠太（なかしま
ゆうた）
講義室：L2
The purpose of this class is to study various methods of interaction between Human and Computer
(HCI). In order to learn about HCI, history of HCI and various kinds of actual design of interfaces
are introduced. As advanced version of HCI, techniques about virtual and mixed reality are also
introduced.
人間とコンピューターの間の相互作用について様々な方法を学ぶことを目的とする。この講義では、ヒ
ューマンインタラクションの歴史・事例・デザインとヒューマンインタラクションの発展形である複合
現実感技術について説明する。
◇
授業内容:
When we use a machine, we need to interact with the machine via interfaces. The interaction is
very important for efficiency, comfort, and so on.
The lecture introduces HCI which is the study of the interaction, and Virtual-and-Mixed Reality
which is advanced interfaces. The lecture is composed of the follows.
機械を使用する際にはインターフェースを通すが、インターフェースは機械の効率性、利便性などに大
き く 関 係 す る 。 こ の 講 義 で は 、 相 互 作 用 の 研 究 で あ る HCI と 、 イ ン タ ー フ ェ ー ス の 進 化 形 で あ る
Virtual-and-Mixed Reality を紹介する。この講義は下記の内容で構成される。
1. Overview and history of Human Computer Interaction
2. Human processing model
3. Input interface
4. Visual interface
5. Communication between human and computer
6. Virtual Reality and Mixed Reality
7. Evaluation of Interface
8. New Interface
1. ヒューマンコンピュータインタラクションの歴史と全体像
2. 人間の特性
3. 入力インタフェース
4. ビジュアルインタフェース
5. 人間とコンピュータの間のコミュニケーション
6. バーチャルリアリティとミックスドリアリティ
7. インタフェースの評価
8. 新しいインタフェース
◇
教科書:
Stuffs which are used in the lectures are available in
http://yokoya.naist.jp/~tomoka-s/lecture/HCI/
授業スライドは上記のサイトで公開する。
◇
参考書:
E1. JENNY PREECE, Human Computer Interaction, ADDISON-WESLEY
J1. 岡田謙一他: ヒューマンコンピュータインタラクション, オーム社
J2. 吉川榮和他: ヒューマンインタフェースの心理と生理, コロナ社
J3. 加藤隆: 認知インタフェース, オーム社
◇
履修条件:
Nothing.
◇
成績評価:
Report(50%), Exam(50%)
◇
オフィスアワー:
(B314) Whenever I am in the office.
Call 5291 before coming my room.
コンピュータグラフィックス
◇
担当教員：加藤
博一（かとう
ひろかず）、山本
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 火曜１限、水曜２限
◇
授業目的：
Computer Graphics
豪志朗（やまもと
ごうしろう）
講義室：L2
コンピュータグラフィックスは，コンピュータシステムの最も重要な機能要素のひとつとなってきた．
本講義を通じて，コンピュータグラフィックスの基本的原理を習得し，その技術を適切に利用できるよ
うになることを目指す．
Computer Graphics is one of the most important functional element in computer systems. This course
aims to introduce to the principles on computer graphics. Students will be able to obtain elementary
skills for making computer graphics applications.
◇
授業内容:
本講義では，三次元コンピュータグラフィックスの基本原理とリアルタイム・コンピュータグラフィッ
クスで使われる標準的な技術を紹介する．また，OpenGL を用いた演習（自習課題）も行う.
In this course, fundamental principles of 3D computer graphics and standard techniques and
algorithms of realtime computer graphics will be introduced. Also exercises with OpenGL will be
given.
１）コンピュータグラフィックス（ＣＧ）概論 Introduction to Computer Graphics (CG)
２）３次元ＣＧの原理：幾何学的側面 Principles of 3D CG: Mathematics
３）３次元ＣＧの原理：光学的側面 Principles of 3D CG: Optics
４）モデリング Modeling
５）アニメーション Animations
６）マッピング Mapping
７）ＣＧ応用システム Application Systems with CG
◇
教科書:
コンピュータグラフィックス，（財）画像情報教育振興協会（CG-ARTS 協会）
◇
参考書:
コンピュータグラフィックス理論と実践，オーム社，佐藤義雄監訳
Real-Time Rendering Second Edition, A K Peters
OpenGL Programming Guide Third Edition, Addison Wesley
◇
履修条件:
特になし．None
◇
成績評価:
試験（５０％），課題（５０％）の割合で総合評価を行う．
Examinations (50%), Reports (50%)
◇
オフィスアワー:
火曜日 11:00〜12:00．その他，メールで連絡ください．
Tuesday 11:00-12:00. Contact with us by emails anytime.
コンピュータグラフィックス特論
Current Topics in Computer Graphics
◇
担当教員：加藤
博一（かとう
ひろかず）、山本
豪志朗（やまもと
ごうしろう）
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 水曜２限
◇
授業目的：
Computer Graphics is one of the most important functional element in computer
systems. This course aims to introduce to the principles and current trends on
computer graphics.
◇
授業内容:
In this course, fundamental principles and current trends of 3D computer graphics
will be introduced. Also standard techniques and algorithms of realtime computer
graphics will be introduced.
1) Introduction to Computer Graphics (CG)
2) Principles of 3D CG: Mathematics
3) Principles of 3D CG: Optics
4) Mapping
5) Animations
6) Some Advanced Rendering Techniques
7) Application Systems with CG
◇
教科書:
None
◇
参考書:
Computer Graphics: Principles and Practice in C (2nd Edition) (Systems
Programming Series), James D. Foley, Andries van Dam, Steven K. Feiner, John F.
Hughes, Addison-Wesley Professional
Real-Time Rendering Second Edition, A K Peters
OpenGL Programming Guide Third Edition, Addison Wesley
◇
履修条件:
None
◇
成績評価:
Examinations (50%), Reports (50%)
◇
オフィスアワー:
Tuesday 12:30-15:00. Contact with us by emails anytime.
講義室：L2
画像情報処理論
直和（よこや
Digital Image Processing
◇
担当教員：横矢
なおかず）、河合
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 水曜１限、金曜２限
◇
授業目的：
紀彦（かわい
のりひこ）
講義室：L1
画像情報の解析と認識・理解技術を学び、コンピュータによる環境認識やメディア応用のための基礎
知識を修得することを目的とする。このために、パターン認識、ディジタル画像処理、コンピュータビ
ジョンの基本的な方法論について講義するとともに、複合現実感等の具体的な応用に関するいくつかの
トピックを概説する。
This lecture aims at giving fundamentals of image analysis and recognition techniques for automatic
recognition of real worlds and media-oriented applications. Topics include pattern recognition,
digital image processing, computer vision and some applications such as mixed and augmented
reality.
◇
授業内容:
機械の自動化やメディア処理のための基礎技術に、現実世界を撮影した画像の解析技術がある。従来
は計算量の問題から実利用が難しかったアルゴリズムも、コンピュータ技術の発展によって、自動車の
運転支援、ロボット、映像メディア等のリアルタイム性を要求される分野への応用が可能となり、画像
情報処理は現実世界を扱う実システムを開発する上での必須の技術になりつつある。
本授業では、画像情報処理を２次元データの変換処理から動的３次元シーンの認識まで幅広くとらえ
て、基本的な方法論を学ぶ。また、個々の方法論が実システム開発にどのように結びつくかを理解する
ために具体的な応用事例についても議論する。
具体的な項目として、次の順に学んでいく。
１．パターン認識・理解の基本的枠組（横矢）
２．ディジタル画像処理（横矢、河合）
－
画像変換、セグメンテーション、特徴抽出
３．統計的パターン識別（横矢）
－
教師つき分類、クラスタリング
４．マッチング(河合）
－
テンプレートマッチング、類似度評価尺度
５．コンピュータビジョン（横矢）
－
正則化、３次元情報の獲得、動画像解析
Analysis of real images is indispensable for automation and media computing. Recent progress of
computer technology has opened the door to apply vision algorithms to various fields such as driving
assistance, autonomous robot, and video processing where real-time computation is required.
Digital image processing techniques are fundamentals for developing such vision-based systems
in practical use.
This lecture covers a broad range of digital image processing from transformation of
two-dimensional data through recognition of dynamic three-dimensional scene. We discuss basic
methodologies as well as applications.
The lecture is structured as follows:
1. Framework of Pattern Recognition and Understanding (by Yokoya)
2. Digital Image Processing (by Yokoya and Kawai)
- Image Transformation, Segmentation, Feature Extraction
3. Statistical Pattern Classification (by Yokoya)
- Supervised Classification, Clustering
4. Matching (by Kawai)
- Template Matching, Similarity Measures
5. Computer Vision (by Yokoya)
- Regularization, 3D Data Acquisition, Dynamic Image Analysis
◇
第１回
パターン認識・理解の基本的枠組と画像情報処理の基礎
（横矢）
第２回
ディジタル画像処理１
画像の濃度変換と幾何学的変換
（横矢）
第３回
ディジタル画像処理２
雑音除去と画像復元
第４回
ディジタル画像処理３
エッジ検出オペレータ
第５回
ディジタル画像処理４
線検出
第６回
ディジタル画像処理５
領域分割と形状解析
第７回
ディジタル画像処理６
テクスチャ解析
第８回
統計的パターン識別
第９回
マッチング
（河合）
（河合）
（横矢）
（横矢）
（横矢）
（横矢）
（河合）
第 10 回
コンピュータビジョン１
不良設定問題の正則化
（横矢）
第 11 回
コンピュータビジョン２
３次元情報の獲得：両眼ステレオ
（横矢）
第 12 回
コンピュータビジョン３
３次元情報の獲得：多眼ステレオ
（横矢）
第 13 回
コンピュータビジョン４
３次元情報の獲得：能動的距離計測
第 14 回
コンピュータビジョン５
動画像解析
第 15 回
応用事例のまとめ・試験
（横矢、河合）
（横矢）
（横矢）
教科書:
教科書として一冊にまとまったものはない。授業参考ノートと授業用スライドのファイルを公開する。
Lecture Notes and Slides are opened.
◇
参考書:
1. 奥富正敏（編集）: ディジタル画像処理，（財）画像情報教育振興協会，2004．
2. 岸野文郎，佐藤隆夫，横矢直和，相澤清晴，有川正俊: 画像と空間の情報処理，岩波書店，2000．
3. D.A. Forsyth and J. Ponce（著），大北剛（訳）：コンピュータビジョン，共立出版，2007．
◇
履修条件:
線形代数、微積分、フーリエ解析、ディジタル信号処理の基礎知識があることが望ましいが、必須の先
修条件ではない。
◇
成績評価:
試験（60％）、レポート（20％）および授業への参加度（20％）により評価する。
◇
オフィスアワー:
（B312）扉を開けているときは何時でも。
情報理論
Information Theory
◇
担当教員：楫
勇一（かじ
ゆういち）
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅰ期 火曜２限、木曜１限
◇
授業目的：
講義室：L1
We learn mathematical theory for handling "information", and practical coding
techniques which are essential in today’s digital systems. The theory and the practice have been
developed to meet very essential requirement in information processing; to record and to send
information. This lecture covers subjects such as the mathematical framework for measuring
information, and several coding techniques which are commonly used to record and/or transmit
information efficiently and safely. A brief introduction of cryptology is given in the lecture
also.
本講義では、情報を工学的に扱うための理論体系と、情報を表現するための符号化技術について学ぶ。
情報を記録し、必要に応じて他者に伝達することは、情報処理におけるもっとも基本的な行為である。
高い信頼性の下で効率よく情報を表現するための技術を学ぶこと、またその限界について知ることは、
情報・通信システムに携わる技術者・研究者にとって大きな意義を持つ。本講義では、情報圧縮、誤り
訂正等を実現する符号化技術と、それを支える数学的体系について概説 する。また、暗号技術に関する
基礎的要素についても触れる。
◇
授業内容:
The lecture consists of four sections:
1. measuring information
The purpose of this section is to learn how to measure information in a quantitative manner. The
notion of entropy is defined first, and the quantitative measure of information is derived from
the entropy.
2. source coding
We learn source coding techniques which are to represent information as compact as possible.
Several source coding techniques including Huffman codes are introduced, and their performance
is discussed.
3. channel coding
Another coding technique, which is known as a channel code, is studied. The purpose of channel
codes is to protect information from possible errors which may occur during transmission of
information. The design, performance and related algorithms are discussed.
4. cryptology
Cryptography can be regarded as one special representation of information. Very basic of cryptology
is sketched, which contain the introduction of symmetric and asymmetric cryptography..
The following is the tentative contents of each class.
1. overview
2. entropy
3. information contents
4. fundamental of source coding
5. Huffman code and its extensions
6. Shannon's source coding theorem
7. practical source coding algorithms
8. randomness
9. communication and errors
10. linear code
11. Hamming distance
12. Shannon's channel coding theorem
13. symmetric cryptography
14. public-key cryptography
15. cryptography and information theory, final test
The class is given in Japanese, but slides are written in English.
This class was given in English in 2010, which is available from the video archive of the digital
library.
本講義は大きく４つのパートから構成される。
１．情報の定量化
情報を数学的に取り扱うためのモデルについて述べた後、エントロピーの概 念を導入する。エントロピ
ーの概念を利用することにより、情報量を数学的に定義することが可能となる。ここで与える情報量は、
以下で議論する符号化の限界 を与えるという意味で重要な役割を果たすこととなる。
２．情報源符号化
いわゆる「情報圧縮」と呼ばれる、情報を効率よく表現するための技術について学ぶ。ハフマン符号、
ユニバーサル符号等の具体的な符号化技術のほか、情報源符号化定理や、歪みを許す場合の限界定理等、
情報圧縮の理論的な限界に関する内容についても議論する。
３．通信路符号化
情報通信において問題となる「誤り」への対処法について議論する。線形符号を中心とした誤り訂正符
号の原理、符号化・復号手順、性能評価手法等について概説する。また、通信路符号化定理等の理論的
側面や、ターボ符号、LDPC 符号等の次世代符号化方式についても紹介する。
４．暗号
暗号は不正な行為から情報を保護するための技術であり、根源的には情報理論と非常に関わりの深い技
術要素である。暗号の安全性について情報理論的な立場から考察するとともに、代表的な暗号方式につ
いて概説する。
各回の講義計画は以下のとおり。
第 1 回:講義概要---情報理論で学ぶこと
第 2 回：エントロピーとその性質
第 3 回：情報量
第 4 回：情報源符号化の基礎
第 5 回：ハフマン符号とその拡張
第 6 回：情報源符号化定理
第 7 回：実用的な情報源符号
第 8 回：乱数と疑似乱数
第 9 回：情報通信と通信誤り
第 10 回：線形符号とハミング符号
第 11 回：最小距離・重み分布と符号の性能
第 12 回：情報源符号化定理
第 13 回：共通鍵暗号
第 14 回：公開鍵暗号
第 15 回：暗号と情報理論・試験
なお、本講義は日本語により行われるが、講義資料は英語となる。
◇
教科書:
We do not use particular textbooks. All lecture materials including PPT slides will be posted
in this page.
教科書は指定しない。講義資料を Web ページに掲載する予定である。
◇
参考書:
・S. Roman, Coding and Information Theory, Graduate Texts in Mathematics, Springer, 1992.
・今井秀樹、情報理論、昭晃堂、1984.
◇
履修条件:
Some knowledge of algebra may help you (but not essential).
線形代数の基礎知識があることが望ましい（必須ではない）。
◇
成績評価:
Test 70% and report 30%. Test questions will be given in English and Japanese.
試験（70％）およびレポート（30％）により成績を評価する。試験問題は、英語および日本語により与
えられる。
◇
オフィスアワー:
The afternoon of the class day. Anytime on appointment.
