本講義では、特定のハードウェアやソフトウェアに依存しない情報技術の基礎について理解させる。２回生以降の学びの動機付けとなるように、物理工学科と関連のある分野で情報技術がどのように活用されているかについての紹介も合わせて行う。

コンピュータとは何か、情報の表現・情報量・圧縮の基本的概念、計算・アルゴリズム・計算量の基本的概念、コンピュータネットワーク、情報倫理の基本的概念を理解する。

授業回数はフィードバックを含め全15回とする．

コンピュータとは何か (3-4回) : 計算機の歴史、アナログとデジタル、計算素子の原理、論理回路・順序回路など、コンピュータの基本的仕組みを概観する。(近藤)

情報とは何か (3-4回) : 情報量、データの圧縮、誤り訂正など、情報理論と符号に関する基本的な概念を習得させる。(近藤)

人工知能 (1回)：人工知能、パターン認識、機械学習、ニューラルネットワークなど、コンピュータが知的な処理を行う原理を理解させる。（近藤）

計算とは何か (4-5回) : アルゴリズム、計算量、問題の定式化など、計算の基本的な概念を習得させる。プログラムとプログラム言語の概念をコンピュータの動作と関連付けて理解させる。(中村)

コンピュータネットワークとは何か (1回) ： インターネットの歴史、LAN、WAN、 プロトコルなど、コンピュータネットワークの基本的な概念を習得させる。(中村)

情報倫理 (0-1回) : ネットワークセキュリティ、個人情報保護、著作権、特許権など、現代社会における情報倫理を理解させる。(中村・近藤)

期末試験

フィードバック (1回)

特になし

情報の表現の基本的な概念、アルゴリズム・計算量・プログラムの基本的な概念、コンピュータネットワーク、情報倫理の基本的な概念を理解していることを評価する。定期試験の成績の他に、授業への参画度や随時実施するクイズなどによる平常点を加味して行う。

対象とする範囲が広いため、授業中に深く掘り下げることはできません。気になった項目や、わからなかった項目については自分でWebや教科書などで調べ直す必要があります。この科目の内容に関する情報は比較的簡単に手に入ります。

「情報基礎演習」を履修しておくことが望ましい。
また本講義で予定している情報倫理の講義に関連して、情報セキュリティに関するe-learning講義を、本講義の受講期間中に受講すること。詳しくは、https://www.iimc.kyoto-u.ac.jp/ja/services/ismo/e-learning/ を参照してください。

　コンピュータの操作方法およびプログラミングに関する演習を行い，基礎的なIT利活用能力を習得することを目的とする．
　PC等の情報機器およびソフトウェアの操作方法に習熟することは学術研究活動のみならず，将来の社会活動全般に関する自らの可能性を広げる大きな力となる．このことを認識して，本演習を通して将来必ず必要とされるIT利活用能力の礎を築いてほしい．
　演習は，受講者個々の知識・能力・興味を尊重し，課題選択方式による自学自習形式に重きを置いた形態とする．コンピュータ初心者は基礎を重点に，すでにある程度知識のある受講者はより高度な課題に取り組むなどして本演習を有効に活用してほしい．

以下に掲げるIT利活用能力の基礎的部分を幅広く習得し，得意な課題分野についてはさらに応用力を養う．

・データ処理と視覚化(Excel)
・プログラミング(Cプログラミング)
・デジタル文書作成と組版(Word, LaTeX)

またこれらの課題演習を通して，自己所有のPC等の管理をおこなったり，コンピュータ機器の未知の用法を習得して実践するための基礎的な能力を養う．

授業回数はフィードバックを含め全15回とする．
受講者は提示された演習課題の中から適宜選択して演習を行って、課題締切期限内に提出すること．

演習課題は、以下の内容に関する必須課題
　・本学システムに関する初期設定および基本操作
　・学術的誠実性
と、下記３分野に関して出題する演習課題群からなる．
　(1) Wordによる文書作成・Excelによるデータ処理と視覚化
　(2) C言語によるプログラミング
　(3) LaTeXによる文書作成と組版
各分野について基礎的なものから発展的なものまで課題を用意するので，各人の興味と能力に合わせてなるべく幅広くかつ多くの課題に取り組むことを推奨する．

本演習では自己所有のPCによる課題作業を必須とします。演習には自己所有PCを持参すること。

演習課題の提出と採点はすべて学習支援システムPandAを介してオンラインで行う．
提出された課題のうち十分な得点を得て有効と判定されたものの数と種類によって成績評価する．提出方法・期限を厳守すること．

授業時間内だけでなく、課外でも相応の時間を課題演習に割り当てることを想定している．必ずしも授業時間に縛られずに課題を進められるよう，オンライン資料を提供するのでこれらも活用してほしい．
課題は採点後返却するので，間違いの確認などを通して復習を行うこと．

「情報基礎[理学部]」と併せて履修することが望ましい(特にプログラミング経験の少ない者)．
　授業にはTAも出席しているので，コンピュータの操作方法についての質問等があれば授業中に質問すること．(授業時間外の質問についてはごく簡単なものにしか対応できません.) わからないことについては一人で悩まないでTAや教員に積極的に質問すること．

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.

