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。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、ネットワークにおける社会的マナーや、ネットワークやコンピュータ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を利用できる。

　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、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
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、PandA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。

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，電子メールによる情報伝達，ワープロソフトによる文書作成，表計算ソフトによる表作成や計算，プレゼンテーション支援ソフトによる資料作成など，学習・研究・実務に役立つ技術を習得する。

基基礎的な情報セキュリティ，パソコンを用いた情報収集方法，文書・表計算・プレゼンテーション資料作成技術等を習得し，学習に役立てることが出来るようにする。
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（演習への参加内容1.33点）
履修内容全般のガイダンスの他，学内情報サービスとネットワークの利用，情報セキュリティに関する注意点などを示す。

■第2回電子メールの扱い，簡単な文章の作成（レポート2.24点，演習への参加内容1.33点）
電子メールの使用法（送信，受信，保管，署名，ファイルの添付方法）を習得し．簡単な文章を作成する。

■第3〜5回　ワードプロセッサの利用(Word)（レポートにより計6点，演習への参加内容により計4点）
ワープロソフトによる文書作成（書式設定，式入力，表作成，図の挿入など）の実習を行い，レポートの作成の技法を習得する．本項目終了時（第6回）には実技テストを行う。

■第6回　 Word実技テスト（試験23.2点，演習への参加内容1.34点）

■第7回　情報検索と図書館利用（レポート提出・演習への参加内容1.33点）

工学系学術情報リテラシー（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8〜12回スプレッドシートの利用(Excel)（レポートにより計16点，演習への参加内容により計6.67点）
スプレッドシートの使用方法（シートの新規作成，セルへの入力・書式設定，数式入力・計算，グラフ作成など）を習得し，表計算，関数を用いた数値計算の実習を行う。

■第13回 Excel実技テスト（試験26.8点，演習への参加内容1.34点）

■第14回プレゼンテーション(PowerPoint) （レポート2.56点，演習への参加内容1.33点）
プレゼンテーション用ソフトを使用した資料作成，ならびにプレゼンテーションの方法を習得する。

■第15回フィードバック（レポート3.2点，演習への参加内容1.33点）
今後の継続的学習の目標や方策を考える上で情報処理技術(ICT)の利用を促し，本演習で習得したことを総合的に振り返る。

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，2回の中間テスト（実技）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評価する。
成績配分は演習への参加内容20％，各回レポート課題30％，中間試験（2回）50％とする。
配点詳細は「授業計画と内容」を参照。

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１台ずつ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に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(PandA)、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

担当教員
T 7- 9 : 岡崎（1-5）、森下（6,7）
T10-12 : 石井（1-5）、鳴海（6,7）

コンピュータに関する予備知識は必要ない。演習を主体とした講義形式で、受講生の習熟度に合せて学習速度を柔軟に調整できるように配慮している。
後期配当の講義科目「情報基礎［工学部］（物理工学科）」および２回生配当の講義科目「計算機数学」と併せて履修することを勧める。また、２回生配当の講義科目 「計算機数学」の履修は本科目の内容の理解を前提とする。

「授業計画と内容」に示した７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１台ずつ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に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(PandA)、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

担当教員
T 7- 9 : 岡崎（1-5）、森下（6,7）
T10-12 : 石井（1-5）、鳴海（6,7）

コンピュータに関する予備知識は必要ない。演習を主体とした講義形式で、受講生の習熟度に合せて学習速度を柔軟に調整できるように配慮している。
後期配当の講義科目「情報基礎［工学部］（物理工学科）」および２回生配当の講義科目「計算機数学」と併せて履修することを勧める。また、２回生配当の講義科目 「計算機数学」の履修は本科目の内容の理解を前提とする。

「授業計画と内容」に示した７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。

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）、IPアドレスとDNS
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
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

情報基礎[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利用のスキルなどは特に求めない
・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.

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.

Recent development in artificial intelligence techniques (AI), in particular the set of techniques commonly referred to as “deep learning,” has significantly increased the number of tasks that computers can solve easily. This leads to a current explosion in the use of AI: chatbots helping users on commercial websites, self-driving cars, automatic translation, automatic photo tagging, etc. It is, of course, not possible to introduce all aspects of AI in one semester, but this course will attempt to give a sufficiently detailed explanation of at least a few of the most common AI techniques. We will focus on supervised machine learning in general and deep learning in particular. One goal will be to give practical and working knowledge to students so that they can apply what they learned to at least some simple tasks.