講義開講日の午後。その他、扉を開けているときは何時でも。
Information Network Ⅰ
情報ネットワーク論Ⅰ
◇
担当教員：山口
英（やまぐち
すぐる）、門林
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅰ期 水曜２限、金曜１限
◇
授業目的：
雄基（かどばやし
ゆうき）
講義室：L1
インターネットに代表されるコンピュータネットワークの構成を理解し、全体構成を形作るアーキテク
チャ、プロトコルの考え方、代表的な技術要素について理解する。これにより、コンピュータネットワ
ーク関連の研究を始めるための基礎を形成することを目的とする。
The goal of this lecture is to understand how computer networks such as the Internet are constructed
and working; more specifically, their architecture, protocols, and various technical components
across the entire network systems are addressed.
Such understanding is going to be your baseline
of research activity in the related fields of computer networking.
◇
授業内容:
本講では、1960 年代から脈々と開発されてきたコンピュータネットワーク技術について、その成立ち、
産み出された技術について横断的に概観し、どのような概念に基づいて設計されたかを理解し、その実
装の手法を学ぶ。また、インターネット技術を取り上げ、現在私達が日常的に利用しているインターネ
ットの構成要素についても学ぶ。具体的には以下の話題を講述する。
１．コンピュータネットワークの発展の歴史
２．階層型プロトコルの概念と参照モデル
３．データリンク技術
４．ネットワーク層プロトコルの役割と、IPv4/IPv6
５．トランスポート層プロトコル
６．ネットワーク管理アーキテクチャ
７．ネットワークアプリケーションの構造と技術
８．Web アプリケーション技術
This lecture addresses computer networking technologies since 1960, along with their roots and
today's deliverables.
We will understand the fundamental concepts behind the design of individual
key technology, as well as their implementation techniques.
We will also specifically investigate
Internet technology, in order to understand technological components of the Internet that we rely
on daily.
More specifically, the following topics will be addressed in this lecture:
1. Development of computer networks
2. Fundamental concepts of layered protocols and its reference model
3. Data-link technology
4. The role of network layer protocol and IPv4, IPv6
5. Transport layer protocol
6. Network management architecture
7. Network application structure, and technologies
8. Web application technology
◇
教科書:
特になし。講義ノートを配布する。
We do not employ single textbook for this lecture.
◇
Lecture notes will be shared online.
参考書:
特に参考書は指定しないが、講義中に必要に応じて関連する書籍、資料（例えばプロトコル仕様書）を
紹介する。
For each lecture, we may introduce some related books and documents (e.g., protocol specification).
◇
履修条件:
線形代数と確率の基礎的知識があることが望ましい。
Basic knowledge of linear algebra and probability theory is desirable.
◇
成績評価:
試験（60％）および 課題レポート（40％）により評価する。
Overall scoring will consist of Exam (60%) and Reports (60%).
◇
オフィスアワー:
（A314）火曜、木曜の午後を設定する。
Tuesday and Thursday afternoon (A314)
Information Network Ⅱ
情報ネットワーク論Ⅱ
◇
担当教員：砂原
秀樹（すなはら
ひでき）、藤川
和利（ふじかわ
かずとし）
猪俣
敦夫（いのまた
あつお）、垣内
正年（かきうち
まさとし）
◇
単位数：２ ◇
講義室：L1
◇
開講時期：Ⅲ期 火曜１限、金曜１限
◇
授業目的：
スケーラブルな大規模計算機ネットワークの構築における技術的課題とは何かを、インターネットの
国際的な広域化とともに進化してきた TCP/IP プロトコル群の基本概念の理解、および、次世代インター
ネット技術の考察を通して学ぶ。加えて、大規模計算機ネットワーク上でのアプリケーション構築技術
やネットワークセキュリティ技術について解説を行う。また、インターネット技術の標準化の手順につ
いても紹介し、計算機ネットワークに関連する研究開発動向についても学ぶ。
This course explains the basic concept of TCP/IP and how it works on large-scale computer networks
from the technological point of view. In addition, we gives next-generation Internet technologies,
network application behavior,
network security, standardization process, and the state of the
art in the Internet.
◇
授業内容:
１．階層型プロトコルの概念 Overview of Layered Protocol
２．データリンク技術
Datalink Technology
３．インターネットプロトコル
Internet Protocol
４．トランスポートプロトコル
Transport Protocol
５．ネットワークアプリケーション
Network Applications
６．次世代インターネット技術 High Speed Internet Technology
７．マルチメディア通信技術 Multimedia Communication
８．セキュリティ技術
９．移動体通信技術
Security Technology
Mobile Communication
１０． 標準化プロセス
１１． 最新動向
◇
Standardization Process
Current Topics
教科書:
RFC (Request for Comments), http://www.ietf.org/rfc.html
◇
参考書:
1. Andrew S. Tanenbaum, David J. Wetherall 著: Computer Networks (5th Edition), Perntice Hall,
2010.
2. Douglas E. Comer 著: Computer Networks and Internets (5th Edition), Pentice Hall. 2008.
◇
履修条件:
電子メイルが使えること（授業の補助）
◇
成績評価:
成績評価は、試験(100％)で行う。
◇
オフィスアワー:
（B201 藤川、B203 猪俣、B205 砂原、B208 垣内）火曜日２限、金曜日２限
Communication Systems Ⅰ
情報通信システム論Ⅰ
◇
担当教員：岡田
実（おかだ
みのる）、東野
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 月曜１限、木曜２限
◇
授業目的：
武史（ひがしの
たけし）
講義室：L3
無線通信の原理とその携帯電話、無線 LAN、デジタル放送といった最新のデジタル無線通信システムへの
応用について理解を深め、無線通信システムの回線設計、システム設計が行えるようにすることを目的
とする。
本講義では、無線通信の原理とシステム構成について解説する。まず、衛星通信システム、固定マイク
ロ波中継システムなどの固定無線通信システムの構成と、ベースとなるデジタル変復調について紹介す
る。続いて、移動通信システム、無線 LAN(Local Area Network)システム、デジタル放送システムや無線
航法といった移動体向け無線システムの構成と原理について解説する。
This course gives overview of the wireless communications systems. This course first introduces
the principle of fixed wireless system such as satellite communication systems and microwave radio
relay systems and provides the basics of digital modulation and demodulation techniques. Then,
the course gives principles of mobile communication systems, such as cellular systems, wireless
LAN (local area network), digital broadcasting, and navigation systems.
◇
授業内容:
第 １回無線信号の取り扱いと等価低域表現
Radio signal and its low pass expression
第 ２回デジタル変調の基礎と性能評価
Principle of digital modulation and performance evaluation
第 ３回高能率デジタル変調方式 --- OQPSK, MSK, QAM --Efficient Digital Modulation --- OQPSK, MSK, QAM --第 ４回固定マイクロ波伝送と衛星通信
Fixed microwave radio and satellite communications
第 ５回移動通信伝搬特性
--- マルチパスフェージング
---
Propagation characteristics in mobile communication systems
--- multipath fading --第 ６回フーリエ変換の応用と OFDM 技術
Application of Fourier transform and OFDM
第 ７回無線 LAN 技術その１
--- 物理層の技術 ---
Wireless LAN technology 1 --- PHY technology --第 ８回回線接続型多元接続方式
--- FDMA, TDMA, CDMA
---
Multiple access technology --- FDMA, TDMA, CDMA --第 ９回パケット接続型多元接続方式
Multiple access for packet
第 10 回無線 LAN 技術その２
--- ALOHA, PRMA, CSMA ---
--- ALOHA, PRMA, CSMA ----- メディアアクセスプロトコル ---
Wireless LAN technology 2 --- Media Access Control Protocol
第 11 回携帯電話とセルラー方式
Mobile phone and Cellular technology
第 12 回デジタル放送
Digital Broadcasting
第 13 回アドホックワイヤレスネットワーク
Ad-hoc wireless network
第 14 回電波航法
GPS
navigation technology ---GPS--第 15 回次世代無線通信方式と研究動向
research trend on next generation wireless communication systems
◇
教科書:
特になし。講義ノートを配布。
◇
参考書:
山本平一、室谷正芳：ディジタル無線通信、産業図書
奥村義久、進士昌明監修：移動通信の基礎、電子情報通信学会
Theodore S. Rappaport：ディジタル移動通信（山本平一、小牧省三、齋藤洋一、小川英一訳）, 科学技
術出版
松江英明、森倉正博監修：802.11 高速無線 LAN 教科書、IDG ジャパン
John G. Proakis, Masoud Salehi, Digital Communications, McGraw-Hill
Andrea Goldsmith, Wireless Communications, Cambridge University Press
◇
履修条件:
特になし。
◇
成績評価:
試験（80％）、受講態度(20%)により評価する。
◇
オフィスアワー:
木曜日 13:30-15:00 （左記時間帯以外でも在室中であればいつでも対応可）
Communication Systems Ⅱ
情報通信システム論Ⅱ
◇
担当教員：岡田
実（おかだ
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 月曜１限
◇
授業目的：
みのる）、東野
武史（ひがしの
たけし）
講義室：L2
Course objective is to provide the ability to design the optimal modulators and demodulators by
providing the signal generation and detection theories for digital communication systems.
Modulation and detection theory for modern wireless communication systems will be introduced.
Topics included are digital modulation, pulse shaping, matched filter and the optimum detection
theory.
デジタル通信システムにおける信号の生成と検出の理論について理解を深め、通信システムの変復調器
の最適設計が行えるようにすることを目的とする。
現代のワイヤレスコミュニケーションシステムにおける標準化及び探知方法について紹介する。含まれ
るトピックスは、デジタル変調方式、パルス整形、整合フィルタ及び最適検出理論である。
◇
授業内容:
第 １回 Radio propagation / 電波の伝搬特性
第 ２回 Multi-path fading / マルチパスフェージング
第 ３回 Digital modulation and demodulation / ディジタル変復調
第 ４回 Bit error rate performance / ビット誤り率特性
第 ５回 Orthgonal Frequency Division Multiplex /
OFDM 変調方式
第 ６回 Channel coding / 伝送路符号化
第 ７回 Multi-antenna system / マルチアンテナシステム
第 ８回 Equalization / 等化
◇
教科書:
-
◇
参考書:
J.G. Proakis: Digital Communications, McGraw-Hill
Taub, Schilling: Principles of Communication Systems
Andrea Goldsmith: Wireless communications
◇
履修条件:
-
◇
成績評価:
Exam 80%, attitude 20%
◇
オフィスアワー:
A-413, Monday 13:30-17:00
情報セキュリティ運用リテラシー
Literacy in Information Security Management
◇
担当教員：山口
歌代
英（やまぐち
すぐる）、砂原
和正（うたしろ
秀樹（すなはら
かずまさ）、猪俣
ひでき）
敦夫（いのまた
あつお）
他
◇
単位数：２
◇
開講時期：集中講義
◇
授業目的：
情報セキュリティ対策を講じる際に、法律面・倫理面等の観点から考慮すべき事項を講義し、各団体や
企業におけるセキュリティポリシーの策定から運用方針や組織構成までの実例を紹介することで、情報
セキュリティ対策の実務に必要な知識・能力とは何かを修得する。
国家レベルや国家間での情報セキュリティ政策やそれに対して個々の組織に求められる情報セキュリテ
ィ対策、およびそれらの対策に関連した法律・倫理を解説するとともに、それらを遵守するために用い
られる技術等を紹介する。また、組織マネジメントとしてのリスクマネジメントや組織構成の考え方や、
リスクマネジメントに必要な運用技術・各種認証制度を解説するとともにそれらの活用例についても紹
介する。
なお、本講義は、本学を中心として進められている先導的 IT スペシャリスト育成推進プログラム「社会
的 IT リスク軽減のための情報セキュリティ技術者・実務者育成」(IT Keys)に基づく講義である。
In this courseware, we describe and give some kind of risk and problem for the literacy in
information security management. Especially this is focused on security management system,
cryptography risk, security policy, security governance, management of organization. So learner
studies how to manage on these risks for our life and social infrastructure.
This courseware is based on [IT specialist program to promote Key Engineers as security specialists
program].
◇
授業内容:
第1回
猪俣敦夫
「情報セキュリティ運用リテラシー講義ガイダンス」
A.Inomata
1. Guidance for this courseware.
第2回
松本隆
ネットエージェント株式会社
「デジタルフォレンジックとは」
T.Matsumoto at NetAgent
2. What is the literacy in information security management?
第 3,4 回
永見健一
㈱インテック・ネットコア取締役 CTO
「インターネットの現状」
K.Nagami at Intec NetCore Inc.
3,4. Present condition of Internet.
第 5,6 回
高木浩光
独立行政法人
産業技術総合研究所
「インターネットに潜む脆弱性について」
H.Takagi at AIST
5,6. Various vulnerabilities in Internet
第 7、8 回
塩崎
哲夫
富士通株式会社
「クラウドセキュリティ」
T.Shiozaki at Fujitsu
7. What\\\'s Cloud security
第 9、10 回
高橋郁夫
弁護士
「情報セキュリティと法律」
I.Takahashi as lawyer
9, 10. Information security and the law.
第 11、12 回
歌代和正 「セキュリティ技術者のための実用的ビジネス Tips」
K.Utashiro at IIJ and JPCERT/CC
11, 12. Practical bussiness tips for security engineer.
第 13、14 回
丸山満彦
監査法人トーマツ
「IT 内部統制について」
M.Maruyama at Deloitte Touche Tohmatsu
13, 14. About IT internal control.
第 15、16 回
未定
内閣官房内閣審議官・情報セキュリティセンター副センター長
「政策決定プロセスと情報セキュリティ基本計画」
Y.Maeno at National Security Information Center(NISC)
Politics decision process and basic planning for information security.
◇
教科書:
なし(随時，資料を配布する)
Nothing.
◇
参考書:
なし
Nothing.
◇
履修条件:
特になし
Nothing.
◇
成績評価:
課題演習レポートにより評価する
By a task report for the literacy in information security management.
◇
オフィスアワー:
講義時のみ
Only lecture.