情報に関わる著作権、特許、知財管理、個人情報保護に関する知識を教授する。

情報に関わる著作権、特許、知財管理、個人情報保護に関する基礎的な知識を十分に取得できていることを到達目標とする。

以下の内容の講述を行うとともに、適宜、机上演習やグループ討論を行う。また、一部の回では関連分野のゲストスピーカーを招聘して討論を行う。

[01] 講義概要紹介（田島）
[02] 特許権（1）知的財産権の基礎、特許出願の流れ、特許要件（谷川、田島）
[03] 特許権（2）ソフトウェア関連発明、発明の取り扱い、特許出願の態様（谷川、田島）
[04] 特許権（3）特許に関する手続きの流れ（谷川、田島）
[05] 特許権（4）特許文書の読み方、よい発明の構築方法（谷川、田島）
[06] 特許権（5）特許工学、特許調査（谷川、田島）
[07] 情報技術と商標（商標登録の仕組、キーワード広告と商標権、商標戦略等）（谷川、田島）
[08] 特許権・商標権とライセンス交渉（谷川、田島）
[09] デジタルコンテンツ著作権（1）著作権法の概要、著作物性（田島）
[10] デジタルコンテンツ著作権（2）著作権法上の権利の種類と効力（田島）
[11] デジタルコンテンツ著作権（3）著作物の利用機器・サービスの提供者の責任（田島）
[12] デジタルコンテンツ著作権（4）侵害コンテンツへの誘導者の責任（田島）
[13] 人工知能（AI）と知的財産（田島）
[14] 個人情報保護（田島）

全授業回数はフィードバック1回を含め15回である。

特になし

情報に関わる著作権・特許、知財管理、個人情報保護に関する知識を十分に取得できることを到達目標とする。
レポート課題と講義中に複数回実施する小テストで成績評価を行う。

授業時に配布する授業資料を用いて予習復習を行うこと。

オフィスアワーはメールによる事前予約のこと。メールアドレスは以下の通り（「＠」を「@」に置き換えること）：
田島：tajima＠i.kyoto-u.ac.jp
谷川：htanigawa＠ird-pat.com

This course is an introduction to the Python programming language for students without prior programming experience. Python is a beginner friendly programming language that is widely used in academic research and industry. In the course students will learn about basic programming concepts and how to write their own simple programs using Python.

Students will learn the basics of programming using the Python programming language, including data types, conditionals and loops, basic data structures, functions and the fundamentals of object oriented programming.
They will also learn how to solve real-world problems by designing, writing and testing their own Python programs.
After attending the course students should be able to:
- Understand the fundamentals of programming (variables, control structures, data types, etc.)
- Understand and modify simple Python programs
- Design, implement and test their own simple programs

The course consists of 14 class sessions and one feedback session.
The tentative schedule is as follows:

Introduction (1 session)
- Computer hardware and programming languages
- Installing and using Python
- Editing, saving and running a script.

Basic syntax and data types (1 session)
- Variables, naming rules and comments
- Assignments and basic data types
- Input and Output

Control structures (2 sessions)
- Boolean values and Conditional statements
- Loops
- Logical and Bitwise Operations
- Lists and Collection data types

Functions (1 session)
- Writing and Calling Functions
- Function Inputs and Outputs
- Scope

Modules and packages (1 session)
- Concept of modules
- Importing modules
- Some important built-in modules

I/O and error handling (1 session)
- Reading data from a file
- Writing data to a file
- Error handling and exceptions

Object oriented programming with Python (2 sessions)
- Classes, Properties and Methods
- Inheritance

GUI application development (2 sessions)
- Learn how to write simple Graphical User Interfaces (GUIs)

Practice Project (3 sessions)
Students will use the knowledge acquired during the first part of the course to solve a small programming project.
They will be required to
- Select and define a problem
- Propose and implement a solution
- Test the solution

The precise course schedule and contents are subject to change depending on class progress.

Students need to bring their own laptops.

Evaluation will be based on in-class and homework assignments (70%) and final project (30%).

Students should review the material after each class and solve weekly homework assignments.