Students will have a good understanding of simple supervised machine learning techniques and be able to implement and use some for automatic classification tasks.

1. Overview of Artificial Intelligence and this Course (1 week)
This will give a “big picture” description of the field of AI. We would first discuss some common applications of AI: game AI, chatbots, machine translation, automation (self-driving vehicles, robots), etc. Then, we will discuss the paradigm of machine learning (supervised, semi-supervised, and unsupervised) and give an overview of this course.

2. Fundamental of Machine Learning (3 weeks)
Firstly, we will spend one lecture studying the basics of the Python programming language. Then, we will review some of the mathematics concepts that are the most necessary for the understanding of AI methods. In particular, we will review essential notions of calculus and optimization (derivative, numerical methods for finding a minimum), vector, and matrix. Finally, we will learn how to minimize a function with stochastic gradient descent and implement it in Python.

3. Basic Supervised Machine Learning (3 weeks)
Focusing on simple tasks of simple/multiple linear regression and classification, we introduce the terminology and basics of machine learning: defining a parameterized model, defining a loss, and training the model parameters by minimizing the loss. We will also introduce how to implement simple/multiple linear regression in Python.

4. Deep Learning (3 weeks)
We will first introduce the basic ideas of deep learning neural networks. Then, we will study the architecture of neural networks and the back-propagation algorithm for optimizing neural networks. Finally, we will look at one of the most important types of neural network architectures, feed-forward with fully-connected layers, and study how to implement them using the deep learning framework Chainer.

5. Computer Vision and Natural Language Processing (4 weeks)
We will first give a brief introduction to computer vision: what is an image for a computer, and what are convolution layers? Then, we will study how to build an object recognition neural network with convolution layers, max-pooling layers, and fully-connected layers. Next, we will implement and train a real object recognition neural network in Chainer. Finally, we will have a quick look at recurrent architectures and how they are used to process text. As a final application, students will be asked to solve a real problem in their studies using the models (either basic supervised machine learning or deep learning) introduced in this course.

10. Feedback (1 week)

特になし

Evaluation is based on class participation (15%), mini-reports and exercises (60%), and the final report of solving a real problem in students’ studies using the models learned in this course (25%).

The instructor expects students to spend over 60 minutes after each class reviewing the content. Some practical exercises will also be given at the end of some lectures so as to let the students see how much of the content they do understand practically.

No office hours are specified. However, questions and requests are welcome by email.

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

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。

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．コンピュータシステムの基本的な構成，ファイル操作，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(プレゼン)の方法，またプログラミングの基礎的な事項について学ぶ．授業を通じて，大学での学習や研究，卒業し社会に出た後あるいは日常生活において，コンピュータを活用し，的確かつ効率的にタスクを完了できるようになること，また同時に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．

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 プレゼン実践(1) — 効果的なプレゼンについて考える
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(2) — 効果的なプレゼンについて互いに学び合う
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2回生以上の「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．

所属学部において「情報基礎演習」が開講されている場合，この［全学向］の「情報基礎演習」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）を習得する．

各回について，原則として2名の教員および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4-5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6-8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．副読本を用い，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）を習得する．

各回について，原則として2名の教員および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4-5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6-8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．副読本を用い，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. 人工知能
　　14. 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ならびに情報処理の基礎の講義と、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を習得する。 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　
第2回 情報システムとパソコン
第3回 情報の表現(1)(レポート、文章の書き方、メール)
第4回 情報の表現(2)(記号・符号化)
第5回 情報の表現(3) (情報量)
第6回 アプリケーションについて
第7回 データとデータベースについて
第8回 計算・プログラミング言語について
第9回 アルゴリズムについて
第10回 計算の理論/コンピュータの仕組み(1)
第11回 コンピュータの仕組み(2)/社会とのつながり
第12回 情報の伝達と通信(1) (インターネットの仕組み)
第13回 情報の伝達と通信(2) (暗号化)
第14回 情報セキュリティと知的財産
期末試験
第15回 フィードバック

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、情報処理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．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
６．最新技術の動向　（例：無線通信、LSI、言語／映像メディア処理、ディジタル信号処理）　１−２回　
７．到達度評価　　１−２回（レポート、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。また、レポート評価も必要に応じて用いる。

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処理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。