実践情報セキュリティ演習Ⅰ
Exercise in Information Security I
◇
担当教員：担当教員
◇
単位数：２
◇
開講時期：集中講義
◇
授業目的：
情報セキュリティ対策に関して豊富な知識・経験を有する企業・団体の協力により、実践的な情報セキ
ュリティ対策の講義および演習からなる授業を実施し、CISO および CISO 補佐に必要不可欠なリスクマネ
ージメントやセキュリティ運用手法について、座学および体験を通して習得させる。
◇
授業内容:
以下の 6 つの演習群のうち、A 群から 1 つの演習と B 群から 1 つの演習を組み合わせて 1 科目 2 単位とし
て認定する。ただし、実践情報セキュリティ演習 I, II, III 間での内容の重複は認められない。
・A 群
A-1. IT 危機管理演習
実際におきうるインシデントとその事後処理について、情報システム管理者の立場からロールプレイ
形式で実習する。
A-2. インシデント体験演習
大規模汎用ネットワーク実証実験施設 StarBED を利用したセキュリティテストベッド上で、現実的な
規模と複雑さを持つサイトへのさまざまな攻撃と、それらに対する監視・分析・防御・回避・復旧等の
技術を実践的に体験習得する。
A-3. リスクマネジメント演習
情報セキュリティの現場において、予防対策や不正アクセス事故発覚時の対処(情報収集、関係各所と
の連携など)等について実践に即して学ぶ。
・B 群
B-1. 無線 LAN セキュリティ演習
無線 LAN におけるセキュリティ対策の現状を把握し、より安全に無線 LAN を利用するための対策を検
討する。
B-2. システム攻撃・防御演習
脆弱性のあるシステムをインターネットに接続した場合、どのように攻撃されるのか、攻撃に対して
どのように防御するのか等について理解する。
B-3. システム侵入解析演習
侵入されたシステムを発見したときの対処法について学ぶ。 また、システムで保持している情報の漏
洩の可能性や対処法について検討する。
◇
教科書:
なし(適宜、資料を配布)
◇
参考書:
C. McNab 著, 鍋島監訳: 実践ネットワークセキュリティ監査 -リスク評価と危機管理, オライリー・ジ
ャパン, 2005. (ISBN: 4-87311-204-4)
C. Peikari, A. Chuvakin 著, 西原監訳: セキュリティウォリア - 敵を知り己を知れば百戦危うからず,
オライリー・ジャパン, 2004. (ISBN: 4-87311-198-6)
◇
履修条件:
IT Keys プログラム履修者であること。
◇
成績評価:
演習の達成度およびレポートにより評価する。
◇
オフィスアワー:
演習時のみ
実践情報セキュリティ演習Ⅱ
Exercise in Information Security II
◇
担当教員：担当教員
◇
単位数：２
◇
開講時期：集中講義
◇
授業目的：
情報セキュリティ対策に関して豊富な知識・経験を有する企業・団体の協力により、実践的な情報セキ
ュリティ対策の講義および演習からなる授業を実施し、CISO および CISO 補佐に必要不可欠なリスクマネ
ージメントやセキュリティ運用手法について、座学および体験を通して習得させる。
◇
授業内容:
以下の 6 つの演習群のうち、A 群から 1 つの演習と B 群から 1 つの演習を組み合わせて 1 科目 2 単位とし
て認定する。ただし、実践情報セキュリティ演習 I, II, III 間での内容の重複は認められない。
・A 群
A-1. IT 危機管理演習
実際におきうるインシデントとその事後処理について、情報システム管理者の立場からロールプレイ
形式で実習する。
A-2. インシデント体験演習
大規模汎用ネットワーク実証実験施設 StarBED を利用したセキュリティテストベッド上で、現実的な
規模と複雑さを持つサイトへのさまざまな攻撃と、それらに対する監視・分析・防御・回避・復旧等の
技術を実践的に体験習得する。
A-3. リスクマネジメント演習
情報セキュリティの現場において、予防対策や不正アクセス事故発覚時の対処(情報収集、関係各所と
の連携など)等について実践に即して学ぶ。
・B 群
B-1. 無線 LAN セキュリティ演習
無線 LAN におけるセキュリティ対策の現状を把握し、より安全に無線 LAN を利用するための対策を検
討する。
B-2. システム攻撃・防御演習
脆弱性のあるシステムをインターネットに接続した場合、どのように攻撃されるのか、攻撃に対して
どのように防御するのか等について理解する。
B-3. システム侵入解析演習
侵入されたシステムを発見したときの対処法について学ぶ。 また、システムで保持している情報の漏
洩の可能性や対処法について検討する。
◇
教科書:
なし(適宜、資料を配布)
◇
参考書:
C. McNab 著, 鍋島監訳: 実践ネットワークセキュリティ監査 -リスク評価と危機管理, オライリー・ジ
ャパン, 2005. (ISBN: 4-87311-204-4)
C. Peikari, A. Chuvakin 著, 西原監訳: セキュリティウォリア - 敵を知り己を知れば百戦危うからず,
オライリー・ジャパン, 2004. (ISBN: 4-87311-198-6)
◇
履修条件:
IT Keys プログラム履修者であること。
◇
成績評価:
演習の達成度およびレポートにより評価する。
◇
オフィスアワー:
演習時のみ
実践情報セキュリティ演習Ⅲ
Exercise in Information Security III
◇
担当教員：担当教員
◇
単位数：２
◇
開講時期：集中講義
◇
授業目的：
情報セキュリティ対策に関して豊富な知識・経験を有する企業・団体の協力により、実践的な情報セキ
ュリティ対策の講義および演習からなる授業を実施し、CISO および CISO 補佐に必要不可欠なリスクマネ
ージメントやセキュリティ運用手法について、座学および体験を通して習得させる。
◇
授業内容:
以下の 6 つの演習群のうち、A 群から 1 つの演習と B 群から 1 つの演習を組み合わせて 1 科目 2 単位とし
て認定する。ただし、実践情報セキュリティ演習 I, II, III 間での内容の重複は認められない。
・A 群
A-1. IT 危機管理演習
実際におきうるインシデントとその事後処理について、情報システム管理者の立場からロールプレイ
形式で実習する。
A-2. インシデント体験演習
大規模汎用ネットワーク実証実験施設 StarBED を利用したセキュリティテストベッド上で、現実的な
規模と複雑さを持つサイトへのさまざまな攻撃と、それらに対する監視・分析・防御・回避・復旧等の
技術を実践的に体験習得する。
A-3. リスクマネジメント演習
情報セキュリティの現場において、予防対策や不正アクセス事故発覚時の対処(情報収集、関係各所と
の連携など)等について実践に即して学ぶ。
・B 群
B-1. 無線 LAN セキュリティ演習
無線 LAN におけるセキュリティ対策の現状を把握し、より安全に無線 LAN を利用するための対策を検
討する。
B-2. システム攻撃・防御演習
脆弱性のあるシステムをインターネットに接続した場合、どのように攻撃されるのか、攻撃に対して
どのように防御するのか等について理解する。
B-3. システム侵入解析演習
侵入されたシステムを発見したときの対処法について学ぶ。 また、システムで保持している情報の漏
洩の可能性や対処法について検討する。
◇
教科書:
なし(適宜、資料を配布)
◇
参考書:
C. McNab 著, 鍋島監訳: 実践ネットワークセキュリティ監査 -リスク評価と危機管理, オライリー・ジ
ャパン, 2005. (ISBN: 4-87311-204-4)
C. Peikari, A. Chuvakin 著, 西原監訳: セキュリティウォリア - 敵を知り己を知れば百戦危うからず,
オライリー・ジャパン, 2004. (ISBN: 4-87311-198-6)
◇
履修条件:
IT Keys プログラム履修者であること。
◇
成績評価:
演習の達成度およびレポートにより評価する。
◇
オフィスアワー:
演習時のみ
知的システム構築論
◇
担当教員：中村
哲（なかむら
さとし）、戸田
Sakriani Sakti（サクリアニ
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 火曜１限
◇
授業目的：
Intelligent System Design
智基（とだ
ともき）
サクティ）、Graham Neubig（グラム
ニュービッグ）
講義室：L2
知的コミュニケーション研究を、人工知能の研究の流れに関連させながら、アルゴリズム・システム・
応用のこれまでの発展、最先端研究の観点から議論する。人間のコミュニケーションとは何か、どのよ
うにコンピュータによって支援できるかを、コミュニケーションエンハンスメントの観点から考察する。
また、実用的なシステムの構築において、なにが問題か、どのように支援システムを実現するかについ
て、具体例を示す。
The
lecture
introduces
computer-augmented
human
communication
technologies
considering
relationship to AI from viewpoints of research history and state-of-the-art algorithms, systems,
and applications. The main focus of the lecture is to discuss what human-communication is, and
how computer can enhance human-communication abilities. Furthermore the lecture discusses what
remaining problems are, and how the computer augmented human-communication system should be
designed. The lecture investigates real systems including a speech-to-speech translation system.
◇
授業内容:
人が人やコンピュータと、ことばを中心としたコミュニケーションをする際のモデル、制御法、システ
ム、および諸課題について議論する。特に、コンピュータにより人のコミュニケーションを支援、強化
するコミュニケーションエンハンスメントについて、分析・変換・認識・理解・表示の理論、アルゴリ
ズムを講述する。
1. 「知能システムとは」
人工知能の歴史と課題を解説し、コンピュータを利用したコミュニケーショ
ン技術の現状のアルゴリズム、システムおよび諸課題について述べる。
2. 「人間とロボットの対話システムにおける機械学習」
ロボットが人間との対話をするために必要な
言葉や概念の学習を実現する最新の機械学習の研究と諸課題について述べる。
3. 「コミュニケーションの QoL 支援」人の生活の質(QoL)をコミュニケーションの観点から向上させる
システムのアルゴリズム、諸課題について述べる。
4. 「対話制御と対話システム」コンピュータの対話機能を実現するためのコミュニケーションモデルに
基づく対話モデル、対話制御のアルゴリズム、諸課題について述べる。
5. 「音声通訳」話した言葉をその場で相手の言葉に通訳して、外国人と会話する音声通訳技術に関する
アルゴリズム、システム、評価方法および諸課題について述べる。
6. 「確率的グラフィカルモデルとその応用」複雑な知識を確率的依存関係に基づいてモデリングする確
率的グラフィカルモデルのアルゴリズム、使い方、諸課題について述べる。
7. 「確率的音声生成」確率モデルにより音声を生成する確率的音声生成、さらに、声質を自由に操作す
る確率モデルに基づく声質変換アルゴリズムと諸課題について述べる。
8. 「Web 情報処理」
Web にはゼッタバイトの非構造情報が存在する。このデータをクロール、フィル
タリングして、検索、情報抽出など必要な情報を抽出するアルゴリズムについて述べる。
This lecture focuses on computer modeling, control methods, and real systems of human-human, and
human-machine communication. State-of-the-art methodologies and algorithms including feature
extraction, analysis, transformation, recognition, identification, understanding, and expression
will be discussed. Finally real computer augmented human communication systems will be
investigated.
1. Introduction to Intelligent System Design: Introduction of artificial intelligence theory,
research history, remaining problems, and real systems.
2. Machine Learning in Human-Robot Dialogs: supervised and unsupervised learning of concepts and
motions for robots by multi-modal interaction.
3. Systems for Quality of Life: Augmented communication technologies to improve Quality of Life
for handicapped or senior people.
4. Spoken Dialog System: Human-like spoken dialog interaction theory and mechanism.
5. Speech Translation System: Speech-to-speech translation system as an example of computer
augmented human communication enhancement systems.
6. Probabilistic Graphical Models and Applications: Graph-based modeling for knowledge
representation and inference under conditions of uncertainty and their role in various intelligent
systems design
7. Speech Generation: Mechanism of speech production for conveying concepts, speech production
theory, research history, and real systems.
8. Web Information Processing: Information crawling, filtering, and knowledge retrieval from the
real Web site based on massive AI technologies.
◇
教科書:
特になし。
No Textbook.
◇
参考書:
特になし。
No Reference Materials.
◇
履修条件:
特になし。
Nothing in Particular.
◇
成績評価:
各テーマ（8 回）のレポート課題（８０）、および、最終レポート（２０）の完成度や独創性、着眼点に
よって行う。
Report scores of 8 topics (80) + Final report Score(20)
◇
オフィスアワー:
E-mail にて対応。[email protected], [email protected]
Available through e-mail([email protected], [email protected])
パターン認識論
純（みやざき
Pattern Recognition
◇
担当教員：宮崎
じゅん）、武富
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅰ期 火曜１限、金曜２限
◇
授業目的：
貴史（たけとみ
たかふみ）
講義室：L1
パターン認識技術は音声や画像などメディアやデータのパターン解析などの多くの分野で用いられてい
る．本講義では，メディアのパターン認識ならびにデータのパターンマイニング等の基本的手法の習得
を目的とする．また，これらの分野の応用である物体認識技術や Web マイニングについても理解を深め
る．
Pattern recognition techniques are used for many fields such as speech and image recognition in
media processing and pattern analyses in data engineering. This course aims to acquire basic
techniques used for
pattern recognition of media and pattern mining of data. In addition, we
introduce some applications in these areas such as object recognition and Web mining techniques.
◇
授業内容:
○ 相関ルールマイニング(Apriori アルゴリズム) Association rule mining (Apriori algorithm)
○ 相関ルールマイニング(発展的アルゴリズム) Association rule mining (advanced algorithms)
○ 数値属性相関ルールマイニング Numeric association rule mining
○ 時 系 列 パ タ ー ン マ イ ニ ン グ(Apriori アルゴリズ ム) Sequential pattern mining (Apriori-based
algorithm)
○ 時系列パターンマイニング(発展的アルゴリズム) Sequential pattern mining (advanced algorithms)
○ Web マイニング(構造マイニング) Web mining (structural mining)
○ Web マイニング(内容マイニング) Web mining (content mining)
○ 情報推薦 Information recommendation
○ 多次元空間向け索引と近傍検索 Indexes and nearest neighbor search for multidimensional space
● 特徴量と特徴空間 Feature vector and Feature space
● 特徴空間の変換 Transformation of feature space
● 画像特徴量と類似性評価尺度 Image features and Similarity measure
● パターンの変形に頑健な特徴量 Robust features
● クラスタリング Clustering
● 一般物体認識 Generic object recognition
○：宮崎担当 lectures by Dr. Miyazaki
●：武富担当 lectures by Dr. Taketomi
◇
教科書:
特になし．講義資料は Web 等で利用して配布する．None. Handouts are distributed by Web pages etc.
◇
参考書:
関連書籍・資料は講義中に適宜紹介する．
Related books and materials will be introduced in the lecture.
◇
履修条件:
特になし．None
◇
成績評価:
レポート（40％），試験（60％）により評価する
Assignments (40%), Examination (60%)
◇
オフィスアワー:
宮崎: 居室にいるときは随時．Anytime when Dr. Miyazaki is at his office.
武富：随時．ただし，事前にメールで連絡すること．Anytime. Contact with Dr. Taketomi by emails in
advance.
Systems Engineering Ⅰ
システム工学Ⅰ
◇
担当教員：笠原
正治（かさはら
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 火曜１限
◇
授業目的：
しょうじ）
講義室：L3
本講義では，システム工学における基本的話題の一つである確率離散事象システムに焦点を絞り，その
基礎理論と情報ネットワークシステムへの性能評価法を学ぶことにより，システム設計論的アプローチ
を習得する．主として待ち行列理論，トラヒック理論の話題を扱う．
This lecture involves discrete-event stochastic systems, one of basic topics in System Engineering.
We review basic theories of discrete-event stochastic systems, and then we show how to apply those
theories to performance issues of computer/communication systems, understanding the system-design
approach. Main topics treated in the lecture are queueing theory and teletraffic theory.
◇
授業内容:
第1回
システム性能評価概論 Summary of System Performance Evaluation
第2回
ポアソン過程と出生死滅過程 Poisson Process and Birth-and-Death Process
第 3 回
初等待ち行列理論 (1) M/M/1 型待ち行列システム
Introduction to Queueing Theory (1)
M/M/1-Type Queueing System
第 4 回
初等待ち行列理論 (2) M/G/1 型待ち行列システム Introduction to Queueing Theory (2)
M/G/1-Type Queueing System
第 5 回
情 報 ネ ッ ト ワ ー ク の 性 能 評 価 (1) ARQ の 性 能 解 析
Performance Evaluation of Network
Systems (1) ARQ
第6回
情報ネットワークへの性能評価 (2) 時分割多重・周波数多重方式 Performance Evaluation of
Network Systems (2) TDMA and FDMA
第7回
仕事保存則と優先権付待ち行列 Work Conserving Law and Priority Queueing
第 8 回
一般的な待ち行列系に対する近似アプローチ Approximation Methods for General Queueing
Systems
◇
教科書:
特に指定しない。講義資料を配布する。No textbook is assigned. On every class hand-out will be
delivered.
◇
参考書:
滝根, 伊藤, 西尾, ネットワーク設計理論, 岩波書店, 2001.
森村, 高橋, マルコフ解析, 日科技連, 1979.
L. Kleinrock, Queueing Systems Vol. 1, Wiley, 1976.
D. Bertsekas and R. Gallager, Data Networks 2nd Ed., Prentice Hall, 1992.
◇
履修条件:
大 学 初 年 級 の 線 形 代 数 , 微 積 分 , 確 率 論 の 知 識 が あ る こ と が 望 ま し い ． It is desirable to have
knowledge on linear algebra, calculus and probability theory of university elementary level.
