情報収集、友人とのコミュニケーション、ネットショッピングなど、インターネットの利用はごく日常的なことであり、その利便性は言うまでもない。誰もが自由に利用できるようになってから30年近く経ち、その仕組みを理解していなくても手軽に利用できる時代となったが、仕組みを正しく理解できていなければ使いこなせないだけでなく、トラブルに巻き込まれて被害者になったり、気づかないうちに加害者になってしまうこともありうる。
本科目では、インターネットを構成する様々な技術やサービスの仕組み、ネットワークを安全かつ効果的に利用するための情報技術や情報セキュリティ、さらには情報ネットワーク社会のルールについて理解することで、インターネットをなんとなく利用するレベルから脱却し、大学生活のみならす社会人になってからもインターネットをより適切かつ効果的に利用し、また起こりうる問題を回避する、あるいは問題を的確に把握し解決するための素養を身につけることを目的とする。

インターネットを実現している通信の仕組み（要素技術とその基本的な考え方）、その上で提供されている各種サービスの仕組み、情報セキュリティに関わる問題と対策、さらに著作権、個人情報保護、その他法律など情報ネットワーク社会のルールを理解する。情報ネットワーク技術を安全かつ効果的に活用するための知識を身につけることで、これからの技術や社会の発展に継続的にキャッチアップできるようになることを目指す。

この授業で予定している内容は、おおよそ次の通りである。
（授業の進行状況などを考慮して予定を変更する場合もある。）

1. イントロダクション、情報社会とインターネットの概要
2. インターネットの歴史とネットワークサービス、プラットフォームの事例
3. ネットワークアーキテクチャ（パケット交換と階層モデル）
4. Webサービスや検索エンジンの仕組み、メールの仕組み
5. 情報伝達の基礎とマルチメディア通信
6. 「インターネット」の基礎となるIPアドレスと名前管理（DNS）
7. 世界規模の「インターネット」を実現する経路制御の仕組み
8. ネットワークの基本としてのLAN（ローカルエリアネットワーク）
9. 有線通信や無線通信の性質、誤り制御とアクセス制御
10. TCP/IPによる確実かつ高速な通信の実現
11. ネットワークの多重化、仮想化、高速化
12. 暗号と認証
13. 情報セキュリティ
14. 情報ネットワークと法律
15. フィードバック (QAによる補足)

情報AI基礎[全学向]とあわせての受講を推奨する。

・出席確認を兼ねた毎回のレポート（２割程度）
・期間中４回程度の演習課題（３割程度）
・定期試験またはレポート試験（５割程度）

・授業中に参考文献として挙げた資料を中心に、予め目を通して考察しておくことで、講義内容の理解を深められるようにしておくことが望ましい
・授業後には理解度を確認するために、授業中にコンピュータを操作して例示したことを、自宅などで追証しておくことを推奨する

・コンピュータに関する予備知識やプログラミングスキルなどは特に求めないが、日ごろからパソコンやスマートフォンを利用していることを前提とする
・本講義で予定しているトピックに関連して、下記の情報セキュリティに関するe-learning講義を受講すること（このe-learningの受講は京都大学の全構成員に対して毎年の受講が求められているものである）
　　https://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/ismo/e-Learning/
・オフィスアワーは特に設けないが、質問等があれば随時LMSやメール等で受け付ける

Formal language theory is a fundamental area of theoretical computer science that studies (among other things) different ways of representing possibly infinite collections of words having some shared structure.
It is closely related to computability, computational complexity, and mathematical logic, and has practical applications in linguistics, artificial intelligence, and the design of programming languages.
The purpose of this course is to provide an introduction to formal language theory for non-computer science students.
The main topics include finite-state automata, regular languages, pushdown automata, context-free languages, Turing machines, and decidability.

After completing this course, the student should be able to:
- Explain the relationships between different classes of formal languages, automata, and grammars.
- Design an automaton or a grammar that accepts or generates a specified formal language, and conversely, determine the formal language that is accepted or generated by a specified automaton or grammar.
- Prove or disprove mathematical properties of formal languages, grammars, and automata.
- Use the diagonalization method or reductions to establish that certain languages are undecidable.
- Understand how the concept of "information" can be defined using computability theory.

The course will cover the following topics:
1. Introduction
2. Finite-state automata, regular languages, nondeterminism (1)
3. Finite-state automata, regular languages, nondeterminism (2)
4. Finite-state automata, regular languages, nondeterminism (3)
5. Finite-state automata, regular languages, nondeterminism (4)
6. Pushdown automata, context-free languages, grammars (1)
7. Pushdown automata, context-free languages, grammars (2)
8. Pushdown automata, context-free languages, grammars (3)
9. Turing machines (1)
10. Turing machines (2)
11. Decidability
12. Reducibility (1)
13. Reducibility (2)
14. Course summary and Q & A session
<>
15. Feedback

An ability to think abstractly and to solve problems of a mathematical nature will be required for this course.
No programming skills are needed.

A written examination at the end of the course.

Students will be expected to spend about 3 hours per week to prepare for and review the lessons.

　大学での学びや社会的活動、また卒業後の大学院や社会における知的活動にとって必須である、情報検索、情報の表現・視覚化などの情報利活用の能力（情報リテラシー）と、情報機器の操作能力とその仕組みについての知識（コンピュータリテラシー）を修得する。また、現代社会において、情報の収集や発信を行う際に守るべき社会的ルール、マナー、倫理に関する最低限の知識を修得する。さらに、近年の生成AIをはじめとする情報技術の急速な発展を踏まえ、学術活動や社会生活においてAIを有効かつ適切に活用するための基礎的な知識とリテラシーを身につける。具体的には、実習を通じて、大学における情報ツールの使い方、各種アプリケーションの操作法を学びながら、情報の検索、得られた情報の表現法を身に付けるとともに、AIの概要とその利用に関する一般的な注意事項、ネットワークにおける社会的マナー、および情報技術の仕組みを理解していく。
　高校の「情報I」レベルのスキルを持ち、コンピュータと主要なアプリケーションの基本的操作を一定程度身につけた学生を対象とするが、まったくのパソコン初心者やパソコンが苦手な学生も対象とする。

・学内の情報サービスとネットワークを活用できるようになる。
・大学における学修、研究において、そのために情報技術をどのように利用すればよいかが分かる。
・パソコンとそのOS、それに接続する外部機器の仕組みを通常利用することができる程度に理解する。
・コンピュータを利用して、各種書類作成やプレゼンテーション資料などを作成できる。単なる操作手順の暗記として行うのではなく、なぜそのような動作をすることになるのかを理解した上で行える。
・学修に必要な情報を的確に検索できる。大学図書館が提供している情報源を利用できる。
・情報社会の一員として相応しいマナーや倫理を守った形で、ネットワークサービスおよび生成AIを含む情報技術を適切に利用できる。

　授業回数はフィードバックを含め全15回とする。　
　主に以下の内容を予定しているが、学習の理解度によっては取り扱う項目に変更が生じる場合もある。また、おおよそ1回のテーマで1週の授業を予定しているが、内容によっては2、3週にわたる場合もある。

