KGC


慶應義塾大学湘南藤沢キャンパス
授業概要(シラバス)


確率 (古谷 知之

    2014年度春学期 火曜日1時限,火曜日2時限
    科目コード: B3102 / 2単位
    カテゴリ: 10.創造技法科目-ナレッジスキル(学部)


1. 主題と目標/授業の手法など

    高校の習った数学のように、データサイエンスではいろいろな記号や式が表れます。それらに慣れるのが前半の目標です。とくに論理的な思考とは何かをきちんと学びます。後半は確率論です。難しく考えず、最初は場合の数を数えることから始めます。確率、条件付き確率を学び、最後にベイズの定理を学びます。これはベイズ統計学と呼ばれる統計学の基礎となる定理です。情報社会において非常に有用な理論ですのでしっかりと学んでください。


2. 教材・参考文献

    とくに指定しませんが、随時、授業時間に紹介します。


3. 授業計画

    第1回 講義の概略

    第2回 集合演算

    第3回 命題論理1

    第4回 命題論理2

    第5回 順序集合と束1

    第6回 順序集合と束2

    第7回 場合の数−順列

    第8回 場合の数−組み合わせ

    第9回 確率1

    第10回 確率2

    第11回 条件付き確率

    第12回 ベイズの定理1

    第13回 ベイズの定理2

    第14回 期末テスト


4. 提出課題・試験・成績評価の方法など

    最終試験が主です。出席状況により出席をとる場合もあります。


5. 履修上の注意・その他

    なし


6. 前提科目

    なし


7. 履修条件

    (14学則)「データサイエンス基礎」の単位を修得するか、データサイエンス認定試験合格が前提条件です。


8. 旧科目との関係

    なし


9. 授業URL


2014-02-05 10:29:35.377838


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