◇
成績評価:
試験（75％）, および課題レポート（25％）により評価する. You will be evaluated by examinations
(75 percent) and reports (25 percent).
◇
オフィスアワー:
特に設けない．
No office hour.
Systems Engineering Ⅱ
システム工学Ⅱ
◇
担当教員：平田
健太郎（ひらた
けんたろう）
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 火曜１限、木曜２限
◇
授業目的：
講義室：L3
本講義ではネットワークとシステム制御の数理に関する基礎知識を習得し，個々の問題の最適化に関
する手法を身につけることを目的とする. また，机上の理論にとどまらず，問題を実際に解くことの重
要性を鑑みて，数値計算言語(Matlab)を用いた演習を積極的におこなう．
グラフとネットワークに関する計画問題を通じて, まず線形計画法について学び, 双対問題を経て(主
双対)内点法に触れる. 次に, 計算複雑性を念頭に最短経路問題に言及し, 「難しい」問題としての組合
せ最適化問題ついても述べる. 続いて, 最適化としてのシステム制御を, 凸解析, 線形行列不等式の立
場から議論する. 最適制御を含む制御系設計の LMI による定式化を概観した後に, 大域的最適化が困難
な場合の非線形最適化について学習する.
In this lecture, we study mathematical backgrounds of networks and systems control theory. The
course objective is to describe basic approaches for solving various optimization problems.
Exercises with numerical computation are employed to emphasize the practical aspect.
We first study linear programming via problems related to graph and network and move to interior
point methods after learning primal-dual problems. Shortest path problem and combinational
optimization are discussed in the light of computational complexity. Analysis and synthesis
problems of control systems are reviewed from the viewpoint of convex optimization and Linear
Matrix Inequality. Local optimization algorithms for nonlinear problems are also illustrated.
◇
授業内容:
第１回
システム工学Ⅱ概論 Overview of This Lecture
第２回
グラフとネットワークにおける数理 Mathematics of Graph and Networks
• 最大流問題，最小費用流問題と線形計画法 Linear Programming
第３回
• シンプレックス法 Simplex Method
第4回
• 双対問題 Primal-Dual Problems
第５回
• 多項式時間アルゴリズム Polynomial-Time Algorithm
第６回
• 内点法
第７回
• 最短経路問題 Shortest Path Problem
Interior Point Method
第８回
•ダイクストラ法 Dijkstra Algorithm
第９回
• 組み合わせ最適化 Combinational Optimization
第１０回
• 分枝限定法 Branch and Bound Method
第１１回
システム制御と最適化 Optimization in Systems Control
• 凸解析と線形行列不等式 Convex Analysis and LMI
◇
第１２回
• 最適制御再訪
Optimal Control Revisited
第１３回
• LMI による制御系設計・解析 Control Systems Analysis and Synthesis by using LMIs
第１４回
• 非線形最適化/最急降下法 Nonlinear Optimization/Steepest Descent Method
第１５回
• Newton 法・準 Newton 法
Newton’s Method・Quasi-Newton’s Method
教科書:
特になし．講義資料を配布．/Handouts.
◇
参考書:
１．福島：数理計画入門，朝倉書店，1996
２．岩崎：LMI と制御，昭晃堂、1997
３．西川・北村編著：ニューラルネットワークと計測制御、朝倉書店，1995
◇
履修条件:
特にないが, システム工学 I の題材である 2 次評価規範のもとでの最適化や
システム制御理論の基礎知識があればさらに望ましい./Basic knowledge on
least square and control theory is preferable.
◇
成績評価:
試験（６０％）および 出席と課題レポート（プログラミング演習を含む）
（ ４０％）により評価する./ Final
exam 60%, Attendance rate, reports and programming exercises 40%
◇
オフィスアワー:
(B603) 平日の 5 限以降。その他，扉を開けているときは何時でも．
システム工学基礎
◇
担当教員：杉本
謙二（すぎもと
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 木曜１限
◇
授業目的：
Fundamental Systems Engineering
けんじ）
講義室：L3
本講義ではシステム工学の基礎について学ぶことを目的とする。数理的なアプローチによる最適化（確
率的および確定的）の基本概念や幾つかの手法を身につけ、その応用についても概観する。主として連
続的な最適化を扱う。
In this lecture we study fundamentals of systems engineering. We learn the basic concepts and
some methods concerning optimization (probabilistic and deterministic), and then overview its
application. We mainly treat continuous optimization.
◇
授業内容:
1. 種々の最適化 Various optimizations
2. 行列とベクトル空間再訪 Revisit to matrix and vector space theory
3. 静的最適化と動的最適化 Static and dynamic optimizations
4. 連続時間システムと離散時間システム Continuous- and Discrete-time systems
5. 制約つき最適化 Constrained optimization
6. 最適フィルタリング Optimal filtering
◇
教科書:
特に指定しない。講義資料を配布する。No textbook is assigned. On every class hand-out will be
delivered.
◇
参考書:
D. G. Luenberger: Optimization by Vector Space Methods
（購入する必要はない。その他、関連する図書は講義中に紹介する。You don't have to purchase it.
Other related books will be mentioned in the class.）
◇
履修条件:
線形代数と微積分（大学初年級）、確率（期待値とは何かという程度）の知識があることが望ましい。It
is desirable to have knowledge on liner algebra and calculus (undergraduate elementary level)
and probability (like what is expectation).
◇
成績評価:
試験（75％）、および教室での積極性と課題レポート（25％）により評価する。
You will be evaluated by examination (75 percent) and attendance with assignment (25 percent).
◇
オフィスアワー:
Systems Control Ⅰ
システム制御Ⅰ
◇
担当教員：杉本
謙二（すぎもと
けんじ）
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅰ期 火曜２限、木曜１限
◇
授業目的：
講義室：L2
システム制御、特に基礎的なフィードバック制御について学ぶことを目的とする。まず、動的システム
の振る舞いを状態方程式と呼ばれる数式により記述する。次にその安定性や応答特性など、制御系の基
本的性質について論じた上で、状態フィードバックなどの設計手法を幾つか紹介する。これらは現代制
御理論と呼ばれる分野であり、通常は古典制御理論の後に履修するが、本講義では専門外の人にも概略
は理解できるよう、古典制御の知識は仮定しない。ただし理工系大学における初年時レベルの数学は前
提とする。また、制御工学を学んだ経験者にも興味深い内容とし、評価も経験に応じて十分、歯ごたえ
のあるものとする。
We learn system control, in particular basics of feedback control. Firstly, we describe the
behavior of dynamical systems by means of what is called state equation. Secondly we discuss
fundamental properties of control systems such as stability, response, etc. We then study several
design methods for state feedback. Those topics are called modern control theory and usually
studied after classic control theory.
This course, however, does not require knowledge of classic
control, so that people from other areas can at least understand the outline.
Undergraduate-level
mathematics is mandatory. The contents are also interesting for those who have learned control
engineering, and evaluation may be hard according to their background.
◇
授業内容:
Chap 1. システム制御とは
What is system control
幾つかの例題で概要を理解する
Chap 2. 制御システムの記述
状態方程式と伝達関数
Chap 3. 制御システムの解析
Overview of the lecture via some examples
Description of control systems
State equation and transfer function
Analysis of control systems
安定性や過渡応答・周波数応答など
Chap 4. 制御システムの設計
Stability and transient/frequency responses etc
Design of control systems
極配置と最適レギュレータ、オブザーバ
Chap 5. 線形および非線形システム
Chap 6. 演習
◇
Pole placement, LQ regulator, and state observer
Linear and nonlinear systems
Exercise
教科書:
特になし。講義の前日に資料をアップするので印刷して持参のこと。
No textbook is assigned. Prior to every lecture, a handout is uploaded, so please print it out
and bring it to the class room.
◇
参考書:
現代制御や古典制御に関する市販の教科書を 1 冊ないし 2 冊持っていると有用と思われる。詳しくは初
回の講義にて説明する。
A couple of books on modern/classical control theory will be convenient. Details will be explained
in the first lecture.
◇
履修条件:
理工系大学初年級の数学、つまり線形代数と微積分、および簡単な微分方程式の知識を前提とする。
Prerequisites
to
this
course
are
elementary
mathematics
of
undergraduate
level
in
scientific/engineering area; namely, Linear Algebra, Calculus, and Differential Equations.
◇
成績評価:
試験（70％）および教室での積極性と課題レポート（30％）により評価する。
Written examination (70%) and attendance with assignment (30%)
◇
オフィスアワー:
質問は教室内でするか、遅くとも講義を受けた当日までに質問してください。TA に相談するのも推奨し
ます。
Ask questions, if any, just after the class. I also recommend you to ask TA's.
システム制御Ⅱ
◇平成 24 年度は開講しません。
Systems Control Ⅱ
Robotics Ⅰ
ロボティクスⅠ
◇
担当教員：小笠原
池田
司（おがさわら
篤俊（いけだ
つかさ）、竹村
憲太郎（たけむら
けんたろう）
あつとし）
◇
単位数：２ ◇
講義室：L1
◇
開講時期：Ⅱ期 火曜２限、金曜１限
◇
授業目的：
近年、産業用ロボットをはじめとして様々なところでロボットが利用されている。本講義では、ロボッ
トシステムを構築し利用するために不可欠となる基礎的な技術を中心に、幅広くトピックを概説する。
具体的には、産業用ロボットなどにおいて不可欠である「マニピュレータ」と「移動ロボット」に関す
る基礎的な技術を中心に説明を行う。またその技術を用いたロボットシミュレータを構築するプログラ
ミング課題を解くことで、実際のロボットシステムを想定した技術の習得を行う。
Recently, industrial robots and mobile robots are used for various applications. This course
provides an fundamental introduction to robotics technologies.
Specially,
we study manipulator
and mobile robots. Additionally, we program a robot simulator as a exercise, and we learn the
skill for implementing robot system.
◇
授業内容:
第１回
概論
第２回
アクチュエータ
第３回
センサ
第４回
運動学と逆運動学
第５回
マニピュレータ
第６回
移動ロボット
第７回
OpenGL の基礎
第８回
ロボットナビゲーション
第９回
ロボットプログラミング
第１０回
教示
第１１回
プラニング
第１２回
プログラミング演習(1) OpenGL プログラミング
第１３回
プログラミング演習(2) 動作シミュレーション
第１４回
プログラミング演習(3) ロボットシミュレータ
第１５回
総括
1. Introduction
2. Actuator
3. Sensor
4. Kinematics
5. Manipulator
6. Mobile robot
7. Introduction to OpenGL
8. Navigation
9. Robot Programming
10. Teaching
11. Planning
12. Exercise (1): OpenGL Programming
13. Exercise (2): Simulation for Robot Motion
14. Exercise (3): Simulator
15. Conclusion
◇
教科書:
教科書として一冊にまとまったものはない。講義内容をまとめた資料を配布する。
Not specified. Download handouts from the Courses webpage.
◇
参考書:
1. 白井良明（編）：ロボット工学、オーム社、1999.
2. 内山勝，中村仁彦：ロボットモーション、岩波書店、2004.
3. J. Craig : Introduction to Robotics - Third edition, Addison-Wesley, 2005.
◇
履修条件:
プログラミング課題のために C 言語などを習得しておくことが望ましい。履修希望者は、1 回目または２
回目の授業時間に履修登録する。
It is desirable to have knowledge on prgramming such as C and C++.
◇
成績評価:
プログラミング課題（40％）、試験（50％）及び出席状況（10％）により評価する。
Overall scoring will consist of Programming exercise(40%), Exam (50%) and Attendance rate (10%).
◇
オフィスアワー:
（A514, A511）随時。ただし事前にメール等にて連絡すること。
Please send e-mail to each lecturer.
Robotics Ⅱ
ロボティクスⅡ
◇
担当教員：小笠原
司（おがさわら
加賀美
池田
聡（かがみ
篤俊（いけだ
つかさ）、松本
さとし）、竹村
吉央（まつもと
憲太郎（たけむら
よしお）
けんたろう）
あつとし）
◇
単位数：２ ◇
講義室：L1
◇
開講時期：Ⅲ期 月曜１限、水曜２限
◇
授業目的：
ヒューマノイドロボットをはじめとした実環境・実時間で動作するロボットシステムを構築するために
は、様々な技術要素が必要となる。そこで，本講義では、ロボットに関連する様々な要素技術に関する
知識を身につけることを目的とする。その中でも特に重要なリアルタイム認識・制御技術やシステム化
技術、およびデジタルヒューマン技術を中心に、最新の研究動向も含めトピックを概説する。
It is essential to have various knowledge for implementing a robot, which works in real-world
and real-time, such as a humanoid robot. We study technology components for robots. This course
provides real-time recognition, control technologies, system integration, and digital human
technologies. Additionally, we learn leading-edge trends in robotics research.
◇
授業内容:
第１回
概論，マニピュレーション
第２回
ヒューマンモデリング
第３回
ロボットハンドとセンシング
第４回
知能化とシステム化
第５回
物体認識と環境モデリング
第６回
模倣
第７回
人間計測
第８回
人間環境理解
第９回
ヒューマノイドロボットシステム
第１０回
ヒューマノイドの歩行
第１１回
リアルタイムビジョン
第１２回
インタフェース
第１３回
人間共存・支援
第１４回
最新の研究動向(1)
リアルタイム認識・制御とシステム化
第１５回
最新の研究動向(2)
デジタルヒューマン技術
1. Introduction and Manipulation
2. Human Modeling
3. Robot hand and Sensing
4. Intelligent Robot
5. Object Recognition and
Environmental Modeling
6. Imitation
7. Human Sensing
8. Understanding human environments
9. Humanoid robot system
10. Walking
11. Real-time vision
12. Human Interfaces
13. Human-Robot Symbiosis
14. Leading-edge trends(1): Real-time recognition and control
15. Leading-edge trends(2): Digital human technologies
◇
教科書:
教科書として一冊にまとまったものはない。講義内容をまとめた資料を配布する。
Not specified. Download handouts from the Courses webpage.
◇
参考書:
・井上博允他編：岩波講座
ロボット学（全７巻），岩波書店，2004.
その他、関連する書籍や資料は講義中に紹介する。
We will introduce some books in the class.
◇
履修条件:
ロボティクスⅠを履修しておくことが望ましい。
It is desirable to have a credit of Robotics I.
◇
成績評価:
講義内での発表およびレポート（40％）、試験（50％）及び出席状況（10％）により評価する。
Overall scoring will consist of a Presentation and Reports(40%), Exam (50%) and Attendance rate
(10%).
◇
オフィスアワー:
（A514, A511）随時。ただし事前にメール等にて連絡すること。
Please send e-mail to each lecturer.
先端ロボット概論
Introduction to Advanced Robot Technology
◇
担当教員：小笠原
司（おがさわら
つかさ）、山口
明彦（やまぐち
あきひこ）
他
◇
単位数：１ ◇
講義室：L2
◇
開講時期：Ⅰ期 火曜３限
◇
授業目的：
最先端のロボット研究者・ロボット向けソフトウェア開発者から，先端技術の概論を聴講することによ
って，次世代ロボット開発のシステムインテグレーションに関する理解を深める．
本講義は IT3（マルチスペシャリスト育成プログラム）RT コース履修者が対象であるが，一般学生も受
講可能．
This course provides an fundamental introduction to the advanced technology in designing
next-generation robots through the talk by specialists of robot researches and robotic software
developments.
Its purpose is to understand the system integration of next-generation robots.
This course is mainly designed for the students of the IT3-RT course (education program for robot
technology specialization), but any kinds of students are accepted to take this course.