第1回 イントロダクション、アンケート
第2回 情報倫理
第3回 ネットワークの仕組み
第4回 コンピュータのハードウェアと OS の仕組み
第5、6回 Microsoft Word
第7、8回 Microsoft Excel
第9回 情報探索と図書館の利用（協力：文学研究科図書館職員）
第10回 AIの基礎と活用上の留意点
第11回 Microsoft PowerPoint
第12、13回 ウェブサイトの作成(HTML, CSS)
第14回 他のアプリケーションやOS、生成AIツールの活用例
第15回 フィードバック

　コンピュータの基本的な使い方は一定程度理解していることを前提とするが、授業での説明は極力、仕組みや構成から丁寧に行っていく。

フィードバックについて：フィードバック時間に、LMSで課題の解説を提示する。メール等での質問も受け付ける。

特になし

　成績評価は、「平常点（出席と参加の状況）」（約30%）と「課題点」（約70%）との総合評価によって行う。
・課題は全体で6回程度課す。

・演習前の予習については、必要となる場合にはあらかじめ指示する。
・演習後の復習が最も重要となる。実質的には、毎回のテーマに沿う形で課題を出すが、1回の課題作成のために平均して2時間程度は作業が必要になる。

・コンピュータを利用した実習を行うため、一コマの授業の受講者数に限りがある。したがって、文学部の学生を優先して人数制限を実施する。
・情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し、修了テストを受けた上で、同テストのフィードバックを確認しておくこと。授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと。同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められているものである。2回生以上で過去の年度に受講した場合でも今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること。

大学での学びや社会的活動、また卒業後の大学院や社会における知的活動にとって必須である、情報検索、情報の表現・視覚化などの情報利活用の能力（情報リテラシー）と、情報機器の操作能力とその仕組みについての知識（コンピュータリテラシー）を修得する。また、現代社会において、情報の収集や発信を行う際に守るべき社会的ルール、マナー、倫理に関する最低限の知識を修得する。さらに、近年の生成AIをはじめとする情報技術の急速な発展を踏まえ、学術活動や社会生活においてAIを有効かつ適切に活用するための基礎的な知識とリテラシーを身につける。

具体的には、実習を通じて、大学における情報ツールの使い方、各種アプリケーションの操作法を学びながら、情報の検索、得られた情報の表現法を身に付けるとともに、AIの概要とその利用に関する一般的な注意事項、ネットワークにおける社会的マナー、および情報技術の仕組みを理解していく。

高校の「情報I」レベルのスキルを持ち、コンピュータと主要なアプリケーションの基本的操作を一定程度身につけた学生を対象とするが、まったくのパソコン初心者やパソコンが苦手な学生も対象とする。

・学内の情報サービスとネットワークを活用できるようになる。
・大学における学修、研究において、そのために情報技術をどのように利用すればよいかが分かる。
・パソコンとそのOS、それに接続する外部機器の仕組みを通常利用することができる程度に理解する。
・コンピュータを利用して、各種書類作成やプレゼンテーション資料などを作成できる。単なる操作手順の暗記として行うのではなく、なぜそのような動作をすることになるのかを理解した上で行える。
・学修に必要な情報を的確に検索できる。大学図書館が提供している情報源を利用できる。
・情報社会の一員として相応しいマナーや倫理を守った形で、ネットワークサービスおよび生成AIを含む情報技術を適切に利用できる。

　授業回数はフィードバックを含め全15回とする。　
　主に以下の内容を予定しているが、学習の理解度によっては取り扱う項目に変更が生じる場合もある。また、おおよそ1回のテーマで1週の授業を予定しているが、内容によっては2、3週にわたる場合もある。

第1回 イントロダクション、アンケート
第2回 情報倫理
第3回 ネットワークの仕組み
第4回 コンピュータのハードウェアと OS の仕組み
第5、6回 Microsoft Word
第7、8回 Microsoft Excel
第9回 情報探索と図書館の利用（協力：文学研究科図書館職員）
第10回 AIの基礎と活用上の留意点
第11回 Microsoft PowerPoint
第12、13回 ウェブサイトの作成(HTML, CSS)
第14回 他のアプリケーションやOS、生成AIツールの活用例
第15回 フィードバック

　コンピュータの基本的な使い方は一定程度理解していることを前提とするが、授業での説明は極力、仕組みや構成から丁寧に行っていく。

フィードバックについて：フィードバック時間に、LMSで課題の解説を提示する。メール等での質問も受け付ける。

特になし

　成績評価は、「平常点（出席と参加の状況）」（約30%）と「課題点」（約70%）との総合評価によって行う。
・課題は全体で6回程度課す。

・演習前の予習については、必要となる場合にはあらかじめ指示する。
・演習後の復習が最も重要となる。実質的には、毎回のテーマに沿う形で課題を出すが、1回の課題作成のために平均して2時間程度は作業が必要になる。

・コンピュータを利用した実習を行うため、一コマの授業の受講者数に限りがある。したがって、文学部の学生を優先して人数制限を実施する。
・情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し、修了テストを受けた上で、同テストのフィードバックを確認しておくこと。授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと。同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められているものである。2回生以上で過去の年度に受講した場合でも今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること。

本演習では情報セキュリティ，学術情報の検索，資料の入手，情報の利用，表計算ソフトによるデータ処理，Pythonによるプログラミング利用，AIツールによるプレゼンテーション資料作成や情報整理などの実践により，情報の処理およびAI技術の利活用について基礎的な知識・技術を修得することを目的とする。

・情報をコンピュータ上で表現する方法および安全な利用方法について理解する
・表計算ソフトを用いたデータの編集・保存・分析する基礎的手法を習得する
・プログラミングに関する基本的な概念と文法ならびに論理的思考能力を習得する
・AIの基本的な特性および適切な活用方法を習得する
・以上を通じて，学科で掲げる学習・教育目標の中の，A1コミュニケーションおよびプレゼンテーション能力，B1科学的問題解決能力，D1問題発見・解決能力を習得する。

演習は複数形式で実施し，1T5を佐藤裕一，1T6を孫安陽が担当する。

■第1回　ガイダンスと情報セキュリティ
■第2〜6回　表計算ソフトの利用(MS Excel)
　表計算ソフトを用いて基礎的なデータ整理・グラフ描画等に関する演習を行う。
■第7回　表計算ソフト実技テスト
■第8回　工学系学術情報の基礎として、学術情報の検索、資料の入手、情報の利用について学ぶ。
■第9〜12回 プログラミング実習（Python）
　プログラミングに関する基礎的な文法，ライブラリの利用法について演習を通じて習得し，プログラムを用いたデータ処理法を学ぶ。
■第13〜14回　AIツールの利用方法を習得し、AIツールを用いて問題解決の実習を行う。
■第15回　フィードバック

第15回の演習時間中に，全体の学習到達度の確認と，質疑，補足説明を行う。

Microsoft Office（Word，Excel，PowerPointの三種）がインストールされたノートパソコンの持参を前提とする。
なお、京都大学はMicrosoft社と契約を締結しており、学生はMicrosoft365を個別負担なく利用できる。詳細は「入学案内」を確認すること。