There is no specific office hour. Students can contact the instructor by email in case of questions.

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、コンピュータを活用するための基礎的な知識と技能を修得する。コンピュータの基本的な操作法、レポート文書やプレゼンテーション資料の作成法、セキュリティと倫理、情報検索の方法を学ぶ。統計処理や基礎的なデータ分析を行うためのプログラミングの基礎を学ぶ。

・パーソナルコンピュータのOSの基礎的な操作、ネットワークの安全な利用スキルを得る。
・ワードプロセッサや表計算ソフト、プレゼンテーションソフトを扱う上で必要となる操作技能を得る。
・Rを用いてデータ処理やデータの可視化を行う基礎的技能を得る。

受講者の知識に応じて適宜調整するが、おおよそ以下の内容について学習する予定である。初回はガイダンスも行う。

・コンピュータの基礎とネットワークの利用【3週】
・コンピュータでのコンテンツ作成【6週】
　・文書の整形と構造化 (Word)
　・データ分析の基礎 (Excel)
　・プレゼンテーション資料作成の基礎 (PowerPoint)
・Rを用いたデータ処理の基礎【5週】
　・基礎的なデータ分析
　・基礎的なデータの可視化
　・基礎的な統計処理
・フィードバック【1週】

特になし

トピックごとに提出を求める課題・レポートで評価する。レポートは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。課された課題・レポートについて、授業回数に応じて配点し合計したものを成績とする。

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。

質問は随時メールで受け付ける。

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。

Haskellを使用して関数型言語によるプログラミング手法を学ぶ。Haskellは、純粋関数型言語と呼ばれている。一般的なプログラミング言語では副作用と呼ばれる仕組みがないことを意味している。つまり、同じ入力(引き数)に対しては常に同じ出力(関数値)が得られる。それは数学でいうところの関数と同じである。

一方、計算機は手続き的な動作を得意とする。そのため多くのプログラミング言語では手続き的な記述をするが、Haskellでは、より宣言的な記述が可能であり、人間の思考に近い形でプログラム可能である。但し、Haskellは手続き的な記述をする能力も持っているため、より広範な応用が可能である。

他にも強力な型付けが可能であったり、並列処理など容易に記述できるなど様々な特徴を持っている。

関数型言語によるプログラミングを通して、コンピュータを利用することを身につける。また、その裏側にある処理方法などからコンピュータそのものの仕組みを理解する。

以下のようなトピックについてそれぞれ1、2週の授業を行う予定である。

1. プログラミング・パラダイム
2. プログラムを書く
3. 関数を定義する
4. 自分自身を使った定義 (再帰的定義)
5. パターンマッチやガードによる定義
6. 遅延評価
7. 高階関数
8. 純粋な関数とは(宣言的な記述)
9. 型付け
10. 代数的データ型及びリスト処理
11. 入出力の制御(モナドについて)
12. 並列・並行処理


授業回数はフィードバックを含め全15回とする。

ECS-IDがあり、利用のマナーを遵守できること。コンピュータの基本的な使い方を習得していることが求められる。プログラミングの経験はとくに必要としない。

全部で10程度の課題についてレポートを出してもらい、その成果によって評価する。基礎的な課題について7割程度の達成度であれば単位を取得することが可能である。

基本的には、授業での学習を元に、各トピックに関連するさまざまなプログラムを実際に動かしてみることで理解を深めることが重要である。また、可能であれば事前に、授業で学習する各トピックについて、書籍等に基づいて概念、用語などを調べたり、実際に簡単なプログラムを動かしてみることで、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。

関連する科目(全学共通科目): 数理論理学A・B、プログラミング演習(Lisp)

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，コンピュータを活用するための基礎的な知識と技能を修得する．コンピュータの基本的な操作法，レポート文書やプレゼンテーション資料の作成法，セキュリティと倫理，情報検索の方法，表計算ソフトによるデータ処理の方法，さらに学術的プレゼンテーション資料作成の基礎までを学ぶ．

・パーソナルコンピュータのOSとネットワークの利用のための基礎的な操作を習得し、それらを安全に利用できるようになる．
・図書館が提供している情報とその利用法を理解する．
・学術的な文書をワードプロセッサを用いて作成できるようになる．
・表計算ソフトや統計ソフトを用いた基礎的なデータ処理を行えるようになる．
・プレゼンテーションソフトを用いて簡単な学術的プレゼンテーションが行えるようになる．