◇
授業内容:
第 1 回（小笠原，本田技術研究所 重見 聡史）
本講義の導入を行う．
ホンダが開発するヒューマノイドロボット ASIMO で用いられる技術について概説する．第 1 回ではハ
ードウエア，システムについて解説する．
第 2 回（本田技術研究所 坂上 義秋）
ASIMO で用いられる技術のうち，アプリケーション，ソフトウェアついて解説する．
第 3 回（富士通研究所 安川 裕介）
人間に対してサービスを提供するロボット技術について概説する．
第 4 回（富士通研究所 安川 裕介）
ロボットの「目」を実現する技術であるロボットビジョンについて概説する．
第 5 回（大阪大学 大原 賢一）
ロボットのためのミドルウェア OpenRTM について概説する．
第 6 回（東京大学 出杏光 魯仙）
ロボットの行動計画を行うソフトウェア OpenRAVE について概説する．
第 7 回（産業技術総合研究所 原 功）
ヒューマンロボットインタラクションを実現する上で重要なソフトウェアツール OpenHRI およびロ
ボットのモーション作成ツール Choreonoid について概説する．
第 8 回（山口，大阪電気通信大学 小枝 正直）
ロボットビジョンで用いられる主要なライブラリ OpenCV について概説する．
講義全体のまとめを行う．
注： この日の講義は 6 限目です．
1. (Ogasawara, Satoshi Sigemi from Honda R&D)
Introduction to this course.
Brief introduction to the technologies used in the humanoid robot ASIMO developed by Honda.
The first class is a talk about its hardware and system.
2, (Yoshiaki Sakagami from Honda R&D)
Introduction to the application and the software technologies used in ASIMO.
3. (Yusuke Yasukawa from Fujitsu Laboratories)
Introduction to the robot technologies of providing services to people.
4. (Yusuke Yasukawa from Fujitsu Laboratories)
Introduction to the robot vision that realize an "eye" of robots.
5. (Kenichi Oohara from Osaka University)
Introduction to OpenRTM, a middle-ware for robot.
6. (Rosen Diankov from University of Tokyo)
Introduction to OpenRAVE, a software for motion planning of robots.
7. (Isao Hara from AIST)
Introduction to OpenHRI, an important tool in human-robot interaction, and Choreonoid, a tool
to design robot motions.
8. (Yamaguchi, Masanao Koeda from Osaka Electro-Communication University)
Introduction to OpenCV, an important library used in robot vision.
Summary for the course.
Note: This class is 6th period.
◇
教科書:
特になし．資料を講義のページからダウンロードのこと．
Not specified.
◇
Download handouts from the Courses webpage.
参考書:
特になし．
Not specified.
◇
履修条件:
特になし．
Nothing.
◇
成績評価:
レポート提出 70%，授業への参加度 30%．
Report: 70%, efforts in each class: 30%.
◇
オフィスアワー:
E-mail にて各担当教員が対応．講義全般に関する質問は山口まで．
Please send e-mail to each lecturer.
Please ask Yamaguchi about general questions.
先端ロボット構成論
◇
担当教員：高松
淳（たかまつ
じゅん）、神原
竹村
憲太郎（たけむら
山口
明彦（やまぐち
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：集中講義
◇
授業目的：
Advanced Robot Design
誠之（かんばら
けんたろう）、池田
あきひこ）、松原
まさゆき）
篤俊（いけだ
崇充（まつばら
あつとし）
たかみつ）
講義室：別途連絡
PBL (Projected Based Learning) 形式の講義を通して，次世代ロボット構成に関する要素技術について
学ぶ．課題解決能力の習得を目的とする．
本講義は IT3（マルチスペシャリスト育成プログラム）RT コース履修者が対象であるが，一般学生も受
講可能．
なお人数に限りがあるため，希望者が多い場合は，受講生の知識・経験等に応じて決定する．
This course is a PBL (Projected Based Learning) style, in which the students learn fundamental
technologies to design next-generation robots.
This course aims to acquire an ability to solve
problems.
This course is mainly designed for the students of the IT3-RT course (education program for robot
technology specialization), but any kinds of students are accepted to take this course.
The number of acceptable students is limited.
If the number of candidates exceeds the limit,
the attendees are selected depending on their knowledge and experiences.
◇
授業内容:
本講義はテーマごとにわかれて実施される．
各テーマは並行実施されるので，複数のテーマを同時に履修することはできない．
テーマは以下のものを予定している:
・ロボットモーション
・ヒューマンロボットインタラクション
・環境知能
・ロボットラーニング
スケジュールの概要（予定）：
・6 月末： 説明会の実施（メールでアナウンスされる），受講申請書の提出
・7 月初旬： キックオフミーティング，プロジェクトの進め方に関する講義
・7 月，8 月： テーマごとにプロジェクトの実施（スケジュールは担当教員と相談の上決定）
・8 月末： 発表会
・9 月初旬： レポート提出
In this class, each topic is independently conducted.
Each student cannot select multiple topics.
The followings are tentative topics:
- Robot motion
- Human-robot interaction
- Ambient intelligence
- Robot learning
Overview of the schedule (tentative):
- End of June: Orientation (announced by e-mail), submission of an application form
- Early July: Kickoff meeting, lecture for progressing a project
- July, August: Conducting the projects (the schedule of each theme is decided by consulting with
the staff)
- End of August: Presentation
- Early September: Report submission
◇
教科書:
履修テーマによる．
Different for each theme.
◇
参考書:
履修テーマによる．
Different for each theme.
◇
履修条件:
説明会に参加し，受講申請書を提出すること．
Attend at the orientation, and submit an application form.
◇
成績評価:
レポート：40%，発表：40%，授業への参加度：20%．
Report: 40%, presentation: 40%, efforts in each class: 20%.
◇
オフィスアワー:
E-mail にて各担当教員が対応．講義全般に関する質問は山口まで．
Please send e-mail to each lecturer. Please ask Yamaguchi about general questions.
先端ロボット開発特論Ⅰ
Advanced Robot Development I
◇
担当教員：竹村
山口
憲太郎（たけむら
明彦（やまぐち
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：集中講義
◇
授業目的：
けんたろう）、池田
篤俊（いけだ
あつとし）
あきひこ）
講義室：別途連絡
ロボティクスの研究開発を行うために必要な基礎能力を，実習を通して身につける．幅広いロボティク
スの知識，ロボットプログラミングスキル，ロボティクスに関する英語文書の理解力を習得する．
本講義は IT3（マルチスペシャリスト育成プログラム）RT コース履修者が対象であるが，一般学生も受
講可能．
なお人数に限りがあるため，希望者が多い場合は，受講生の知識・経験等に応じて決定する．
In this course, the students learn fundamental skills to conduct robotics researches and
developments through practices.
Wider robotics knowledge, robot programming skills, and an
ability of reading robotics documents are mastered.
This course is mainly designed for the students of the IT3-RT course (education program for robot
technology specialization), but any kinds of students are accepted to take this course.
The number of acceptable students is limited. If the number of candidates exceeds the limit, the
attendees are selected depending on their knowledge and experiences.
◇
授業内容:
本講義は，以下の 3 セッションから構成される．
[キーワードリサーチ（5 月）]
各自，ロボティクスに関連するキーワードを複数選択し，それらについて書籍や論文などを調べてレポ
ートにまとめ，講義の中で発表する．
キーワード例: キネマティクス，ダイナミクス，マニピュレーション，歩行，全身動作生成，カメラ
キャリブレーション，コンピュータビジョン，機械学習
[ロボットプログラミング演習（6 月）]
ロボットプログラミングの基礎（C++）を演習を通して学習する．
演習課題が宿題として出される．
各課題につき，解説担当者（複数人もあり得る）が設定され，解説担当者は講義中に課題の解法を説明
する．
講義では，教員・TA がコードレビューを行う．
[英語論文輪講（7 月）]
ロボティクスに関連する国際会議の議事録または国際誌の論文を各自 1 本ずつ読み，レポートにまとめ，
講義の中で発表する．
講義のスケジュールは初回（説明会）に決定され，学期の変化や学生・教員の予定に応じて適宜変更さ
れる．基本的に欠席は認めない．
This course consists of the following three sessions:
[Keyword Research (May)]
Each student selects some keywords related to robotics, investigates them on books and papers,
writes a report summarizing them, and presents them in a class.
Examples of the keywords: kinematics, dynamics, manipulation, walking, whole-body motion
generation, camera calibration, computer vision, machine learning
[Robot Programming Exercise (June)]
Students learn a fundamental skill for robot programming in C++ through exercises.
Exercises are assigned as homework.
For each exercise, some students are assigned who explain in a class how to solve the exercise.
In the class, the staff reviews the source code.
[Reading English Paper (July)]
Each student selects a journal paper or a proceeding paper of an international conference related
to robotics, reads it, writes a report summarizing the paper, and presents it in a class.
The schedules of the classes is decided at the first time (orientation), and will be changed
according to the schedules of the other courses, students, and staff.
Basically, absence is not
allowed.
◇
教科書:
特になし．
Not specified.
◇
参考書:
特になし．
Not specified.
◇
履修条件:
IT3（マルチスペシャリスト育成プログラム）RT コース履修者以外は，必ず事前に山口に相談すること．
The students who do not belong to the IT3-RT course (education program for robot technology
specialization) must discuss with Yamaguchi before the course starts.
◇
成績評価:
レポート：40%，発表：40%，授業への参加度：20%．
Report: 40%, presentation: 40%, efforts in each class: 20%.
◇
オフィスアワー:
山口に E-mail で相談のこと．
Please send an e-mail to Yamaguchi about the questions.
先端ロボット開発特論Ⅱ
Advanced Robot Development II
◇
担当教員：高松
淳（たかまつ
じゅん）、竹村
池田
篤俊（いけだ
あつとし）、山口
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：集中講義
◇
授業目的：
憲太郎（たけむら
明彦（やまぐち
けんたろう）
あきひこ）
講義室：別途連絡
ロボティクスの研究開発を効率的に行うために重要なソフトウェアツール・ライブラリ・ミドルウェア
の使い方を，短期集中演習（合宿）を通して習得する．
合宿では，ロボティクスに関連する企業・研究所・学会・大学を見学し，最新の研究開発動向を知る．
本講義は IT3（マルチスペシャリスト育成プログラム）RT コース履修者が対象であるが，一般学生も受
講可能．
なお人数に限りがあるため，希望者が多い場合は，受講生の知識・経験等に応じて決定する．
This course is a short-term style (bootcamp), in which the students learn important software tools,
libraries, and middle-wares to boost a robotics research and development.
In each bootcamp, we visit research institutes, laboratories of universities, or conferences in
order to know the state-of-art robotics researches.
This course is mainly designed for the students of the IT3-RT course (education program for robot
technology specialization), but any kinds of students are accepted to take this course.
The number of acceptable students is limited. If the number of candidates exceeds the limit, the
attendees are selected depending on their knowledge and experiences.
◇
授業内容:
合宿は複数回実行される．そのうち，2 回以上の合宿に参加すれば合格となる．
各合宿は 4 日前後で，基本的には泊まりこみで実施される．
合宿は 9 月以降に順次実施を予定しており，各回の詳細は講義のホームページで告知される．（変更
合宿例（昨年度の実施例で，今年度の内容とは異なる）：
・機械学習プログラミング合宿
スケジュール
- 初日： C++で Eigen を使った行列計算プログラミング演習
- 2～4 日目： 日本ロボット学会学術講演会を見学
- 5 日目： C++で Shogun を使った機械学習プログラミング演習，産総研 DHRC のラボ見学
・Choreonoid プログラミング合宿
スケジュール
- 初日： Choreonoid の講義，産総研のラボ見学
- 2～3 日目： Choreonoid+MS Kinect SDK プログラミング演習
- 4 日目： 発表会，産総研のラボ見学，東京理科大学ラボ見学
The bootcamps are conducted multiple times.
In order to be given the credit, you need to attend
more than twice.
The duration of each bootcamp is around 4 days; basically we stay at a hotel or a guesthouse during
the bootcamp.
Each bootcamp will be conducted after September, and its detail is announced later.
Examples of the bootcamps (contents in the last year, which is different from this year):
- Choreonoid programming bootcamp
Schedule
- Day 1: Programming exercises in C++ using Eigen for matrix operations
- Day 2-4: RSJ2011
- Day 5: Programming exercises in C++ using Shogun, a machine learning toolbox, visiting DHRC
laboratories of AIST
- Machine-Learning Programming Bootcamp
Schedule
- Day 1: Choreonoid lecture, visiting laboratories of AIST
- Day 2-3: Programming exercises using Choreonoid+MS Kinect SDK
- Day 4: Presentation, visiting laboratories of AIST and Tokyo University of Science
◇
教科書:
履修テーマによる．
Different for each theme.
◇
参考書:
履修テーマによる．
Different for each theme.
◇
履修条件:
各合宿に申し込むこと．
IT3（マルチスペシャリスト育成プログラム）RT コース履修者以外は，必ず事前に山口に相談すること．
先端ロボット開発特論 I を履修済みもしくは同等の能力を有すること．
Apply for each bootcamp.
The students who do not belong to the IT3-RT course (education program for robot technology
specialization) must discuss with Yamaguchi before the course starts.
The students are required to have a credit of the "Advanced Robot Development I" course
or have an equivalent ability obtained through that class.
◇
成績評価:
2 回以上の合宿に参加すれば合格となる．レポート：40%，発表：40%，合宿における取り組み：20%．
Credit is given if attending more than twice.
Report: 40%, presentation: 40%, efforts in bootcamp:
20%.
◇
オフィスアワー:
山口に E-mail で相談のこと．
Please send an e-mail to Yamaguchi about the questions.
BioinformaticsⅠ
情報生命学Ⅰ
◇
担当教員：中村
佐藤
建介（なかむら
哲大（さとう
けんすけ）、加藤
有己（かとう
ゆうき）
てつお）
◇
単位数：１ ◇
講義室：L1
◇
開講時期：Ⅱ期 火曜４・５限、金曜４・５限
◇
授業目的：
情報科学と生命科学の融合領域である情報生命科学の基本的なトピックを解説する。
To understand the basics of bioinformatics.
情報科学研究科及びバイオサイエンス研究科の両方の大学院生を対象に内容を編成する。
This lecture is intended for students with bioscience or information science backgrounds.
なお本講義「情報生命学特論 I」は情報科学研究科で「情報生命学 I」と呼ばれている講義と同一である。
◇
授業内容:
１回(7/10(火) 4 限)配列解析入門（加藤）
Lecture 1 Introduction to sequence analysis (Kato)
バイオインフォマティクスについて概観した後、ペアワイズアラインメント、相同性検索について解説
する。
We study the overview of bioinformatics, followed by pairwise alignment and homology search.
２回(7/10(火) 5 限)RNA 配列情報解析（加藤）
Lecture 2: RNA sequence analysis (Kato)
近年その機能に注目が集まる RNA の配列解析を対象とし、RNA２次構造予測および RNA 間相互作用予測の
アルゴリズムなどを解説する。
We focus on sequence analysis of RNAs, whose functions gain attention. This lecture deals with
algorithms for predicting RNA secondary structures and RNA-RNA interactions.
３回(7/17(火) 4 限)
Lecture 3:
マルチプルアラインメントと分子進化解析（中村）
Multiple alignment and Phylogenetic study (Nakamura)
ゲノム配列に書き込まれた情報をもとに、複数の核酸塩基およびタンパク質配列のアラインメントを行
い、これに基づいて進化経路の推定をおこなう。
We will discuss methods to infer the evolutionary pathways, based on multiple alignment of
nucleotide or amino acids sequences.
４回(7/17(火) 5 限)
Lecture 4:
次世代シーケンサーによる塩基配列解析（中村）
Sequence analysis with data from High-throuput sequencers (Nakamura)
発展が目覚ましい次世代シーケンサーから得られるデータについて、基礎的な技術と解析手法を解説す
る。
We will discuss the various analysis methods of the data obtained by experiments with High-throuput
sequencers.
