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対象学年	1年	クラス	[001]
講義室		開講学期	後期
曜日・時限	金２	単位区分	選択
授業形態	一般講義	単位数	2

準備事項
備考

講義の目的・ねらい（講義概要）	データベースは様々な情報システムにおいて情報管理の役割を担っており、情報社会を支える基盤技術である。データベース分野は大きな発展を遂げていると同時に、情報検索、人工知能、インターネット及びWeb等の関連分野と融合する傾向が強まっている。本講義では、データベースの最新発展を念頭に、構造化データ管理を中心とする従来のデータベースだけでなく、データマイニング、情報検索、ウェブ情報処理など、広い意味上のデータの管理問題を取り上げ、主要な技術や手法について学ぶ。
講義内容・演習方法（講義企画）	講義内容： １．データマイニング基礎 　相関ルールマイニング、決定木学習、ルール学習、ナイーブベイズ学習、最近傍法 ２．情報検索とウェブ情報処理 　情報検索のモデル、索引語の抽出、索引語の重み付け、ベクトル空間モデル、リンク構造に基づく重み付け ３．データベース設計と実現 　データベースの概念設計、データベースの論理設計、データベースの実現 演習方法： 　講義内容にあわせて演習問題を出題し自分の手で問題を解くことにより、理解を深めていく 　また、データベースプログラミング等の部分ではパソコンを使う演習も実施する。
評価方法・評価基準	評価方法： 　以下の割合で総合評価を100点満点で評価する。 　授業参加度： 40％ （出席率、質疑・討論への参加度） 　レポート： 60％ 評価基準： 　優：100点?80点 良：79点?70点 可：69点?60点 不可：59点以下
履修の条件（受講上の注意）	パソコンを持参して受講すること。
教科書
参考文献	「情報の管理と処理」 上林彌彦 (岩波書店)
特記事項（その他）