おおよそ以下の内容について学習する予定である．初回はガイダンスも行う．

コンピュータの基礎とネットワークの利用（1週）
　・OS (オペレーティングシステム) の基本
　・情報セキュリティと情報倫理
情報の探索（1週）
　・学術情報の流れと併せ，情報探索法の基本を概説する
文書の整形と構造化（3週）
　・Wordによる構造化された文書の作成
　・Word文書への図表の挿入
　・Word文書での数式の扱い
データ分析の基礎（6週）
　・Excelによるデータ処理の練習（1週）
　・Excelによる作図法の練習（1週）
　・Excel・Rによる統計分析の練習（4週）
プレゼンテーション資料作成の基礎（3週）
　・PowerPointによるスライド作成
　・PowerPointによるプレゼンテーションの方法
　・PowerPointによるプレゼンテーション動画の作成

フィードバック（1週）

特になし

トピックごとに提出を求める課題・レポートで評価する．レポートは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．課された課題・レポートについて，授業回数に応じて配点し合計したものを成績とする．

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．

質問は随時メールで受け付ける．

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．

情報とは何か，情報の処理や計算とはどのようなものかについて，情報の量，情報の表現，情報の伝達，計算の表現，計算の量などの観点から学ぶ．また，現在のコンピュータ，人工知能，情報ネットワーク，様々な情報システムなどがどのような仕組みで動いているのかについても取り上げる．

情報とは何か，情報の処理や計算とはどのようなものかについて学ぶことにより，情報という観点からの問題の捉え方を身につけることを目指す．また，現在のコンピュータ，人工知能，情報ネットワーク，様々な情報システムがどのような仕組みで動いているのかについて学ぶことにより，現代情報化社会における知的活動および一般生活において必要となる情報利活用能力の基礎となる知識を身につける．

以下のような内容について授業を行う予定である．

［第一部］情報

01 情報とは何か：主観確率，ベイズの定理（田島）
02 情報の量：自己情報量，エントロピー（Huang）
03 機械のための情報の表現：アナログとディジタル，誤り訂正符号，データ圧縮，公開鍵暗号（東風上）
04 人間のための情報の表現（１）：情報の変換，統計データの表現，人間の認知特性，文化依存性（田島）
05 人間のための情報の表現（２）：ヒューマンインタフェース（東風上）
06 人間と機械をつなぐ情報：ロボティクス，ヒューマンロボットインタラクション（東風上）

［第二部］知能

07 人工知能とは何か（１）：人工知能の歴史，機械学習，深層学習，生成系AI，説明可能AI（Huang）
08 人工知能とは何か（２）：自然言語処理，大規模言語モデル（ChatGPT等）（Huang）
09 人工知能と社会：人工知能と倫理，ロボットと倫理，生成AIと著作権（東風上）

［第三部］計算

10 計算とは何か：論理回路，有限状態機械，チューリングマシン，ラムダ計算，コンピュータ，計算不可能な問題（田島）
11 計算の表現と量：アルゴリズム，漸近的計算量（Huang）
12 計算のための情報の表現：データ構造，関係，グラフ，一意性，冗長性（田島）
13 複数処理の実行・複数主体による処理：スケジューリング，並列処理，分散処理，OSの役割，インターネットの仕組（田島）
14 情報に基づく意思決定：ゲーム理論（田島）
15 フィードバック（田島・東風上・Huang）

特になし

授業期間中にほぼ毎週課す課題に対する提出内容（20%）および期末試験（80%）により評価を行う．評価の際には，本講義で学ぶ「情報とその表現や処理とはどのようなものか」「コンピュータや情報システムはどのような原理で動いているか」などの知識について，その技術的な詳細を正確に覚えているかどうかよりも，各所各所の要点，および，それらの間の関係の全体像を，自分の言葉で説明でき，かつ，他の分野に応用できる程度に体得できているかを評価する．

授業資料や演習問題の解説資料などを用いて毎授業ごとに復習を行うこと．また，事前に授業資料が配布されるなどにより授業内容が事前にわかっている回については，取り上げられる概念などについて各自で調べて予習を行うこと．

オフィスアワーはメールによる事前予約のこと．メールアドレスは以下の通り（「＠」を「@」に置き換えること）：
田島：tajima＠i.kyoto-u.ac.jp
東風上：kochigami＠robot.soc.i.kyoto-u.ac.jp
Huang：huang＠nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp

As the world and the sciences become increasingly computerized, it is increasingly important to understand how to search, process, and analyse large bodies of digital data. This course is designed for all students of all disciplines. The purpose is to learn the the basic concepts and methods for systematic processing of data encountered in any field.
Lectures will focus on learning basic command line tools for automatic processing of data, including sorting, filtering, summarizing, searching, and other related programming.

At the end of the course, students should be able to operate a computer to automatically:
(1) search for specific entries in large collections of data
(2) search for pattern-like entries in large collections of data
(3) filter desired content from large collection of data
(4) perform basic summary and counting statistics on data
(5) assemble small processing pipelines from the various tools they will study

(1) What is a computer, what is an operating system?
Remove microsoft/apple preconceptions.
Using Command Line Interfaces (CLI) to interact with computers: Shell.
Logging in to a remote machine (SSH, public/private keys, etc.)

(2) Using remote and local machines.
Basic Networking: TCP, FTP/HTTP, IP.
Managing data: Disk management, file systems, file system structure (tree), file permissions.
Moving data between machines: SCP, RSYNC.
Installing software: package managers (RPM, APT).
Security: Super User (su, sudo), users, groups.
Diagnostic tools: PS, HTOP, DF, etc.

(3) Complex commands for string manipulation and search.
Moving data between programs: standard in/out/error streams, piping, redirecting.
String manipulation: Regular Expressions, wildcards, AWK, SED
Loops: for/while loops, loop conditions.
Finding information: Stack Overflow, MAN pages.

(4) Shell Scripts and programming languages.
What is a "program"? Libraries, functions, paths, environmental variables.
Programming languages: interpreted versus compiled, lazy versus strict evaluation, data types. Python, R, Perl, Fortran, C/C++, Java.

(5) Data Formats
Binary versus Textual (CSV etc.). HDF5 (computer independent representation).
Statistics: Summary statistics on data. Good/bad ways of thinking.

(6) Data representation/presentation
Simple plotting/graphing (matlab, matplotlib, R, ggplot, gnuplot).
Why excel is bad (limitations).
Formats: PDF, vector versus raster.

(7) Representation of large data sets.
(Relational) Databases, SQL, "queries", subsets.

(8) Keeping track of your work (Version Control).
Version Control: CVS, SVN, GIT, mercurial. Remote versus local repositories.
Backing up: Version Control is not back-up. Backing up practices (tape, disks, etc.).

(9) Data processing THEORY
Best practices: concepts to reproduce reusibility.
Basic parallelization (GNU parallel).

(10) "Big Data" processing.
Parallelizing: MapReduce, Hadoop, Spark, MPI.
Big filesystems: HDFS, lustre, NFS.
Clusters, Supercomputers.
Scheduling computer time and resources (scheduler): TORQUE

(11) Modeling, optimization, parameter search
Gradient descent methods, neural networks
Parameter estimation: markov chain monte-carlo, evolutionary algorithms.
Random seeds: pseudorandom issues on large machines

(12) Project

(13) Project

(14) Project (presentations)

(15) Feedback

No prior knowledge of computer programming or data processing is necessary

Class attendance and participation (10%), Quizzes (40%), Final Project/Report (50%)

Students are strongly recommended to practice class materials and on their own data outside of class to deepen their understanding.

A personal computer is strongly recommended and makes the course significantly more accessible. While Windows-based, macOS-based and GNU/Linux systems are all acceptable, the majority of the course will focus on UNIX-based tools.

Acquiring Information and Communication Technology (ICT) skills is essential for academic success. This course aims at the following:

- Teaching students basic ICT skills for their academic activities. They will develop such skills to fully utilize the services provided by the university to search for information, process data, write papers, and present their studies.

- Guiding students into becoming independent ICT users that can autonomously learn to manage and operate their personal computers and networks.

- Helping students acquire the capability to continuously learn new ICT skills by themselves and particularly the skills not dealt with in the course.

At the end of the semester, students should be able to know the basics of operating systems and information networks. They should also acquire all the skills for academic information retrieval, data processing, writing, and presentation. Finally, students will understand the basics and practices of programming.

Computer basics (1 week)
　-　Introduction of this course
　-　Basics of operating systems
Basics of information networks (2 weeks)
　-　In-campus information services and networks (1 week)
　-　Information security (1 week)
Academic information seeking (1 week)
　-　Academic information and libraries
　-　Skills of information seeking for academic purposes
Academic content creation (6 weeks)
　-　Data processing with a Spreadsheet (2 weeks)
　-　Academic report writing (2 weeks)
　-　Presentation (2 weeks)
Basics of programming (4 weeks)
　-　Overview of programs and programming (1 week)
　-　Basic programming exercises (1 week)
　-　Advanced programming exercises (2 weeks)

Total：14 classes and 1 feedback session.

特になし

Grading will be based on the evaluation of submitted reports for each assignment. All assignments will be available via the PandA system.

Students are expected to read the corresponding materials ahead of each class and practice the acquired knowledge by solving proposed problems during the class. After studying each topic, student will have a full week to write and submit their reports.

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

Students must complete the 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 must 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 also should complete this e-learning.