５回(7/20(金)4 限)情報化学と生理活性化合物（中村）
Lecuture 5: Chemical structure and Biological functions (Nakamura)
化学構造（平面構造式・立体構造）および反応の情報科学的な記述と生物学研究について学ぶ。
We will study the description of chemical structures (chemical formula and three-dimensional
structures) and its application to the biological study.
６回(7/20(金)5 限)生体高分子の立体構造（中村）
Lecture 6:
Three dimensional structure of biological macromolecules (Nakamura)
生体高分子の立体構造データの成り立ち、構造生物学の基礎を解説する
We will study the description of three dimensional structure of biological macromolecules.
７回 (7/ 24(火)4 限)
Lecture 7:
システムバイオロジー基礎 I（佐藤）
Basic of Systems Biology I(Sato)
生命機能のモデル記述方法・解釈・解き方について基礎的な技術を解説する。
We study basic models to describe biological functions.
８回 (7/ 24(火)5 限)
Lecture 8:
システムバイオロジー基礎 II（佐藤）
Basic of Systems Biology II(Sato)
モデルで表現された生命機能に関する具体例を解説する。
We study several biological functions described by models shown above.
◇
教科書:
講義資料を配布する。
A textbook is not specified.
◇
We will provide PDF files of the slides.
参考書:
阿久津達也「バイオインフォマティクスの数理とアルゴリズム」共立出版
藤博幸[編] 「はじめてのバイオインフォマティクス」 講談社サイエンティフィク
David W. Mount (岡崎康司、坊農秀雄 監訳) 「バイオインフォマティクス -ゲノム配列から機能解析へ
- 第２版」メディカル・サイエンス・インターナショナル
David W. Mount.
Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Laboratory.
Durbin,R. et al. Biological Sequence Analysis. Cambridge University Press.
北野宏明「システムバイオロジー」秀潤社
◇
履修条件:
生命科学の基礎的知識があること。
Basic knowledge on biological sciences.
◇
成績評価:
レポートおよび講義中に適宜行う小テストにより評価する。
We consider the reports handed in and small quiz during the class.
◇
オフィスアワー:
在室時はいつでも。加藤（情報棟 B504）。佐藤（情報棟 B512）。
中村はメールにてアポイントをとること、講義週のみ ([email protected])
Any time when the door is open.
Kato (B504). Sato (B512).
Make appointment by e-mail to see Nakamura ([email protected]).
BioinformaticsⅡ
情報生命学Ⅱ
◇
担当教員：有田
黒川
正規、田中
顕、尾崎
博
克也
◇
単位数：１ ◇
講義室：L1
◇
開講時期：Ⅱ期 火曜４・５限、金曜４・５限
◇
授業目的：
情報科学と生命科学の融合領域である情報生命科学の先端的なトピックを解説する。
The aim is to lecture advanced topics of the bioinformatics that is the interdisciplinary field
of the information science and the life science.
◇
授業内容:
【第 1・2 回】
「メタゲノム解析 I & II」
地球環境のあらゆる場所で膨大な数の微生物が生育しているが、その大部分は培養困難な微生物であり、
実体は不明である。そうした微生物の集団構造や動態を、環境からゲノム DNA を直接抽出し、配列決定
を行うことにより明らかにしようとする、メタゲノム解析が本格化してきている。その基礎、現状、展
望を、情報処理技術を含めて講義する。（東京工業大学・黒川顕教授
担当）。
「Meta-genome analysis I & II」
Enormous microorganisms, most of which are difficult to culture and then remain unclear, live
in various environments on the earth. The meta-genome analysis tries to clarify their mass
structure and behavior by extracting genome DNA directly from the environment and determining
the sequence. In this lecture, the basic approach, the current problems, and the prospect are
introduced with information processing techniques.
(Prof. Ken Kurokawa, Tokyo Institute of
Technology)
【第 3・4 回】
[ゲノム情報活用による高機能微生物工場の開発 I & II]
バイオテクノロジーは医薬から食品、産業用酵素、化成品、更にはバイオ燃料に至るまで幅広い産業分
野で古くから利用されており、近年では遺伝子工学や蛋白工学、及び加速度的に蓄積されるゲノム情報
を活用した更なる技術革新が進んできている。ここでは微生物ゲノム情報とゲノム工学技術を活用した
枯草菌ゲノムの大幅縮小化と機能改良による産業用宿主微生物工場（Minimum Genome Factory）創製と
その産業利用の展望について講義する。（花王株式会社・尾崎克也博士
担当）
[Development of Minimum Genome Facotory by utilizing genome information]
Biotechnology has long been used in a wide range of industrial fields, such as pharmaceuticals,
foods, enzymes, chemicals, and fuels. Recently further innovation of bioindustry has been
proceeding by using genetic engineering, protein engineering and genomic information accumulated.
In this lecture, creation and outlook for industrial use of microbial cell factory with large-scale
deletions and improvement of genome structure are introduced.
【第 5・6 回】
「E-サイエンス I & II」
情報ネットワークの高度化は、新たなサイエンスのスタイルを産もうとしている。バイオインフォーマ
ティクス関連データの最新の格納技術を紹介し、ゲノムサイエンスにおける種々のデータをどのように
統合すべきかを講義する。(東京大学・有田正規准教授
担当）
「E-science I & II」
The development of information network allows us to begin to investigate scientific problems with
new approaches. We study the latest storage technology of the bioinformatics data and how to
integrate various data in the genome science. (Assoc. Prof. Masanori Arita, Univ. of Tokyo)
【第 7・8 回】
「オミックス情報学 I & II」
疾患に伴う、遺伝子・タンパク質の発現変化の情報が蓄積している。また、1000 ドルで人の全ゲノム配
列を解読することがごく近い将来実現され、個人の遺伝子配列情報を、病気の発症の予防や治療に活用
することが展望されている。そうした、医療の現場での新しい動きを講義する。
（東京医科歯科大学・田
中博教授
担当）
「Omics informatics I & II」
We can access the various biological data of genes and proteins related to disease. In the near
future, genomic sequence of a human will be able to be determined with the cost of 1000 dollars.
As a result, it is expected to use individual gene to prevent the onset and to treat the disease.
We study the impact of such a personal genome analysis.
(Prof. Hiroshi Tanaka, Tokyo Medical
& Dental University)
◇
教科書:
講義資料を配布する。
Lecture notes will be delivered.
◇
参考書:
・藤博幸「はじめてのバイオインフォマティクス」 講談社サイエンティフィク
・David W. Mount (岡崎康司、坊農秀雄 監訳) 「バイオインフォマティクス -ゲノム配列から機能解析
へ - 第２版」メディカル・サイエンス・インターナショナル
・David W. Mount. Bioinformatics: Sequence and Genome Analysis. Cold Spring Harbor Laboratory.
◇
履修条件:
特になし
◇
成績評価:
出席状況(60％)とレポート(40％)により評価する。
The percentage of attendance (60%) and the reports (40%)
◇
オフィスアワー:
機械学習
◇
担当教員：池田
渡辺
Machine Learning
和司（いけだ
かずし）、久保
一帆（わたなべ
孝富（くぼ
たかとみ）
かずほ）
◇
単位数：２ ◇
講義室：L1
◇
開講時期：Ⅱ期 火曜１限、水曜２限
◇
授業目的：
数理統計学に基礎をおく統計的機械学習は，近年，大規模データから規則性を取り出し有効に利用する
ための手法として，めざましい発展をとげている．本講義では，その基本的な考え方を理解し，自分の
問題に応用できるようになることを目的とする．
Statistical Machine Learning methods for information extraction from massive data are based on
mathematical statistics and have been developing drastically in recent years.
In this course of lectures, we show the introduction as well as applications of such methods.
◇
授業内容:
1. イントロダクション Introduction
2. 確率・統計の基礎 Probability and Statistics
3. 識別関数の規準 Criteria for Discrimination
4. 最尤推定法 Maximum Likelihood Method
5. モデル選択 Model Selection
6. 混合ガウスモデル Gaussian Mixture
7. 数値計算法 Numerical Methods
8. ノンパラメトリック法 Nonparametric Methods
9. ベイズ推定法 Bayesian Inference
10. 情報幾何学入門 Information Geometry
11. 最新の話題 Recent Topics
◇
教科書:
杉山将: 統計的機械学習, オーム社
◇
参考書:
C.M. ビショップ, パターン認識と機械学習 上/下, シュプリンガージャパン.
C.M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer.
◇
履修条件:
線形代数，微積分などの大学教養程度の数学および確率・統計の基礎的知識を要する．
Mathematical and statistical skills are required.
◇
成績評価:
講義中の小レポートにより評価する。
Reports during lectures.
◇
オフィスアワー:
随時．ただし事前にメール等で連絡すること．
(池田 A601, 竹之内・渡辺 A605)
Anytime, but please make an appointment by e-mail.
(Ikeda A601, Takenouchi, Watanabe A605)
計算神経科学
◇
Computational Neuroscience
担当教員：柴田
智広（しばた
ともひろ）、川人
銅谷
賢治（どうや
けんじ）、吉本
神谷
之康（かみたに
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 金曜１限
◇
授業目的：
光男（かわと
みつお）
潤一郎（よしもと
じゅんいちろう）
ゆきやす）
講義室：L2
脳機能を情報処理の観点から理解するために必要不可欠な、計算神経科学というアプローチについて，
基礎と最前線の知識を得ることを目的とする。
The goal of this course is to acquire basic as well as advanced knowledge about the approach of
computational neuroscience which is essential to understand brain functions from the viewpoint
of information processing.
◇
授業内容:
本授業ではまず、計算神経科学の理念や歴史，脳の構造と機能との関わり，運動制御の計算論などに関
する基礎を紹介する。さらに、感覚、運動、コミュニケーション、情動、言語などの広範囲なテーマに
対して、各担当教員が取り組んできた計算神経科学研究の方法論、成果、問題点などを具体的にとりあ
げ論ずる。
In this course, introduction to computational neuroscience is given about its philosophy, history,
the relationship between neuroanatomy and brain functions, motor control theories, and so on.
Then, each lecturer will talk about issues strongly related to their own studies.
Lecture 1. Introduction to Computational Neuroscience I（Shibata）
Lecture 2. Introduction to Computational Neuroscience II（Shibata）
Lecture 3. Introduction to Computational Neuroscience III（Shibata）
Lecture 4. Computational Neuroscience (Kawato)
Lecture 5. Neural Coding and Decoding（Kamitani）
Lecture 6. Reward Prediction and Behavioral Learning（Doya）
Lecture 7. Eye movements and Visual Attention Control（Shibata）
Lecture 8. Bayesian Inference and Its Application to Computational Neuroscience（Yoshimoto）
第１回 計算神経科学概論その１（柴田）
第２回 計算神経科学概論その２（柴田）
第３回 計算神経科学概論その３（柴田）
第４回 計算論的神経科学 (川人)
第５回 神経コーディングとデコーディング（神谷）
第６回 報酬の予測と行動学習（銅谷）
第７回 眼球運動と視覚的注意制御（銅谷）
第８回 ベイズ推定と計算神経科学への応用（吉本）
◇
教科書:
特に指定しないが、次に示す参考書に従う講義内容も多い。。
◇
参考書:
Thomas R. Trappenberg: Fundamentals of Computational Neuroscience. Oxford Univ. Press (2010)
Mark F. Bear, Barry W. Connors, Michael A. Paradiso: Neuroscience. Lippincott Williams &
Wilkins (2006)
P. Dayan and L.F. Abbott: Theoretical Neuroscience. MIT Press (2006)
K. Doya, et al. eds. Bayesian Brain: Probabilistic Approaches to
川人光男：脳の計算理論、産業図書 (1996)
銅谷賢治他編：脳の情報表現、朝倉書店 (2002)
◇
履修条件:
特になし。
◇
成績評価:
試験（70%）および課題レポート（30％）による。
◇
オフィスアワー:
（A603）木曜日４限。その他、扉に「在室」とある時はいつでも。
Neural Coding. MIT Press (2007)
生命機能計測学
◇
担当教員：湊
Bio-Imaging
小太郎（みなと
飯田
秀博（いいだ
こたろう）、杉浦
忠男（すぎうら
ひでひろ）、銭谷
勉（ぜにや
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 水曜１限、金曜２限
◇
授業目的：
ただお）
つとむ）
講義室：L1
本講義では、マクロからミクロやナノにいたる様々なレベルの生命機能に対する計測手法と、生命機能
解明のための情報処理技術について解説する。
To understand the basics of Bio-Medical Imaging.
◇
授業内容:
「第１部
生体イメージング」（担当：湊小太郎）
Medical imaging (Kotaro Minato)
１．断層画像再構成法 Introduction of computed tomography
２．Ｘ線ＣＴの原理 X-ray CT
３．ＭＲＩ（磁気共鳴画像）の原理 MRI
４．放射性同位元素による生理機能計測 Nuclear Medicine imaging
５．ＰＥＴ・ＳＰＥＣＴの原理と分子イメージング（担当：飯田秀博、銭谷勉［連携講座放射線機器学]）
PET and SPECT
「第２部
分子・細胞イメージング」（担当：杉浦忠男）
Biosensing and Bioimaging (Tadao Sugiura)
６．生体分子計測の基礎
Introduction to Biosensing and Bioimaging
７．分子検出技術、ＤＮＡシーケンサー、バイオチップ
Basics on Molecular Detection, DNA Sequencing,
Bio Chip
８．イメージング技術、光学顕微鏡
Imaging Technology and Optical Microscope
９．細胞イメージング、分子イメージング
１０．一分子計測技術、ナノバイオ技術
◇
Fluorescence Microscopy and Bioimaging
Single Molecular Imaging and Nanobiology Related Technology
教科書:
教科書として一冊にまとまったものはない。内容をまとめた資料を配布する。
We will provide pdf files of the slides.
◇
参考書:
１．日本医用画像工学会監修：医用画像工学ハンドブック、篠原出版（1994 年）
２．バイオ高性能機器・新技術利用マニュアル（蛋白質核酸酵素増刊）、共立出版（2004 年）
３．Computed Tomography, Jiang Hsieh, SPIE PRESS, 2003
◇
履修条件:
履修希望者は、1 回目または２回目の授業時間に履修登録する。
◇
成績評価:
試験（100％）により評価する。
Examination (100%)
◇
オフィスアワー:
（B513：湊、B511：杉浦）金曜日２限。その他、扉を開けているときは何時でも。
Every time when the door is open. Minato (B513), Kawabata(A511).