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．コンピュータシステムの基本的な構成，ファイル操作，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(プレゼン)の方法，またプログラミングの基礎的な事項について学ぶ．授業を通じて，大学での学習や研究，卒業し社会に出た後あるいは日常生活において，コンピュータを活用し，的確かつ効率的にタスクを完了できるようになること，また同時に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．

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 プレゼン実践(1) — 効果的なプレゼンについて考える
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(2) — 効果的なプレゼンについて互いに学び合う
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2回生以上の「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．

所属学部において「情報基礎演習」が開講されている場合，この［全学向］の「情報基礎演習」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ならびに情報処理の基礎に関する講義と演習を行う。

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

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。本講義では、これら情報を扱うために必要な知識・技術を実践することにより習得することを目的とする。 講義の形態としては、短い講義の後、コンピュータを利用した演習を行う。ソフトウェアに依存しない基本的な考え方に焦点を当てることで、 長期に渡って、分野に依存せず利用できる情報の基礎を学ぶ場を提供する。

・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

[01] Web文書作成（山本）：
HTML文書の作成を行い、マークアップ言語や文書の論理構造について学ぶ。
[02] 文書作成（Huang・山本）：
WordおよびTeX (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。
[03] 情報の表現（東風上・山本）：
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。
[04] データの集約（山本）：
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。
[05-06] データの分析（山本）：
Excelを用いて回帰・検定を行うことで、データの統計的な分析手法について学ぶ。
[07-09] メディア情報の処理（Huang・山本）：
テキスト情報や画像情報を処理する方法について学ぶ。
[10] 情報検索（図書館機構担当者・山本）：
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。
[11-13] データマイニング（東風上・山本）：
プログラミング言語Pythonを利用して大量のデータから有益な情報を発見する方法について学ぶ。
[14] クラウドサービスの利用（山本）：
Web上でオフィス文書を作成・共有できるサービスを利用し、Webやクラウドコンピューティングの仕組みを学ぶ。
[15] フィードバック（山本・東風上・Huang）

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。課題は、授業内容に基づいた必須課題（70点）と、自発的な学習を必要とする発展課題（30点）から構成される。

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。
山本 章博：akihiro@i.kyoto-u.ac.jp
東風上 奏絵：kochigami@robot.soc.i.kyoto-u.ac.jp
HUANG Yin Jou：huang@nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp

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 PandA system.

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

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

Information Communication Technology (ICT) skills are a necessity for efficient academic studies. This course aims at:
- Teaching students the essential ICT skills needed for academic activities. Students will acquire ICT skills that will let them fully utilize the information services provided by the university: searching for information needed during academic activities, processing data, programming, writing papers, and presenting their studies.
- Allowing students to be independent ICT users. Students will learn to manage and operate their personal computers and network properly as independent users.
- Helping students acquire the capability to learn ICT skills by themselves on an ongoing basis: students will be guided to learn ICT skills not dealt with in this course on their own, as their studies need it.

At the end of the semester, students should have a sufficient understanding of the principles of computers, operating systems, networks (esp. the ones available at the university), and academic information seeking. They should also have acquired practical skills in using spreadsheets, word processors, and presentation software for their academic life. Finally, they will understand and practice the basics of programming.

1. Computer basics (1 week)
- Introduction to this course
- Basics of operating systems

2. Basics of information networks (2 weeks)
- In-campus information services and networks
- Information security and information ethics

3. Academic information seeking (1 week)
- Academic information and libraries

4. Skills of information seeking for academic purposes Academic content creation (7 weeks)
- Data processing with a Spreadsheet (2 weeks)
- Academic report writing (2 weeks)
- Presentation and practice (3 weeks)

5. Basics of programming (3 weeks)
- Overview of programs and programming (1 week)
- Introduction to Jupyter and Python (1 week)
- Arrays and visualization in Python (1 week)

6. Feedback (1 week)

特になし

Evaluation is based on class participation (15%) and assignments (85%).

Students are expected to read the corresponding materials ahead of each class and practice the acquired knowledge by solving proposed problems during the class.

No office hours are specified. However, questions and requests are welcome by email.

Students must complete Information Security e-Learning provided by the Institute for Information Management and Communication (IIMC), Kyoto University, including the final test of the course, and confirm its feedback. No class hour is assigned to take this e-learning, and students have to take this e-learning outside the class hours. All the members of Kyoto University are asked to take this e-learning every year, and hence, students in the second grade and above should also complete this e-learning.