演習時間内でほぼ毎回課題を与えてレポートを提出させる。
その他，中間テスト・小テストを実施する。
成績は演習課題の理解度および情報処理操作の習熟度に基づいて下記の配分で評価する。
課題評価：30％　中間テストおよび小テスト：50％　定常点：20％

演習後の復習として，習得した技術・知識を再確認すること。
またそれらを他の講義科目のレポート作成等に活用すること。

情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し，修了テストを受けた上で，同テストのフィードバックを確認しておくこと。授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと。同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められているものである。2回生以上で過去の年度に受講した場合でも今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること。

パーソナルコンピュータおよびAIを物理工学学習の道具として使いこなせるよう、コンピュータリテラシーを育成する。受講者は、各自パーソナルコンピュータを操作し、毎時間与えられた課題に対しレポートを提出する。

レポート作成、データ整理、発表等がコンピュータを使用してできるようになる。プログラミングを行う際に必要な操作と、プログラミングの基礎がわかるようになる。

授業回数はフィードバックを含め全15回とする。

パーソナルコンピュータの基本操作や主要なアプリケーションソフトウェアの基礎的な扱い方、AIの活用方法について、演習を通じて習熟する。また、プログラミングのための基本操作についても学習する。

１．ガイダンス及び情報セキュリティ：1回
ガイダンス、パーソナルコンピュータの基本操作、ウェブブラウザと情報検索、教務情報システム(KULASIS)と授業支援システム(LMS)、電子メールの送受信(KUMOI)など
２．工学系学術情報リテラシー(基礎)：1回
学術情報の検索、資料の入手情報の利用
３．表計算とグラフ作成：1-2回
表計算、関数、絶対参照と相対参照、最小二乗法、有効数字と誤差、グラフ作成
４．ワードプロセッサ：1-2回
文書作成、整形、章立て、図・表・数式の挿入、科学技術レポートの書き方
５．プレゼンテーション：1-2回
スライド作成、科学技術プレゼンテーションの基礎
６．仮想端末とコマンド操作：1回
CUIとGUI、基本コマンドと基本操作
７．プログラムの入力と実行：6回
プログラムの作成、コンパイルと実行、入出力、発展的課題

特になし

「授業計画と内容」に示した項目ごとに課題が設定され、その課題の提出状況や内容によって成績を評価する。

授業前にテキストを読んで演習内容を確認しておくこと。

物理工学科で開講する情報AI基礎演習では学生本人が所有するノートパソコンを持参するBYOD（Bring Your Own Device）形式での演習を予定している。従って、物理工学科の情報基礎演習を履修する学生は、必ず自分のノートパソコンを授業に持参すること（初回の授業からノートパソコンを使用した演習を行う）。なお、授業中にノートパソコンの充電が切れないように十分に充電しておくこと。念のため充電器を持参しても良いが、同時に充電できる台数には限りがある。
持参するノートパソコンについて：ノートパソコンは高性能である必要はないが、無線LANは必須である。OSはWindows、Macのいずれも可だが、iPad等のタブレット端末は認めない。ノートパソコンの推奨仕様などについては新入生向け冊子「入学案内」を参照すること。なお、持参するノートパソコンには、ウイルス対策ソフトウエアを必ず導入しておくこと。

情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し、修了テストを受けた上で、同テストのフィードバックを確認しておくこと。授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと。同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められているものである。2回生以上で過去の年度に受講した場合でも今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること。

パーソナルコンピュータおよびAIを物理工学学習の道具として使いこなせるよう、コンピュータリテラシーを育成する。受講者は、各自パーソナルコンピュータを操作し、毎時間与えられた課題に対しレポートを提出する。

レポート作成、データ整理、発表等がコンピュータを使用してできるようになる。プログラミングを行う際に必要な操作と、プログラミングの基礎がわかるようになる。

授業回数はフィードバックを含め全15回とする。

パーソナルコンピュータの基本操作や主要なアプリケーションソフトウェアの基礎的な扱い方、AIの活用方法について、演習を通じて習熟する。また、プログラミングのための基本操作についても学習する。

１．ガイダンス及び情報セキュリティ：1回
ガイダンス、パーソナルコンピュータの基本操作、ウェブブラウザと情報検索、教務情報システム(KULASIS)と授業支援システム(LMS)、電子メールの送受信(KUMOI)など
２．工学系学術情報リテラシー(基礎)：1回
学術情報の検索、資料の入手情報の利用
３．表計算とグラフ作成：1-2回
表計算、関数、絶対参照と相対参照、最小二乗法、有効数字と誤差、グラフ作成
４．ワードプロセッサ：1-2回
文書作成、整形、章立て、図・表・数式の挿入、科学技術レポートの書き方
５．プレゼンテーション：1-2回
スライド作成、科学技術プレゼンテーションの基礎
６．仮想端末とコマンド操作：1回
CUIとGUI、基本コマンドと基本操作
７．プログラムの入力と実行：6回
プログラムの作成、コンパイルと実行、入出力、発展的課題

特になし

「授業計画と内容」に示した項目ごとに課題が設定され、その課題の提出状況や内容によって成績を評価する。

授業前にテキストを読んで演習内容を確認しておくこと。

物理工学科で開講する情報AI基礎演習では学生本人が所有するノートパソコンを持参するBYOD（Bring Your Own Device）形式での演習を予定している。従って、物理工学科の情報基礎演習を履修する学生は、必ず自分のノートパソコンを授業に持参すること（初回の授業からノートパソコンを使用した演習を行う）。なお、授業中にノートパソコンの充電が切れないように十分に充電しておくこと。念のため充電器を持参しても良いが、同時に充電できる台数には限りがある。
持参するノートパソコンについて：ノートパソコンは高性能である必要はないが、無線LANは必須である。OSはWindows、Macのいずれも可だが、iPad等のタブレット端末は認めない。ノートパソコンの推奨仕様などについては新入生向け冊子「入学案内」を参照すること。なお、持参するノートパソコンには、ウイルス対策ソフトウエアを必ず導入しておくこと。

情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し、修了テストを受けた上で、同テストのフィードバックを確認しておくこと。授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと。同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められているものである。2回生以上で過去の年度に受講した場合でも今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること。

An algorithm is a well-defined procedure for solving a computational problem.
Reliable algorithms have become crucial components of people's daily lives; for example, the Internet or our smartphones would not work without them.
The purpose of this course is to provide a basic introduction to algorithms for non-computer science students.
General techniques for designing algorithms and analyzing their efficiency, as well as examples of widely used algorithms with important real-life applications, will be presented.

After completing this course, the student should be able to:
- Apply various algorithm design techniques for solving computational problems.
- Measure the efficiency of an algorithm.
- Explain how famous algorithms such as Google's PageRank, Quicksort, and Dijkstra's shortest-path algorithm work.

The course will cover the following topics:
1. Introduction
2. Graph traversal
3. Data compression
4. Cryptography
5. Topological sort
6. Shortest paths
7. PageRank
8. Voting systems
9. Searching
10. Sorting
11. Hash tables
12. String matching
13. Randomization
14. Course summary and Q & A session
<>
15. Feedback

An ability to think abstractly and to solve problems of a mathematical nature will be required for this course.
No programming skills are needed.

A written examination at the end of the course.

Students will be expected to spend about 3 hours per week to prepare for and review the lessons.

1980年代以降，コンピュータ科学，中でも特にプログラムの理論において圏論は大きな役割を果 たしてきました。一方でコンピュータ科学から新しい圏論の問題も見出され，相互に刺激しあって発展しています。この講義ではそれらを学ぶための圏論の基礎について講義を行います。特に圏論の中心的概念である普遍性について理解することを目的とします。 　
数学を専門としていない学生を主に想定しているため，意図的にかなり時間をかけて丁寧に進める予定ですので，教科書の後半部分や，圏論のコンピュータ科学への応用，さらには最近盛んになってきた応用圏論については情報数学IIで扱います。（一方で，数学が得意な学生には進度が遅すぎて不満が残るかもしれませんが，教科書の記述が丁寧なので自力で教科書を読み進めることもできると思います）。
なお教科書の原著はシラバスに記載しているURLから無償でダウンロードできます。こちらの方が正確ですので英語で原著を読むのもお勧めです。　　
また最近盛んになってきた応用圏論は自然科学のみならず，人文科学，社会科学からも注目されており，新しい視点，新しい応用を見出すことが期待されています。そのような興味を持つ学生にとってもこの講義を通じて圏論の基礎を身に付けるよい機会になることも期待しています。

圏論の基本的な定義や定理を理解する。それらを通じて普遍性の考え方を理解する。

（０）圏論の紹介【1週】：
圏という数学的対象とその性質の直観的な紹介を行い，いくつかの分野での圏論の使われ方の紹介をします。

（１）圏の基本的な定義【3週】：
圏の定義，対象，射，関手，同型，圏の直積，逆圏，射圏，スライス圏， モノイド，グラフ，サイズの問題

（２）圏論で現れる抽象的概念【3週】：
エピ，モノ，始対象，終対象，一般化元，積，Hom集合など

（３）双対性【2週】：
双対性の原理，余積，イコライザ，コイコライザ

（４）極限と余極限【2週】：
部分対象，プルバック，極限，極限の保存，余極限

（５）冪【3週】：
冪対象，カルテシアン閉圏，λ計算との関係

（６）授業フィードバック【1週】：
これまでの授業全体に関しての質問を受け付ける時間とします。

※講義の内容や進度は学生の理解度によって調整します。

特になし

期末レポート課題で評価する（素点評価）
目標とする理解度に到達しているかどうかで評価する。具体的には設定した条件を満たしているか，内容のポイントを押さえているか，記述が明解かどうかなどによって評価する。

復習をしっかりすること。

質問・連絡用のメールアドレスは講義中に伝えます。

コンピュータやインターネットは，我々の社会や生活のあり方を大きく変えてきた。人工知能の発展が期待される中，コンピュータの可能性はより急速に広がると予想されている。その中で、情報機器を適切に利用できるだけではなく，コンピュータに関して正しく理解し，その可能性や限界について知っておくことの重要度は増している。本講義は，コンピュータが行っているデジタルな情報処理の仕組みについて解説する。その上で， 人工知能について概観する。

コンピュータが行っているデジタルな情報処理について理解を深める。情報処理全般に関して、基本的な理解を得る。

デジタルやアナログな情報表現の特質について、また、コンピュータが情報を処理する仕組みについて、できるだけ具体的に学ぶ。 その上で、コンピュータを使っても計算的に解決できない問題や現実的な時間では求まらない問題があること， および，　情報圧縮，冗長化，暗号化などの情報化社会の基盤となる技術について学び， 最後に，ニューラルネットワークと人工知能について概観する。

以下のような内容を扱う。
　　1. デジタル、アナログとは
　　2. 数の表現
　　3. コンピュータの仕組み（概略）
　　4. コンピュータの仕組み（シミュレータを用いた説明）
　　5. プログラム言語
　　6. オペレーティングシステム
　　7. 回路により計算を実現する仕組み
　　8. アルゴリズムと計算複雑さ，計算不可能性
　　9. データの圧縮、冗長化，
　　10. 暗号と電子署名
　　11. マルチメディアの表現
　　12. インターネットとセキュリティ
　　13,14. 人工知能、まとめ
　　15. フィードバック

レポート課題には，コンピュータを用いた演習が含まれる。コンピュータの利用経験の少ない人は、「情報AI基礎演習」などの演習科目も履修することを推奨する。

授業中に上記の授業内容に関連したレポートの提出を複数回行い、授業内容の理解度を評価する。

プリントを配るので、復習をして理解を深めてほしい。

本講義で予定している情報セキュリティの講義に関連して、情報環境機構が提供する情報セキュリティe-learningを同機構から指示された期間内に受講すること。

コンピュータ初心者を対象に、必要となる基礎知識とマナー、そして将来の研究活動に必要な情報科学、情報処理ならびにAIの基礎についての講義と、自分ひとりでコンピュータを扱えるようになるための演習を行う。

世の中にあふれる情報を扱うための基礎的な理論と、急速に発展するAIについて習得する。 またコンピュータを利用する際の倫理的な問題、社会における情報との関係について理解する。

基本的に以下の内容に従って講義を進める。ただし講義の進みぐあいなどにより、順序や同一テーマの回数を変えることがある。授業回数はフィードバックを含め全15回とする。

第1回 導入講義、情報とは　(平澤)
第2回 情報システムとパソコン (小川)
第3回 情報の表現(1)(レポート、文章の書き方、メール) (小川)
第4回 情報の表現(2)(記号・符号化) (平澤)
第5回 情報の表現(3) (情報量) (平澤)
第6回 アプリケーションについて (小川)
第7回 データとデータベースについて (小川)
第8回 計算・プログラミング言語について (平澤)
第9回 AIについて (平澤)
第10回 計算の理論/コンピュータの仕組み(1) (平澤)
第11回 コンピュータの仕組み(2)/社会とのつながり (平澤)
第12回 情報の伝達と通信(1) (インターネットの仕組み) (小川)
第13回 情報の伝達と通信(2) (暗号化) (小川)
第14回 情報セキュリティと知的財産 (小川)
期末試験
第15回 フィードバック (小川、平澤)

薬学部１回生向けクラス指定科目です。コンピュータを用いた演習は情報AI基礎演習で行います。

基本的な情報処理に関する知識が習得できているかどうかを定期試験により判断する。ただし、授業中に行う小テストを成績に考慮する場合がある。

コンピュータを積極的に利用すること。

コンピュータを用いた演習は情報AI基礎演習［薬学部］で講義する。併せて履修することが望まれる。

情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し、修了テストを受けた上で、同テストのフィードバックを確認しておくこと。授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと。同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められているものである。2回生以上で過去の年度に受講した場合でも今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること。

現代社会で必要なコンピュータの利用技術にとどまらず、将来、コンピュータそのものの研究開発や、コンピュータを用いた研究開発に携わる可能性が高い学生を対象として、計算機・情報処理技術を体系的に講義する。本講義を通じて、AIを含む情報通信技術の基礎的な知識を習得し、現在の技術動向を理解する。

将来、情報学系の問題に直面した際に適切な対策をとれるようになるための情報通信に関する基礎知識を習得する。

授業回数はフィードバックを含め全15回とする。具体的な内容は以下とする。
１．コンピュータの歴史と原理　　（コンピュータ技術の歴史、ストアードプログラムコンピュータ、OSの歴史）　１−２回
２．情報のディジタル表現と演算　　（文字・音声・映像のディジタル表現、情報圧縮、２進数演算、２の補数、情報源エントロピー）　２−３回
３．コンピュータアーキテクチャ、論理回路の基礎　　（記憶階層、バス、割り込み、磁気／光ディスク、並列処理、ブール代数、論理回路）２−３回
４．プログラムと情報処理アルゴリズム　　（OS、プログラム言語、方程式の解の求め方、ソーティング）　２−３回
５．AI基礎（AIとは、AIの歴史、動作原理、生成AIの概要、AIの問題点、展望）　２−３回
６．コンピュータネットワーク　　（OSIプロトコルモデル、回線交換とパケット交換、TCP/IPプロトコル、LAN、無線LAN）　２−３回
７．到達度評価　　１回（試験）

特になし

講義内容の理解到達度を筆記試験により評価を行う。

授業時に配布された資料、参考書等を用いて講義内容および情報通信技術の基礎的な技術と関連する技術動向の復習を行うこと。

情報セキュリティーに関するe-learningを、本講義の受講期間中に受講すること。
　https://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/ismo/e-learning/
オフィスアワーはメールのやり取りで随時行う。 メールアドレスは授業中に示す。

コンピュータや計算の原理を追求する計算機科学は，現代情報社会のインフラを成す計算機システムにとってなくてはならない学問分野であると同時に，「情報」について探究する「情報学」の柱のひとつでもある．「情報AI基礎」では，計算の原理やアルゴリズムなどの計算機科学の基礎，ハードウェアとソフトウェアからなる計算機システムの構成などについて概説するとともに，人工知能，知覚情報処理などをとりあげる．計算メカニズムを数学的に思考する内容であるので留意して履修すること．

計算の原理やアルゴリズム，計算機システムの構成について、その概要を理解する．

第１回(湊) 導入 - デジタルシステムでのデータ表現
本講義について説明し、社会におけるコンピュータの利用状況、計算機科学について述べる．さらにデジタルシステムでのデータの表現方法について述べる．
第２回(湊) デジタルシステムでの数の表現と演算
デジタルシステムでの数の表現、演算について述べる．また、誤り訂正符号を紹介する．
第３回(湊) ハードウェアの基礎
２進数の演算が論理関数として表せられることを示し、論理関数を計算する組合せ論理回路について述べる．
第４回(湊) コンピュータの仕組み
簡単なプロセッサを例にコンピュータの仕組みと基本的な動作について述べる．
第５回(五十嵐) プログラミング言語と言語処理系(1)
ソフトウェアを記述するためのプログラミング言語と、それを動作させるためのプログラミング言語処理系について述べる．
第６回(五十嵐) プログラミング言語と言語処理系(2)
様々なプログラミング言語について述べる．
第７回(五十嵐) オペレーティングシステム(OS)
基本ソフトウェアであるOSについて述べる．
第８回(五十嵐) ネットワーク
コンピュータ同士で通信を行うための基本的な仕組みについて述べる．
第９回(河原) 言語・オートマトン
有限状態オートマトン、 正規表現、 文脈自由言語について述べる．
第１０回(河原) 情報符号理論
情報量とエントロピー、ハフマン符号、マルコフ情報源、n-gramモデルについて述べる．
第１１回(河原) 機械学習
パターン分類器、 ロジスティック回帰モデル、リカレントニューラルネットワークについて述べる
第１２回（下平）　人工知能と表現
人工知能の歴史，意味表現，埋め込み表現について述べる．
第１３回（下平）　生成AIと言語モデル
大規模言語モデル，Transformer，Attention による文章生成および画像生成の仕組みを紹介する．
第１４回（下平）　生成AIの特性と限界
生成AIの特性，モデル比較，信頼性や限界，倫理的な側面について紹介する．
《期末試験》
第１５回 フィードバック

特になし

講義中や宿題として行う演習および定期試験(筆記)により，計算機科学の基礎，計算機システムの構成，それぞれ授業内容の理解度を合計して評価する．割合については授業中に指示する．

講義資料による予復習と演習課題

パーソナルコンピュータ(PC)利用経験の浅い学生を主に対象として，学習などにおいてPCを活用するための基礎的な知識と技能を修得する．またAIの活用方法とAIの利用にまつわる諸問題の現状を把握する．本科目では，コンピュータシステムの基本的な構成，データの扱い，情報検索の方法，情報セキュリティと倫理，文書作成の方法，データ解析の基礎，プレゼンテーションの方法，プログラミングの基礎的な事項について学ぶ．あわせて生成AIの活用方法をさまざまな観点から調査して，その現状について学ぶ．本科目を通じて，大学での学習や研究，日常生活などにおいて，コンピュータおよびAIを適切に活用し，的確かつ効率的にタスクをこなせるようになること，またAIが急速に発展しつつある情報ネットワーク社会で適切に活動するための知識と技能を修得することを目指す．さらに今後，コンピュータおよびAIの利用において問題が生じたときには，できるだけ自力で対処できるようになるための準備を整えることを目的とする．

・システムソフトウェア(OS)と各種のアプリケーションの関係，コンピュータとネットワークの関係を理解し，データを適切に処理し，管理できるようになる．
・大学図書館が提供している情報とその利用法を知る．
・ネットワークを安全に使うスキルを身につける．
・ネットワーク等から得られる情報資産を適切に利用する態度を身につける．
・文書を構造化し，適切に構成していくために必要な知識を身につける．
・データを解析し，結果を提示するための基礎的な知識と技能を修得する．
・効果的なプレゼンの方法について実践を通して学ぶ．
・プログラミングの基礎的な技能を実践的に活用できるようになる．
・生成AIの利便性を知るとともにリスクを意識できるようになる．

この授業で予定している内容は，おおよそ以下のとおりである．

01 はじめに — コンピュータとネットワークを学習に活用するための基礎を知る
02 オペレーティングシステム — コンピュータの基盤ソフトウェアを意識する
03 ネットワークの利活用 — セキュリティ，倫理，著作権について学ぶ
04 学術情報の探索 — 図書館を活用して学術情報を探索する方法を学ぶ(協力：附属図書館研究開発室教員，附属図書館・吉田南総合図書館職員)
05 学術情報探索の実践 — 学んだら実践する．実践により学術論文を知る
06 学術的な文書の作成 — 文書作成の心得や進め方，文書の構造化などを学ぶ
07 生成AI活用に関する調査 — 生成AIの活用方法と活用にまつわる問題を知る
08 データ分析の基礎(1) — データを目の前にして，それを効率よく分析する方法を学ぶ
09 データ分析の基礎(2) — さらにさまざまなデータ分析のための手段を知る
10 プレゼン実践 — 生成AIの活用に関してプレゼンを通じて互いに学び合う
11 プログラミングの基礎(1) — 演習環境を確認してタートルグラフィクスを試用する
12 プログラミングの基礎(2) — 変数を用いたプログラムを作成する
13 プログラミングの基礎(3) — 繰り返しと条件に基づく処理を用いたプログラムを作成する
14 プログラミングの基礎(4) — 新たな部品を導入したプログラムを作成する
15 おわりに — 授業フィードバック

【備考】

都合によって上に示した実施内容の順序を変更する場合がある．

本科目では，高等学校で「情報I」を履修済みである受講生が多いことを想定するが，「情報I」での学習環境が多様でありうることを考慮し，また上回生の「情報I」を履修していない受講生への対応も考慮する．プログラミングでは言語としてPythonを用いる．またプログラミングにおける生成AI活用方法についても触れることを検討している．

所属学部において「情報AI基礎演習」が開講されている場合，本科目(全学向)を履修しても卒業要件を満たすための単位として認定されない場合や，認定に関して条件が付帯されている場合がある．事前に「全学共通科目履修の手引き」の「情報学科目の履修について」を参照して内容を確認しておくこと．

授業中の演習，トピックごとに提出を求める課題によって評価する．授業中の演習は実際の取組みの状況，課題は提示した条件を満たしているか，授業で学習したポイントを踏まえているかどうか，記述が明解かどうかなどによって評価する．

授業時間外の学習として，トピックごとに提出を求めている課題・レポートについて取り組むことを求める．授業時間外の演習には，大学内の教育用コンピュータシステムや各自所有のPCを使用すること．また授業で予定されるトピックについて，教科書等で，概念，用語などを事前に予習しておくことで，演習にスムーズに取り組めるようにしておくことが望ましい．学習した内容を着実に身につけるためには，演習後に復習するとともに，さまざまな場面で学習した知識とスキルを実際に活用していくことが重要である．

授業時間外の質問は随時メールで受け付ける．メールアドレスは授業で伝える．なお本科目では受講者数を適正な規模に保つために履修人数制限を行う予定である．

本科目では受講生が各自PCを持参して参加することを前提としている．

情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し，修了テストを受けた上で同テストのフィードバックを確認しておくこと．授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと．同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められているものである．2回生以上で過去の年度に受講した場合でも今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること．

工学系で必要となるコンピュータ利用に関する基本的なスキルを修得するための演習である．UNIX系OS (Linux) を利用する．学術情報メディアセンター南館において履修者が実際にPC端末を使用して演習を行う．

工学系で必要となるコンピュータ利用に関するスキル（UNIXのコマンドによるファイル操作・文書整形・グラフ作成・プログラミングの基礎・情報リテラシー・AI利用の基礎）を習得する．

各回について，原則として教員2名およびTA2名の合計4名が担当する．

第1-2回：概要，文字の入力とファイル作成
　情報セキュリティ教育を行い（情報セキュリティに関するe-Learningの受講を推奨する），情報環境機構が提供する教育用PC端末で利用できるソフトウェアを紹介する．端末からのログイン・ログアウトなど基本的な操作の実行，エディタを利用してのアルファベットおよび日本語の入力方法を学ぶ．文書ファイルを作成して，成果を提出する．

第3回：工学系学術情報リテラシー（基礎）
　京都大学における資料・情報の収集方法／工学部図書館の利用方法／図書・雑誌の探し方／日本語文献の探し方／レポートの書き方に関する情報及び情報利用上の注意

第4回：AI利用の基礎
　学術研究活動に資するための，適切なAI利用に関する基本事項を学ぶ．

第5-6回：UNIXコマンド・シェル
　基本的なUNIXコマンドについて学び，使用法を身に付ける．まず，ファイルシステムについて理解し，ファイルを取り扱う上で重要なリダイレクションとパイプについても使用法を身に付ける．

第7-8回：文章整形
　LaTeX を使用して，文章を整形する手法を修得する．また，文章中に数式や表を出力する方法および図やグラフを挿入する方法についても修得する．

第9-10回：グラフ作成
　グラフ作成の基礎（プロット，軸スケール，注釈など）について学修し，gnuplotを使用して，関数や数値データを図示する手法を修得する．

第11-13回：プログラミング
　プログラムの基礎について学修する．さらに，プログラムの流れを変えるための繰り返しと条件分岐の構造を理解する．fortranを使用して，実際にプログラミングを行い，計算を実行させる手法を修得する．

第14回：最終課題の説明
　これまでに習得したスキル（級数を用いて円周率を求める方法の数式での記述，fortranプログラムによる数値計算，収束の様子のグラフ作成，TeXへのグラフの取り込み等）を用いたレポート作成課題に取り組む．

期末試験

第15回：フィードバック（方法は、別途連絡する）

学習の理解度に応じて，変更される場合がある．

特になし

各回に課される演習課題を含む平常点（30%），最終課題結果（40%）ならびに定期試験結果（30%）により，授業内容を理解・修得しているかどうかを評価する．また，最終課題提出および定期試験受験を合格のための必要条件とする．

仮想端末を用いるので，各自のノートパソコン等からでも演習が可能である．教科書を用い，適宜予習・復習を行うこと．

T1〜T4の4クラスで行う．メディアセンターの端末を使用して演習を行うため，ECS-IDおよびパスワードが必要である．オフィスアワーについては，各クラスで演習時に指示する．

他の科目との関連について：「情報AI基礎［工学部］（地球工学科）」（1年後期）を履修することを強く薦める．また，地球工学科専門科目「情報処理及び演習」（1年後期）は本演習を履修していることを前提として行われる．

情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し，修了テストを受けた上で，同テストのフィードバックを確認しておくこと．授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと．同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められている．2回生以上で過去の年度に受講した場合でも，今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること．

工学系で必要となるコンピュータ利用に関する基本的なスキルを修得するための演習である．UNIX系OS (Linux) を利用する．学術情報メディアセンター南館において履修者が実際にPC端末を使用して演習を行う．

工学系で必要となるコンピュータ利用に関するスキル（UNIXのコマンドによるファイル操作・文書整形・グラフ作成・プログラミングの基礎・情報リテラシー・AI利用の基礎）を習得する．

各回について，原則として教員2名およびTA2名の合計4名が担当する．

第1-2回：概要，文字の入力とファイル作成
　情報セキュリティ教育を行い（情報セキュリティに関するe-Learningの受講を推奨する），情報環境機構が提供する教育用PC端末で利用できるソフトウェアを紹介する．端末からのログイン・ログアウトなど基本的な操作の実行，エディタを利用してのアルファベットおよび日本語の入力方法を学ぶ．文書ファイルを作成して，成果を提出する．

第3回：工学系学術情報リテラシー（基礎）
　京都大学における資料・情報の収集方法／工学部図書館の利用方法／図書・雑誌の探し方／日本語文献の探し方／レポートの書き方に関する情報及び情報利用上の注意

第4回：AI利用の基礎
　学術研究活動に資するための，適切なAI利用に関する基本事項を学ぶ．

第5-6回：UNIXコマンド・シェル
　基本的なUNIXコマンドについて学び，使用法を身に付ける．まず，ファイルシステムについて理解し，ファイルを取り扱う上で重要なリダイレクションとパイプについても使用法を身に付ける．

第7-8回：文章整形
　LaTeX を使用して，文章を整形する手法を修得する．また，文章中に数式や表を出力する方法および図やグラフを挿入する方法についても修得する．

第9-10回：グラフ作成
　グラフ作成の基礎（プロット，軸スケール，注釈など）について学修し，gnuplotを使用して，関数や数値データを図示する手法を修得する．

第11-13回：プログラミング
　プログラムの基礎について学修する．さらに，プログラムの流れを変えるための繰り返しと条件分岐の構造を理解する．fortranを使用して，実際にプログラミングを行い，計算を実行させる手法を修得する．

第14回：最終課題の説明
　これまでに習得したスキル（級数を用いて円周率を求める方法の数式での記述，fortranプログラムによる数値計算，収束の様子のグラフ作成，TeXへのグラフの取り込み等）を用いたレポート作成課題に取り組む．

期末試験

第15回：フィードバック（方法は、別途連絡する）

学習の理解度に応じて，変更される場合がある．

特になし

各回に課される演習課題を含む平常点（30%），最終課題結果（40%）ならびに定期試験結果（30%）により，授業内容を理解・修得しているかどうかを評価する．また，最終課題提出および定期試験受験を合格のための必要条件とする．

仮想端末を用いるので，各自のノートパソコン等からでも演習が可能である．教科書を用い，適宜予習・復習を行うこと．

T1〜T4の4クラスで行う．メディアセンターの端末を使用して演習を行うため，ECS-IDおよびパスワードが必要である．オフィスアワーについては，各クラスで演習時に指示する．

他の科目との関連について：「情報AI基礎［工学部］（地球工学科）」（1年後期）を履修することを強く薦める．また，地球工学科専門科目「情報処理及び演習」（1年後期）は本演習を履修していることを前提として行われる．

情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し，修了テストを受けた上で，同テストのフィードバックを確認しておくこと．授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと．同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められている．2回生以上で過去の年度に受講した場合でも，今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること．

Information technology profoundly impacts all aspects of modern society, including daily life, economics, governance, education, and various industries. It is, therefore, essential to acknowledge the historical development of information science and the evolution of its influence on our society if we aim for a deeper understanding and broader perspective on information-based societies. This lecture will provide foundational knowledge of information technology and the relationships between information technology and society. The course delves into the social impacts of Information and Communications Technology (ICT), information handling, information economics, intellectual property, media literacy, and social media.

The students will be able to articulate the impacts of ICT on society and the critical issues related to the information economy and information society. They will also be able to develop their perspectives on information technologies, information ethics, and their interactions with society.

1. Introduction:
Information, information society, Internet, the relation between information, society, and technology (about 2 weeks)

2. Information policy and ethics:
ICT infrastructure and the society, ICT policy in Japan, Society 5.0, Industry 4.0, ethical issues related to the information society (about 2 weeks)

3. Information and education:
Information education, computer literacy, media literacy, information literacy, e-learning, MOOC, blended learning, digital divide, e-books (about 2 weeks)

4. Information and law:
Freedom of expression, right to know, right to be forgotten, information privacy as well as intellectual and industrial property rights such as patents and copyrights (about 2 weeks)

5. Information and economy:
Economic transactions, search/recommendation models for products, information asymmetry, network externality, lock-in phenomenon, path dependence, electronic payments, e-commerce, advertising on the Internet, the impact of the Internet on the economy (about 3 weeks)

6. Information archiving:
Digital content archiving, digital libraries, usage of archived contents, information validity over time (about 1 week)

7. Digital governance:
Digital democracy, digital community, social media, cloud computing (about 1 week)

8. Social computing:
Human computation, crowdsourcing, collective intelligence (about 1 week)

9. Feedback（1 week)

The total number of lessons is 15, including one feedback session.

特になし

The evaluation will be based on your reports for assignments. There are two types of assignments:
- Assignments of short answer questions (50%): Each assignment will cover 2-3 weeks’ lecture contents.
- Two essay writing assignments (1,000 English words) regarding specified topics (50%).

All the assignments will be available via the LMS system.

Students can review the course material after classes (slides).

No office hours are specified. E-mail: rafik.hadfi@i.kyoto-u.ac.jp

パーソナルコンピュータ(PC)利用経験の浅い学生を主に対象として，学習などにおいてPCを活用するための基礎的な知識と技能を修得する．またAIの活用方法とAIの利用にまつわる諸問題の現状を把握する．本科目では，コンピュータシステムの基本的な構成，データの扱い，情報検索の方法，情報セキュリティと倫理，文書作成の方法，データ解析の基礎，プレゼンテーションの方法，プログラミングの基礎的な事項について学ぶ．あわせて生成AIの活用方法をさまざまな観点から調査して，その現状について学ぶ．本科目を通じて，大学での学習や研究，日常生活などにおいて，コンピュータおよびAIを適切に活用し，的確かつ効率的にタスクをこなせるようになること，またAIが急速に発展しつつある情報ネットワーク社会で適切に活動するための知識と技能を修得することを目指す．さらに今後，コンピュータおよびAIの利用において問題が生じたときには，できるだけ自力で対処できるようになるための準備を整えることを目的とする．

・システムソフトウェア(OS)と各種のアプリケーションの関係，コンピュータとネットワークの関係を理解し，データを適切に処理し，管理できるようになる．
・大学図書館が提供している情報とその利用法を知る．
・ネットワークを安全に使うスキルを身につける．
・ネットワーク等から得られる情報資産を適切に利用する態度を身につける．
・文書を構造化し，適切に構成していくために必要な知識を身につける．
・データを解析し，結果を提示するための基礎的な知識と技能を修得する．
・効果的なプレゼンの方法について実践を通して学ぶ．
・プログラミングの基礎的な技能を実践的に活用できるようになる．
・生成AIの利便性を知るとともにリスクを意識できるようになる．

この授業で予定している内容は，おおよそ以下のとおりである．

01 はじめに — コンピュータとネットワークを学習に活用するための基礎を知る
02 オペレーティングシステム — コンピュータの基盤ソフトウェアを意識する
03 ネットワークの利活用 — セキュリティ，倫理，著作権について学ぶ
04 学術情報の探索 — 図書館を活用して学術情報を探索する方法を学ぶ(協力：附属図書館研究開発室教員，附属図書館・吉田南総合図書館職員)
05 学術情報探索の実践 — 学んだら実践する．実践により学術論文を知る
06 学術的な文書の作成 — 文書作成の心得や進め方，文書の構造化などを学ぶ
07 生成AI活用に関する調査 — 生成AIの活用方法と活用にまつわる問題を知る
08 データ分析の基礎(1) — データを目の前にして，それを効率よく分析する方法を学ぶ
09 データ分析の基礎(2) — さらにさまざまなデータ分析のための手段を知る
10 プレゼン実践 — 生成AIの活用に関してプレゼンを通じて互いに学び合う
11 プログラミングの基礎(1) — 演習環境を確認してタートルグラフィクスを試用する
12 プログラミングの基礎(2) — 変数を用いたプログラムを作成する
13 プログラミングの基礎(3) — 繰り返しと条件に基づく処理を用いたプログラムを作成する
14 プログラミングの基礎(4) — 新たな部品を導入したプログラムを作成する
15 おわりに — 授業フィードバック

【備考】

都合によって上に示した実施内容の順序を変更する場合がある．

本科目では，高等学校で「情報I」を履修済みである受講生が多いことを想定するが，「情報I」での学習環境が多様でありうることを考慮し，また上回生の「情報I」を履修していない受講生への対応も考慮する．プログラミングでは言語としてPythonを用いる．またプログラミングにおける生成AI活用方法についても触れることを検討している．

所属学部において「情報AI基礎演習」が開講されている場合，本科目(全学向)を履修しても卒業要件を満たすための単位として認定されない場合や，認定に関して条件が付帯されている場合がある．事前に「全学共通科目履修の手引き」の「情報学科目の履修について」を参照して内容を確認しておくこと．

授業中の演習，トピックごとに提出を求める課題によって評価する．授業中の演習は実際の取組みの状況，課題は提示した条件を満たしているか，授業で学習したポイントを踏まえているかどうか，記述が明解かどうかなどによって評価する．

授業時間外の学習として，トピックごとに提出を求めている課題・レポートについて取り組むことを求める．授業時間外の演習には，大学内の教育用コンピュータシステムや各自所有のPCを使用すること．また授業で予定されるトピックについて，教科書等で，概念，用語などを事前に予習しておくことで，演習にスムーズに取り組めるようにしておくことが望ましい．学習した内容を着実に身につけるためには，演習後に復習するとともに，さまざまな場面で学習した知識とスキルを実際に活用していくことが重要である．

授業時間外の質問は随時メールで受け付ける．メールアドレスは授業で伝える．なお本科目では受講者数を適正な規模に保つために履修人数制限を行う予定である．

本科目では受講生が各自PCを持参して参加することを前提としている．

情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し，修了テストを受けた上で同テストのフィードバックを確認しておくこと．授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと．同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められているものである．2回生以上で過去の年度に受講した場合でも今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること．

コンピュータを利用する上で必要となる基礎知識とマナー、そして将来の研究活動に必要な情報科学、情報処理ならびにAIの基礎についての講義と演習を行う。

コンピュータの基本的な使用方法を身に付け、コンピュータによる文章作成，情報検索，プログラミングなどのコンピュータリテラシーとAI利用の基礎を身に付ける。

基本的に以下の内容に従って講義を進める。ただし講義の進みぐあいなどにより、順序や同一テーマの回数を変えることがある。授業回数はフィードバックを含め全15回とする。

第1回 導入、京都大学のネットワークサービスを理解する　(平澤)
第2回 パソコンの利用 (小川)
第3回 ファイル操作、レポート、メールの利用について (小川)
第4回 構造化文書の作成 (平澤)
第5回 表計算ソフトによるデータ処理 (平澤)
第6回 プレゼンテーション資料の作成 (小川)
第7回 学術情報の探索 (小川)
第8回 Python(1) (平澤)
第9回 AIの利用 (平澤)
第10回 Python(2) (平澤)
第11回 Python(3) (平澤)
第12回 ネットワーク・Web (小川)
第13回 ネットワーク(2) (小川)
第14回 本演習のまとめ (小川)
第15回 本演習の振り返り (小川、平澤)

薬学部１回生向けクラス指定科目である。情報処理の専門知識はとくに必要ない。座学的な内容は情報AI基礎で行う。

基本的なコンピュータの使い方、電子メール、webブラウザの利用も含めた基本的なネットワーク利用に関する知識、基本的なプログラミングの理解について、提出されたレポートにより評価する。

演習テキストの予習と、課題についての復習を必ず行うこと。
本演習により習得した技術・知識を，他の講義科目のレポート作成等に活用することが望ましい。

座学的内容は情報AI基礎[薬学部]で講義をする。併せて履修することが望まれる。

情報環境機構が提供する情報セキュリティe-Learningを必ず受講し、修了テストを受けた上で、同テストのフィードバックを確認しておくこと。授業内では受講のための時間は設けないので授業時間外に受講しておくこと。同e-Learningは学生も含めた本学の全構成員に対して毎年受講が求められているものである。2回生以上で過去の年度に受講した場合でも今年度まだ受講していないのであれば必ず受講すること。

どの分野においても、情報を人に伝わるように「表現」したり、情報を理解するために「処理」を行ったり、新たな情報を得るために「検索」したり、情報を利用可能な形で「管理」したり、情報から知識を得るために「分析」したりすることは重要である。近年ではこれら情報の利活用にAI(人工知能)を用いることも欠かせない能力となっている。本演習ではこれら情報を扱うために必要なソフトウェア・プログラミング・AIの基礎的な知識・技術を実践することにより修得することを目的とする。

・情報をコンピュータ上で表現する方法について理解し、ある目的に対して適切な表現方法を選ぶことができるようになる
・文書や画像、数値データなどをコンピュータ上で編集・保存・分析する方法を理解し、ある目的に応じて異なる方法を使い分けられるようになる
・プログラミングの基本的な概念と技法について理解し、情報処理の目的に沿って基本的なプログラムを実装できるようになる
・AIの基本的な構成と特性について理解し、情報の「表現」・「検索」・「処理」の場面において適切に活用できるようになる

[01] 情報AI入門（明石）：
情報活用の基盤となる計算機・Web・AIの基礎について学ぶ。
[02] 情報検索（図書館）：
検索エンジンを利用して必要な情報を収集する方法および、遵守すべき規則について学ぶ。
[03] 文書作成（明石）：
文書作成ソフトウェアを利用し、文書作成の基礎と論理構造を意識した文書作成方法の演習を行う。
[04] 情報の表現（藤井）：
プレゼンテーションスライド・図表の作成を行い、情報を人に伝える方法について学ぶ。
[05] データの集約（藤井）：
Excelを用いてデータを集約する演習を通して、表計算の基礎およびデータの可視化について学ぶ。
[06] プログラミング 基本的な概念（明石）：
プログラミング言語の性質とプログラミングの基本的な概念について学ぶ。
[07] プログラミング 基本的なデータ構造（明石）：
Pythonの基礎と数値、文字列、浮動小数点、配列、辞書などの基本的なデータ型について学ぶ。
[08] プログラミング 制御構文（明石）：
条件分岐と繰り返し処理について学ぶ。
[09] プログラミング 関数（明石）：
関数の概念と具体的な手法について学ぶ。
[10-11] プログラミング データの分析（藤井）：
プログラミングを利用して大量のデータを機械学習に基づいて分析する方法を学ぶ。
[12-14] AI基礎演習（明石・藤井）：
生成AIの基本的な使用法から、情報表現・処理に活用する演習を行う。
[15] フィードバック（明石・藤井）

特になし

演習中に課す課題の提出状況および演習への積極的な参加状況により評価する。

授業内で学習したことを実践するために課題が設定される。
授業時間内にも課題を行う時間を設けるが、それに加えて、授業外時間にも発展的な課題に取り組むことが期待される。

授業時間外に質問がある場合はあらかじめメールで教員に連絡すること。
明石 望洋：akashi.nozomi.2a@kyoto-u.ac.jp
藤井 海斗：fujii.kaito.7n@kyoto-u.ac.jp