システムズバイオロジー
Systems Biology & Bioinformatics
◇
担当教員：金谷
重彦（かなや
しげひこ）、MD. ALTAF-UL-AMIN
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 月曜２限、火曜２限
◇
授業目的：
講義室：L2
バクテリアから直物、動物、ヒトに至る様々な生物のゲノム解析が、世界的に猛烈な勢いで進んでいる。
これら様々な生物のゲノム情報を相互に比較解析することで、生命システムを理解する事が可能となり
つつある。本講義では、ゲノムシークエンシングおよびポストシークエンス解析、さらには、トランス
クリプトーム、プロテオーム、インタラクトーム、メタボロームに代表されるポストゲノム情報を統合
化し、生物情報を比較解析することにより、生命システムの理解ならびに種固有の特徴を把握すること
を目指す。
◇
授業内容:
１回ゲノムならびにポストゲノム解析の基礎
ゲノム・ポストゲノム解析の全体像を概説する。
２回遺伝子ネットワーク解析Ｉ
ゲノム全体の構成要素である遺伝子の関係性を把握するための数理科学解析法を紹介する。
３回遺伝子ネットワーク解析ＩI
遺伝子の関係性を把握するための代表的方法の利点について検討し、ゲノム科学への応用例を紹介する。
４回ゲノム統計解析入門 I
ゲノム上の遺伝子発現と表現形を関連付けるための統計解析法を例題を解きながら解説する。ゲノムの
物理地図、連鎖地図を統合的に解析することが必要とされている。これらの解析法の原理を説明する。
５回ゲノム統計解析入門 II
ゲノム時代に突入し、再び注目されている QTL 解析に関して解説する。
６回微生物の比較ゲノム解析
ゲノム配列をゲノム全体で比較するための解析法を，微生物ゲノムを例を挙げながら詳細に解説する。
７回アミノ酸の分子進化学
分子進化学の基礎に関して解説し、アミノ酸の分子進化解析の理論について説明する。
８回核酸の分子進化学
核酸配列をもちいた分子進化解析の理論について解説する。
◇
教科書:
特に指定しない
◇
参考書:
特に指定しない
◇
履修条件:
情報生命学特論Ｉとバイオインフォマティクス特論Ｉを履修していることを前提する。
◇
成績評価:
レポートと試験(50％)、出席(50%)の内容により成績を評価する。
◇
オフィスアワー:
在室しているときは原則的にいつでも可（A403 金谷、A404 黒川）
先端融合科学特論Ⅰ
Advanced Interdisciplinary Science I
◇
担当教員：駒井
杉浦
章治（こまい
しょうじ）、佐藤 匠徳（さとう
忠男（すぎうら
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 火曜４・５限
◇
授業目的：
なるとく）
ただお）、中村 雅一（なかむら
まさかず）
講義室：L1
複数の異なる研究分野にまたがる学際的な研究領域について、各研究分野の専門教員が講義する。本講
義は「生命現象と「みる」技術」と題して、先端バイオの諸問題に焦点を当て、その基礎原理から実現
方法、適用分野までの講義を行う。
◇
授業内容:
本講義は４名の講師によるオムニバス講義で、学際分野の幅広い領域について概観するものである。受
講生は各々の視点から各講師の講義を理解し、自らの問題意識を持って欲しい。また初めは全ての領域
を理解することは難しいかもしれないが、各テーマ相互のつながりから分野の概要を掴めるであろう。
１回次世代組織工学（佐藤）
組織工学の発展の歴史を解説する。前もって宿題を提出し､それをもとにディスカッションをおこなう｡
２回次世代組織工学（佐藤）
次世代組織工学の可能性を解説する。前もって宿題を提出し､それをもとにディスカッションをおこな
う｡
３回脳神経科学計測（駒井）
脳や神経の解剖、生理学的特長を広い意味での「行動」との関連性を交えながら概説する。
４回脳神経科学計測（駒井）
我々や動物の行動を支配している脳機能を計測する技術の紹介と適用例について議論、考察する。
５回先端バイオ計測基礎（杉浦）
細胞レベルから生体組織にいたるバイオイメージング、分子計測技術についてその技術的基礎を解説す
る。
６回先端バイオ計測基礎（杉浦）
一分子イメージング、一分子計測について技術的基礎から適用例について解説する。
７回微小電位・微小電荷計測（中村）
微小領域での微弱な電位や電荷を計測する技術の基礎について解説し、有機電子デバイスや細胞膜電位
計測などへの応用例を紹介する。
８回微小電位・微小電荷計測（中村）
微小領域での微弱な電位や電荷を計測する技術の基礎について解説し、有機電子デバイスや細胞膜電位
計測などへの応用例を紹介する。
◇
教科書:
講義資料を配布する。
◇
参考書:
関連する書籍や資料は講義中に紹介する。
◇
履修条件:
各講義での話題に対し、自らの専門知識をベースとした切り口を積極的に模索できる意欲が有ること。
◇
成績評価:
毎回の議論、質問、感想を含めたリアクション(40％)と総合レポート(60％)により評価する。
本講義では自ら考え、積極的に議論に参加し、意見を述べることを求める。
◇
オフィスアワー:
在室時はいつでも。
先端融合科学特論Ⅱ
Advanced Interdisciplinary Science II
◇
担当教員：浦岡
行治（うらおか
ゆきはる）、金谷
重彦（かなや
しげひこ）
安本
慶一（やすもと
けいいち）、横田
明穗（よこた
あきほ）
出村
拓（でむら
山田
容子（やまだ
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 火曜４・５限
◇
授業目的：
たく）、箱嶋
敏雄（はこしま
としお ）
ひろこ）
講義室：L1
複数の異分野にまたがる学際的な研究領域について講義を行う。特に、本学３研究科(情報、バイオ、物
質)においてそれぞれ構築された最先端の研究成果を有機的に融合し、これまでになかった新しい構造の
エネルギー変換システムを提案するものである。本講義では、それらのキーとなる技術について概説す
る。
◇
授業内容:
１回情報科学的アプローチによる高効率エネルギー生成植物の効率良い発見手法～その 1（金谷重彦）
植物の各遺伝子が発現した時の代謝反応を計算機上で再現する代謝反応シミュレーションに関する研究
を紹介する。
２回高効率エネルギー変換素子の実現に向けた材料（浦岡行治）
太陽電池など高効率エネルギー変換素子を実現するために必要な材料や素子構造、さらにその原理につ
いて広く紹介する。
３回情報科学的アプローチによる高効率エネルギー生成植物の効率良い発見手法～その 2（安本慶一）
高効率エネルギー生成植物の探索を最適化問題としてモデル化し、遺伝的アルゴリズムを用いて解を求
める方法を紹介する。
４回光合成の機構解明から人工光合成実現（横田明穂）
光合成の光化学系 II の構造と機能の解明を通して人工光合成が可能になりつつある。講義ではそれらの
事例を紹介する。
５回バイオ素材セルロースの生合成メカニズム（出村拓）
バイオ素材としての利用が注目されているセルロースの生合成メカニズムに関する最新の知見について
解説する。
６回エネルギー変換タンパク質の三次元構造（箱嶋敏雄）
エネルギー変換の鍵となる酵素類についての最新の構造研究を紹介する。
７回有機半導体材料の構造と物性（山田容子）
有機半導体材料の構造とその物性の相関について紹介する。
８回有機太陽電池の現在（山田容子）
有機太陽電池のメカニズムと現状について概観し、解説を行う。
◇
教科書:
講義資料を配布する。
Lecture note will be distributed.
◇
参考書:
関連する書籍や資料は講義中に紹介する。
Related books are introduced in the lecture.
◇
履修条件:
情報科学、生命科学、物質科学の基礎的知識があること。
◇
成績評価:
レポートにより評価する。
◇
オフィスアワー:
在室時はいつでも。
Anytime
先進情報科学特別講義Ⅰ,Ⅲ
Advanced Cutting-edge Research Seminar Ⅰ＆Ⅲ
◇平成 24 年度は開講しません。
先進情報科学特別講義Ⅱ,Ⅳ
Advanced Cutting-edge Research Seminar Ⅱ＆Ⅳ
◇
担当教員：米田
友和（よねだ
ともかず）、玉井
Sakriani Sakti（サクリアニ
竹村
憲太郎（たけむら
小木曽
原
公尚（こぎそ
祐子（はら
森彦（たまい
サクティ）、浦西
けんたろう）、池田
きみなお）、高橋
もりひこ）
友樹（うらにし
篤俊（いけだ
弘喜（たかはし
ゆうき）
あつとし）
ひろき）
ゆうこ）
◇
単位数：１ ◇
講義室：L1,L2,L3
◇
開講時期：Ⅳ期 火曜１限、金曜１限
◇
授業目的：
情報科学分野の先端的なテーマに関して広く研究の動向を学ぶ。
Introductions to help build knowledge of most advanced and
recent research topics and technologies in information science.
◇
授業内容:
詳細は Web ページにて掲示する。
助教によるオムニバス形式の講義。具体的なテーマは下記の通り。3 または 2 テーマずつ並列に開講され、
並列テーマは同時に選択できない。各テーマでは 4 回の講義を行って履修を認定し、2 テーマについて認
定されれば 1 単位となる。年度あたり最大 2 単位まで取得できる。
The lectures will be given by assistant professors in parallel in 4
slots. Each topic will be presented in 4 lectures and any combination
of two topics from different slots grants 1 unit. Students can get 2
units from this course at most per school year.
【日程・テーマ・担当者・講義室 (Schedule)】
12 月 4 日，7 日，11 日，14 日 (Dec 4th, 7th, 11th, 14th) 9:20--10:50
1. Human Sensing
Technologies for Human-Computer Interaction and Human-Robot Interaction
— 竹村(TAKEMURA)@L2
2. VLSI に 対 す る 高 品 質 遅 延 テ ス ト の 基 礎 技 術 と 技 術 動 向 (Fundamental and State of the Art
Technologies of High Quality Delay Test for VLSIs)
— 米田(YONEDA)@L3
12 月 18 日，21 日，1 月 8 日，11 日 (Dec 18th, 21st, Jan 8th, 11th) 9:20--10:50
3. i) Introduction to Embedded Systems, ii) LSI design methodology: High-Level Synthesis, iii)
Embedded Software, iv) Real-Time OS and summary
— 原(HARA)@L2
4. シ ス テ ム 生 物 学 に お け る 情 報 科 学 の 応 用 例 (Applications of Information Science in Systems
Biology)
— 高橋(TAKAHASHI)@L3
1 月 15 日，18 日，22 日，25 日 (Jan 15th, 18th, 22nd, 25th) 9:20--10:50
5. Human modeling for robotic systems
— 池田(池田)@L1
6.･Advanced Topics on Wireless Networks and Distributed Systems
— 玉井(TAMAI)@L2
7. Toward Recognizing Human Speech: Dreams, Difficulties, and Recent Directions
— SAKTI@L3
1 月 29 日，2 月 1 日，5 日，8 日 (Jan 29th, Feb 1st, 5th, 8th) 9:20--10:50
8.･Control in Game
— 小木曽(KOGISO)@L2
9. 準備中 (Coming soon.)
— 浦西(URANISHI)@L3
◇
教科書:
詳細は Web ページにて掲示する。
◇
参考書:
適宜紹介する。
◇
履修条件:
各テーマで説明する。
◇
成績評価:
各テーマで説明する。
◇
オフィスアワー:
各テーマによって異なるが基本的に授業が終わった直後とする。
先端領域特論Ａ
◇
担当教員：木下
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅳ期 金曜２限
◇
授業目的：
Induction and Recursion
佳樹（きのした
よしき）
講義室：L2
I will give an elementary account of the mechanism of recursive definitions and inductive
definitions which appears ubiquitously in computer science in many forms.
◇
授業内容:
Computer science makes heavy use of recursive definitions and inductive definitions.
Such
definitions are self-referencial and may look leading to vicious cycle at a first glance but in
fact things are well-defined.
There are theories which supports their soundness.
We introduce
one of such theories, introduced by A. Tarski, which is based on fixpoints (fixed points) of
functionals.
In this course, we look upon (1) inductive definitions of sets, (2) recursive
definitions of functions from an inductively defined set, (3) coinductive definitions of sets,
and (4) corecursive definitions of functions to a coinductively defined set.
These are all
explained in terms of fixpoint of functionals.
The course begins by revisiting the four kinds of definitions with intuitive explanation of their
meaning.
Mathematical explanations using fixpoints follow.
Concepts in naive set theory, order
theory and category theory needed are introduced “by need”---whenever the need arises---in this
course.
◇
教科書:
Lecture slides will be uploaded to the course web site.
Its URL will be notified during the lectures.
◇
参考書:
The following article in Japanese contains the induction/recursion part of the lecture: 帰納
と再帰—表示的意味論の第一歩—「ソフトウェアサイエンスの基本」シリーズ第 2 回、コンピュータソフ
トウェア、Vol. 29, No. 1 (2012), pp.30-46.
The following two books gives a necessary mathematical literacy required in this lecture.
The
students may wish to read them in parallel to attending this lecuture.
Paul Halmos, Naive Set Theory, Springer-Verlag, ISBN-10: 0387900926, ISBN-13: 978-0387900926
(there is an electric version.)
this lecture.
[This book gives 80% of the mathematical literacy needed for
Although all necessary background is presented in the lecture, to read this
classical book definitely helps.]
F. William Lawvere and Robert Rosebrugh, Sets for mathematics, Cambridge University Press, ISBN
0-521-01060-8 (there is a Kindle version, but it contains some non-printed characters) [This book
augments the 20% which is not contained in Halmos' book.]
◇
履修条件:
Basic mathematical literacy in naive set theory is desirable.
Such topic is usually covered by
lectures entitled like " 集 合 と 位 相 " in Japanese universities and "discrite
mathematics" in Euro-American universities.
"Topic in contemporary informatics D (先
端領域特論 D) opened in this year covers the required background.
◇
成績評価:
Marks will be given based on the reaction during the lectures and possibly homeworks and term-end
report.
◇
オフィスアワー:
I do not have any office hour, as I have no office inside NAIST.
Students are welcome to visit
my office in AIST, Amagasaki, upon appointment by e-mail ([email protected] - please start
the subject by "NAIST student appointment"; otherwise, your e-mail message might be neglected.)
先端領域特論Ｂ
Current Topics in Information Science B
◇
担当教員：山口
英（やまぐち
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅲ期 木曜２限
◇
授業目的：
すぐる）、村井
純（むらい
じゅん）
講義室：L1
／
Ⅳ期 木曜２限
わが国は高度情報通信ネットワーク社会に急速に移行している。その中核にはインターネットを基盤
とした ICT 技術の社会展開が着実に進行し、同時並行的に法制度などの社会制度の改良、さらには、企
業や国民による社会経済活動の変化に直面している。ICT 技術の社会基盤化は、インターネット利用して
展開される社会経済活動を下支えする「セキュリティ」の高度化が必須である。インターネットにおけ
る「安全」の確保に必要な要素を理解し、同時にその高度化の方向が人々に「安心」を与えるための方
策を理解することが、セキュリティに取り組む技術者・研究者には求められている。さらに、高信頼性、
頑健性などの実現方法についても理解しなければならない。本講義では、
「セキュリティ」の概念を技術
面だけではなく、包括的に理解することを目的とする。さらに、
「セキュリティ」の問題を考える時に必
要となる、多面的な問題理解と解決探求の手法についても併せて学習する。
Our society is now going to utilize various information and communication technology in almost
all of our activities and to form so called "ICT society".
The core part of the ICT
society has its own powerful and capable ICT infrastructure called the Internet.
As the Internet
is deployed to every corners of our society, simultaneously we need to change our legal framework
and regulations and the way of our businesses.
In this situation, the security and safety are
in top priority for our stable and sustainable growth of the economy over the Internet.
However,
security and safety require many components including technology, operational expertise,
regulations, policy, and global collaboration.
Hence, it is natural for those who are studying
the cyber security to touch with broader knowledge domain from technology to many non-technical
but social frameworks. In this lecture, the participants obtain the basic and comprehensive
knowledge about "today's" cyber security.
Furthermore, methods for problem solving
and consensus development are also studied.
◇
授業内容:
この授業では、セキュリティに関わる複数の議論テーマを設定し、(1)テーマに強く関連する技術要素、
社会要素について、講義担当者による講義、(2)テーマをより深く掘り下げるための教員、学生を交えた
議論（ディベート）、(3)テーマの理解を促進するためのホームワーク（レポート課題）を組み合わせて
授業を構成する。議論テーマは、インターネットに関連するセキュリティの問題を取り上げ、技術開発
の方向性、社会へのインパクトと問題、その解決に向けての社会制度の在り方といった点について議論
し、我々が今後進むべき道を模索する。また、この授業では学生同士が協力して一つの課題を解決する
グループワークを課す。
また、この授業は慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科で開講される授業と、遠隔、かつ、合同
し て 行 わ れ る 。 こ の た め 、 学 生 の 履 修 管 理 （ 登 録 、 課 題 提 示 、 課 題 提 出 等 ） は 、 SOI 環 境
(http://www.soi.wide.ad.jp) を積極的に利用して行われる。履修前に必ず SOI 環境に対する理解をす
ること。
In this lecture, faculties set several topics about cyber security in our society to be discussed
from views of technology development, engineering on the social infrastructure, and regulations
and policy by governments, among participants and faculties through (1) classes, (2) debate, and
(3) assignment as homework.
Furthermore, we do a group assignment for 3 or 4 students for making
policy and the way of deployment of "good" cyber security.
This lecture is jointly delivered with Graduate School of Media and Governance, SFC, Keio
University. (a shared class with Keio Univ. SFC).
For this operation, all the participants have
to register your attendance to our class management system called SOI (http://www.soi.wide.ad.jp/)
and understand how to use it before this class.
◇
教科書:
特になし。
No specific textbook.
◇
The lecture notes by faculties are provided for each class.
参考書:
SOI の授業ページ (http://www.soi.wide.ad.jp/) で適宜紹介する。
The list of references is available at our lecture homepage in SOI (http://www.soi.wide.ad.jp)
◇
履修条件:
インターネットの基本的構造、アーキテクチャについての基本的な理解を持っていることが望まれる。
履修希望者は、１回目の講義の際に履修登録を行うこと。また慶應義塾大学との合同授業であることか
ら、授業実施日程が本学の授業実施日程と若干異なる。第 1 回目の授業が通常 9 月末に設定することが
通例となっていることに注意されたい。慶應義塾大学の下期授業日程確定の後に今期の開催日程を掲示
するので、受講予定者は授業関係の連絡掲示には注意すること。
It is better for any participants to have a basic knowledge on computer network architecture and
communication protocols.
The participants have to register your attendance to our SOI environment.
Because this lecture is jointly delivered with Keio Univ.'s graduate school of Media and Governance,
the schedule of this lecture is different from the other lectures in 3rd quarter.
first class will be delivered in late September.
university calendar is fixed.
◇
Normally, the
This will be announced after when Keio Univ's
You have to check its announcement carefully.
成績評価:
各テーマで提示される課題（レポート）、授業で行われる議論（ディベート）に対する貢献、および、
グループワークの成果の採点に基づき評価を行う。評価におけるレポートの比重は全体の 40％を占める。
議論(ディベート)に対する貢献は、ディベートにおける発言、議論展開の積極性などを教員と授業をサ
ポートする TA の合議によって評価し、全体の 20％を占める。また、グループワークの評価は全体の 40％
を占める。
Overall scoring will consist of reports for assignments (40%), contributions for the debates in
the class (20%) and a report for the group assignment (40%).
The contribution for the debates
are evaluated by both faculties and TA's.
◇
オフィスアワー:
（A314）原則として月曜日 4 限を設定するが、変更がある場合には授業冒頭で指示する。
Basically, Monday afternoon in A314.
先端領域特論Ｃ
Current Topics in Information Science C
◇
担当教員：柴田
直樹（しばた
なおき）、他
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：Ⅳ期 月曜１限、水曜１限
◇
授業目的：
講義室：L2
柴田担当分 ： 本講義では，モバイルコンピューティング・車車間通信で使用される様々な技術につい
て紹介する．また，有線・無線ネットワークで共通に使われる技術についても解説する．モバイルアド
ホックネットワークでは，有線のネットワークと異なり，任意の端末間にいつでも経路が存在するわけ
ではなく，また通常通信に使用する電力に制約がある．本講義では有線ではあまり考えられなかった制
約や性質を考慮したプロトコルやその他の技術について幅広く見ていく．
Shibata's part : In this lecture, I am going to introduce various techniques used in mobile
computing and inter-vehicle communication. Some techniques used in both wired and wireless network
are also explained in the lecture. In mobile ad-hoc networks, connectivity between two nodes is
not always guaranteed, and we also need to consider energy restrictions for communication. In
this lecture, I will explain protocols and other kinds of techniques that takes account of those
restrictions and characteristics.
◇
授業内容:
柴田担当分 ： この授業では，モバイルアドホックネットワーク・車車間通信で使用される様々なプロ
トコルについて解説する．また，有線・無線ネットワークで共に使われるいくつかの技術についても解
説する．In this lecture, I will explain various protocols and other techniques commonly used in
mobile network, inter-vehicle communication and other kind of networks.
・様々な車車間通信プロトコル Various protocols for inter-vehicle communication
- AODV, OLSR, DSR
- GPSR, GPCR
・有線・無線ネットワークで使われる技術 Techniques for wireless and wired communication
- 分散ハッシュテーブル Distributed hash tables
- ブルームフィルター Bloom filter
- ネットワークコーディング Network coding
- ビデオマルチキャスト Video multicast
◇
教科書:
柴田担当分 ： 特になし．講義に使用するスライドを PDF 形式で学内からダウンロードできるようにす
る．No textbook. Powerpoint slides can be downloaded.
◇
参考書:
特になし none
◇
履修条件:
柴田担当分 ： 特になし none
◇
成績評価:
柴田担当分 ： レポートにより成績を評価する．Report (50%)
？？担当分 ： ？？？．(50%)
◇
オフィスアワー:
e-mail にて対応．柴田担当分に関しては [email protected] まで．
先端領域特論Ｄ
Sets and categories - mathematical literacy
◇
担当教員：木下
佳樹（きのした
よしき）
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅱ期 火曜３限
◇
授業目的：
情報システム開発の数理的手法（形式手法と半形式手法）、システム検証、systems
biology (bioinformatics)、プログラミング理論等に必要な数学的リテラシーについ
ての教科書を講読する。
【なお、2011 年度先端領域特論 D として開講した依存付きプログラミング言語 Agda
による定理証明とプログラミングの解説と演習は、本年度はプロジェクト実習におけ
る一つの学外テーマとして、産業技術総合研究所において実施する予定である。】
◇
授業内容:
教科書に沿って、以下のトピックを解説する。場合によっては輪講形式で進めること
も想定している。
集合と写像、直和・単射・部分集合、有限逆極限、余極限・全射・選択公理、写像集
合・冪、冪集合、変化する集合、部分集合の論理と代数、
◇
教科書:
F. William Lawvere and Robert Rosebrugh: "Sets for mathematics,"
Cambridge University Press, ISBN 0-521-01060-8, 2003. 廉価な Kindle 版もあり
ますが、一部文字が壊れているようです。
◇
参考書:
Paul Halmos, Naive Set Theory, Springer-Verlag, ISBN-10: 0387900926, ISBN-13:
978-0387900926. 本講義とほぼ同じ範囲を対象とする古典的な教科書です。Halmos
によるこの教科書は「集合論」を基本にした解説ですが、本講義（つまり
Lawvere-Rosebrugh の教科書）では「圏論」を基本にした、より現代的な解説がなさ
れます。
◇
履修条件:
特になし。高等学校の数学程度。
◇
成績評価:
◇
オフィスアワー:
講義室：L3
先端領域特論Ｅ
Current Topics in Information Science E
◇
担当教員：戸田
智基（とだ
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：Ⅰ期 水曜２限
◇
授業目的：
ともき）、中村
哲（なかむら
さとし）
講義室：L2
人と人および人と機械のコミュニケーションを支援する知能コミュニケーション技術について理解を深
める。知能コミュニケーション技術に関わる多種多様な基礎技術を幅広く学ぶとともに、その具体的な
応用例にも目を向けることで、実問題に対して適切な技術を適用できる能力を習得する。
This
course
covers
augmented
human
communication
human-to-human/human-to-computer communication.
technologies
for
supporting
We cover various core technologies related to
the augmented human communication technologies and examples of their applications to help students
to acquire ability to use them to address various practical problems.
◇
授業内容:
下記の内容について、外部講師も含めて、具体的な事例を交えて幅広く説明する。毎回の講義では演習
課題を与えて、各基礎技術の理解を深める。
１．多変量解析（戸田）
２．回帰モデル（戸田）
３．識別モデル（戸田）
４．系列モデリング（戸田）
５．音声翻訳（外部講師）
６．強化学習（外部講師）
７．ベイズ推論（外部講師）
８．コミュニケーションモデル（中村）
This course widely covers the following topics, and includes updates from external lecturers about
practical examples of their applications.
In each lecture, we hand in a report assignment across
the board for a better intuitive understanding of core technologies.
1. Multivariate statistics (Toda)
2. Models for regression (Toda)
3. Models for classification (Toda)
4. Sequential data modeling (Toda)
5. Speech-to-speech translation (external lecturer)
6. Reinforcement learning (external lecturer)
7. Bayesian inference (external lecturer)
8. Communication model (Nakamura)
◇
教科書:
特になし。講義ノートを配布する。
There is no textbook for this course. Lecturers will distribute notes as needed.
◇
参考書:
C.M.ビショップ（著）、元田、栗田、樋口、松本、村田（訳）：パターン認識と機械学習
上・下、シュ
プリンガー・ジャパン、２００８
C.M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Science + Business Media, LLC,
2006
◇
履修条件:
特になし。
Nothing in Particular.
◇
成績評価:
各テーマのレポート課題（８０）および最終レポート（２０）
Report scores of 8 topics (80) and final report score (20)
◇
オフィスアワー:
e-mail にて対応。 [email protected], [email protected]
Available through e-mail ([email protected], [email protected])
先端複合演習Ⅰ,Ⅱ
Studio of Advanced IT Ⅰ,Ⅱ
◇
担当教員：各テーマ担当教員及び学外講師
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：テーマ毎に異なる
◇
授業目的：
複数の IT 分野にまたがる専門的技術の統合的活用や、専門の異なる人材との協調によ
る開発課題への取り組み等を通じて、実社会で要求される複雑な課題への対応力を会
得する。
◇
授業内容:
複数のテーマが提供されるので、希望するテーマを選択して受講する。原則として演
習形式で実施されるが、演習に先立ち、必要となる基礎知識習得の為の座学を実施す
ることがある。また演習の一部もしくはすべてを学外の企業や研究機関等で実施する
こともある。
以下に演習テーマの例を示す（実際のテーマはホームページ：http://it3.naist.jp/
に随時記載する）：
・Android 端末と LEGO マインドストームを用いたグループ開発演習
・芸術大学との合同チームによる超上流工程からのシステム開発演習
・社会人との合同チームによる実践的システム開発演習
・自律式ローバーの設計・実装・テスト
・チームを組んでプロジェクトの提案・応募・実施・評価を行う社会連携型 PBL
・国内外の連携機関でのインターンシップ
◇
教科書:
テーマごとに異なる。
◇
参考書:
テーマごとに異なる。
◇
履修条件:
本科目は IT3（マルチスペシャリスト育成プログラム IT-Triadic）履修者のための
選択科目であるが、IT3 履修者以外の学生も通常の専門科目と同様に博士前期課程修
了要件の一部に含めることができる。ただし、1 年間で 2 テーマまでしか履修するこ
とができない。（1 テーマ目に合格すると先端複合演習 I、2 テーマ目に合格すると先
端複合演習 II の単位が認定される。）また、演習の終了後 2 週間以内に、レポートを
研究科事務室または担当教員に提出する必要がある。詳細な情報および要件は、ホー
ムページ：http://it3.naist.jp/ に記載する。演習の募集などに関する情報の周知は、
メールおよび上記のホームページを用いて行う。
◇
成績評価:
レポートによる合否決定を基本とするが、テーマによって一部例外がある。
◇
オフィスアワー:
テーマ担当者による。
講義室：テーマ毎に異なる
プロジェクト実習Ⅰ，Ⅲ
◇平成 24 年度は開講しません。
Project PracticeⅠ，Ⅲ
プロジェクト実習Ⅱ，Ⅳ
Project Practice Ⅱ，Ⅳ
◇
担当教員：各テーマ担当教員及び学外講師
◇
単位数：２ ◇
◇
開講時期：テーマ毎に異なる
◇
授業目的：
本講義では、先端的技術や方法論を用いたソフトウェア、ハードウェア、応用シス
テム等の開発、先端研究分野の調査研究などに関して、通常の講義では行えない実験・
演習、および、実習を通して未完成の理論の実証や「もの」造りを経験することが目
的である。
◇
授業内容:
テーマには学外テーマと、本研究科の教員が担当する学内テーマとがある。
1.学内テーマ
学内テーマは、本研究科教員が設定したテーマに関する実習である。プロジェクト
実習での成果を含めた研究内容が学会発表された例もある。本研究科における研究活
動の基礎となる知識・技能を修得する目的で設定されたテーマもある。
2.学外テーマ
学外テーマによる実習は、企業におけるインターンシップ制度とタイアップしたも
のであり、実際の研究開発現場において実習を行うものである。
◇
教科書:
テーマごとに異なる。
◇
参考書:
テーマごとに異なる。
◇
履修条件:
プロジェクト実習は選択科目であり、1 年間で 2 テーマまでしか履修することがで
きない。また、実習の終了後 2 週間以内に、レポートを研究科事務室または担当教員
に提出する必要がある。詳細な情報および要件は、Web ページ：
http://isw3.naist.jp/IS/Curriculum/12/Project/index.html
に記載する。提出するレポートの様式は、Web ページに記載された様式を厳守するこ
と。プロジェクト実習の各テーマの募集に関する情報などの周知は、メールおよび Web
ページを用いて行う。特に、学内テーマに関しては年度始めに希望調整を行うため、
各自メールを確実にチェックしておくこと。
◇
成績評価:
レポートによる合否決定を基本とするが、テーマによって一部例外がある。
◇
オフィスアワー:
テーマ担当者による。
講義室：テーマ毎に異なる
アカデミックボランティア実習Ⅰ
Practice of Academic Volunteer I
◇
担当教員：戸田
関
智基（とだ
浩之（せき
◇
単位数：１ ◇
◇
開講時期：テーマ毎に異なる
◇
授業目的：
ともき）、平田
健太郎（ひらた
けんたろう）
ひろゆき）
講義室：別途連絡
地域貢献を通して，研究者・技術者としての社会的責任感を育成する．
また，学生自身が「教える」ことによって，広い視点，実践的知識，コミュニケーション能力を養う．
/Develop a sense of social responsibility as a researcher or an engineer through service to local
community.
Also acquire different viewpoint, practical knowledge and communication skill by teaching.
◇
授業内容:
研究科が対外的に提供する各種の科学技術体験プログラムに
ボランティアとして参加し, 相互に協力しながら, プログラムの準備，
実施に携わる．
/Participate scientific experience programs planned by our graduate school as an volunteer.
Take part in the group work for its preparation and operation.
◇
教科書:
なし
◇
参考書:
プログラム毎に異なる．
◇
履修条件:
今年度提供するプログラム毎に，参加ボランティアを随時募集するので,
履修希望者はこれに応募する．
プログラム実施後, 2 週間以内に参加報告書を研究科事務室に提出すること
（担当教員の署名・捺印が必要）．
詳細は Web ページ：
http://isw3.naist.jp/IS/academic-volunteer/index.html
を参照．
/Detail of each program is announced on the web on demand.
Interested student can apply for it.
◇
成績評価:
参加報告書および準備を含む実習の累積時間による．
/By reports and total hours of activities.
◇
オフィスアワー:
アカデミックボランティア実習Ⅱ
Practice of Academic Volunteer II
◇
担当教員：戸田
関
智基（とだ
浩之（せき
ともき）、平田
健太郎（ひらた
けんたろう）
ひろゆき）
◇
単位数：１ ◇
講義室：別途連絡
◇
開講時期：テーマ毎に異なる
◇
授業目的：
アカデミックボランティア実習 I に準拠します./ Refer to Practice of Academic
Volunteer I
◇
授業内容:
◇
教科書:
◇
参考書:
◇
履修条件:
◇
成績評価:
◇
オフィスアワー: