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情報工学

索引 情報工学

情報工学(じょうほうこうがく)は情報分野についての工学である。語感としては、情報科学という語がもっぱらおおまかに「科学」という語が指す範囲を中心としているのに対し、「工学」的な分野に重心があるが、内実としてはどれもたいして変わらないことが多い(たとえば、大学の学部学科名などに関しては、個々の大学の個性による違いのほうが、名前による違いより大きい)。日本で、大学の工学部などにコンピュータ科学ないし情報関係の学科を設置する際に、「工学」部という語との整合のためだけに便利に使われた、という面が大きい(情報工学科の記事を参照)。 なお英語の information engineering はソフトウェア工学における一手法であり、日本語の「情報工学」とは対応しない。また似た言葉に情報学がある。.

84 関係: Association for Computing Machinery基礎工学部大阪大学大阪工業大学大阪電気通信大学山梨大学工学工学部並列計算京都大学人工知能形式言語チューリングマシンメモリ管理ユーザインタフェースユビキタスコンピューティングラムダ計算ブール代数プログラミング言語プログラム意味論プロセス間通信パターン認識データ圧縮データマイニングデータベースデータウェアハウスデータ構造分散コンピューティングアルゴリズムインターネットオペレーティングシステムケンブリッジ大学コンピューティングコンピュータネットワークコンピュータビジョンコンピュータグラフィックスコンピュータセキュリティスケジューリングセンサネットワークソフトウェア工学公理的意味論CAE符号理論統計学芝浦工業大学音声認識領域理論表示的意味論計算理論計算科学...計算機工学計算機科学認識誤り検出訂正自然言語処理金沢工業大学離散数学電子情報通信学会電気通信大学集合論MizarWorld Wide Web暗号理論技術士情報工学部門排他制御東京工業大学検索エンジン機械学習機械翻訳正規言語情報情報学情報工学科情報処理情報処理学会情報処理国際連合情報理論情報科学情報科学部文脈自由言語日本技術士会操作的意味論数理論理学慶應義塾大学 インデックスを展開 (34 もっと) »

Association for Computing Machinery

Association for Computing Machinery (ACM) は、ニューヨークに本部のあるコンピュータ科学分野の国際学会。1947年設立。IEEEとともに、この分野で最も影響力の強い学会であり、IEEEがその名と由来や歴史からエレクトロニクスや通信分野の工学に強いのに対し、数学的な理論計算機科学のような分野もカバーする。日本語に訳して「計算機械学会」とされることもあるが、こんにちこの訳語が用いられることはほとんどなく、通常は単に"ACM"という略称で呼ばれるのがもっぱらである。ACMの「A」は Association (学会、団体) の頭文字であるが、アメリカ数学会 (AMS) と混同して「米国計算機学会」と誤訳されることがある。 数多くの国際会議を開催しており、人目を惹くデモ映像のSIGGRAPHやSIGMODなどはよく知られている。他の多くの学会と同様にすぐれた業績などへの表彰もおこなっているが、チューリング賞は、特にこの分野の最高の賞とみなされており、物理や化学といった分野におけるノーベル賞に匹敵するものと扱われることもある(他の賞についても時折「~のノーベル賞」といったような表現が使われることがあるが、この分野の全てを対象とした世界トップクラスの賞という位置づけにあるのはチューリング賞をおいて他にない)。.

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基礎工学部

基礎工学部(きそこうがくぶ)は、大学の学部のひとつで、基礎工学(基礎工学#工学の基礎についての工学を参照)を専門として扱う。1950年代後半に米国においてengineering science(直訳すると工学科学)が提唱され、日本にもその直後に取り入れられた。.

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大阪大学

文部科学省が実施しているスーパーグローバル大学事業のトップ型指定校である。.

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大阪工業大学

※ここまでは上記テンプレートへ入力すれば自動的に反映されます。 -->.

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大阪電気通信大学

大阪電気通信大学は、1941年に創設された東亜電気通信工学校を直接の起源としている。創立に際し、大阪無線電信学校の関係者が多く関わったことなどから、両校は近い関係にあったが、組織としては別である。1956年に大阪無線電気学校は大阪電気通信高等学校に統合された。.

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山梨大学

日本で唯一のワイン専門研究所である「ワイン科学研究センター」を擁する。.

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工学

工学(こうがく、engineering)とは、.

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工学部

工学部(こうがくぶ)は、工学の教育研究がなされる大学の学部のひとつである。 また、工学部などの工学系・工科系の学部を中心にした単科大学として、技術科学大学、工業大学、工科大学がある。.

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並列計算

並列計算(へいれつけいさん、parallel computing)は、コンピュータにおいて複数のプロセッサで1つのタスクを動作させること。並列コンピューティングや並列処理とも呼ばれる。問題を解く過程はより小さなタスクに分割できることが多い、という事実を利用して処理効率の向上を図る手法である。また、このために設計されたコンピュータを並列コンピュータという。ディープ・ブルーなどが有名。 関連する概念に並行計算(へいこうけいさん)があるが、並行計算は一つのタスクの計算を並列化することにとどまらず、複数の相互作用しうるタスクをスレッドなどをもちいて複数の計算資源にスケジューリングするといった、より汎用性の高い処理をさす。 特に、並列計算専用に設計されたコンピュータを用いずに、複数のパーソナルコンピュータやサーバ、スーパーコンピュータを接続することで並列計算を実現するものをコンピュータ・クラスターと呼ぶ。このクラスターをインターネットなどの広域ネットワーク上に分散させるものも、広義には並列計算に属すが、分散コンピューティングあるいはグリッド・コンピューティングと呼び、並列計算とは区別することが多い。.

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京都大学

記載なし。

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人工知能

250px 人工知能(じんこうちのう、artificial intelligence、AI)とは、「計算機(コンピュータ)による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」を指す。.

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形式言語

形式言語(けいしきげんご、formal language)は、その文法(構文、統語論)が、場合によっては意味(意味論)も、形式的に与えられている(形式体系を参照)言語である。形式的でないために、しばしば曖昧さが曖昧なまま残されたり、話者集団という不特定多数によってうつろいゆくような自然言語のそれに対して、一部の人工言語や、いわゆる機械可読な(機械可読目録を参照)ドキュメント類などは形式言語である。この記事では形式的な統語論すなわち構文の形式的な定義と形式文法について述べる。形式的な意味論については形式意味論の記事を参照。.

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チューリングマシン

チューリングマシン (Turing Machine) は計算模型のひとつで、計算機を数学的に議論するための単純化・理想化された仮想機械である。.

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メモリ管理

メモリ管理(メモリかんり)とは、コンピュータのメモリを管理するもの。単純化すれば、プログラム(プロセスなど)の要求に応じてメモリの一部を割り当てる方法と、そのメモリが不要となったときに再利用のために解放する方法を提供する。 今日では、CPU(メモリ管理ユニット)とオペレーティングシステムが協働して仮想記憶やメモリ保護を提供するのが一般的である。 また、各種データ構造を線形空間であるメモリに展開する場合の管理手法(アルゴリズム)についても「メモリ管理」と呼ばれる。.

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ユーザインタフェース

ユーザインタフェース(User Interface, UI)または使用者インタフェースは、機械、特にコンピュータとその機械の利用者(通常は人間)の間での情報をやりとりするためのインタフェースである。ユーザインターフェース/ユーザインタ(ー)フェイス/ユーザーインターフェ(イ/ー)スなどの表記ゆれが見られるが、本記事では「ユーザインタフェース」で統一する。ユーザインタフェースは以下の手段を提供する。.

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ユビキタスコンピューティング

ユビキタスコンピューティング(ubiquitous computing)は、コンピュータがいたる所に存在(遍在)し、いつでもどこでも使える状態をあらわす概念である。.

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ラムダ計算

ラムダ計算(ラムダけいさん、lambda calculus)は、計算模型のひとつで、計算の実行を関数への引数の評価(evaluation)と適用(application)としてモデル化・抽象化した計算体系である。ラムダ算法とも言う。関数を表現する式に文字ラムダ (λ) を使うという慣習からその名がある。アロンゾ・チャーチとスティーヴン・コール・クリーネによって1930年代に考案された。1936年にチャーチはラムダ計算を用いて一階述語論理の決定可能性問題を(否定的に)解いた。ラムダ計算は「計算可能な関数」とはなにかを定義するために用いられることもある。計算の意味論や型理論など、計算機科学のいろいろなところで使われており、特にLISP、ML、Haskellといった関数型プログラミング言語の理論的基盤として、その誕生に大きな役割を果たした。 ラムダ計算は1つの変換規則(変数置換)と1つの関数定義規則のみを持つ、最小の(ユニバーサルな)プログラミング言語であるということもできる。ここでいう「ユニバーサルな」とは、全ての計算可能な関数が表現でき正しく評価されるという意味である。これは、ラムダ計算がチューリングマシンと等価な数理モデルであることを意味している。チューリングマシンがハードウェア的なモデル化であるのに対し、ラムダ計算はよりソフトウェア的なアプローチをとっている。 この記事ではチャーチが提唱した元来のいわゆる「型無しラムダ計算」について述べている。その後これを元にして「型付きラムダ計算」という体系も提唱されている。.

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ブール代数

ブール代数(ブールだいすう、boolean algebra)またはブール束(ブールそく、boolean lattice)とは、ジョージ・ブールが19世紀中頃に考案した代数系の一つである。ブール代数の研究は束の理論が築かれるひとつの契機ともなった。ブール論理の演算はブール代数の一例であり、現実の応用例としては、組み合わせ回路(論理回路#組み合わせ回路)はブール代数の式で表現できる。.

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プログラミング言語

プログラミング言語(プログラミングげんご、programming language)とは、コンピュータプログラムを記述するための形式言語である。なお、コンピュータ以外にもプログラマブルなものがあることを考慮するならば、この記事で扱っている内容については、「コンピュータプログラミング言語」(computer programming language)に限定されている。.

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プログラム意味論

プログラム意味論(program semantics)とは、計算機科学(特に理論計算機科学と分類されることもある)の一分野で、プログラミング言語の意味と計算モデルに関する分野である。形式的なものは、プログラミング言語の形式意味論とも呼ばれる。標準規格等では形式的でなく意味論を与えているものも多い。.

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プロセス間通信

プロセス間通信(IPC、interprocess communication)はコンピュータの動作において複数のプロセス間(の複数のスレッド間)でデータをやりとりするための仕組み。通信するプロセスは同一コンピュータ上にある場合と、ネットワークで接続された別のコンピュータ上にある場合がある。そのようなローカル内対リモート間といったような分類以外にも多くの観点から分類でき、また、スレッド間の通信の帯域幅とレイテンシは様々であり、やりとりされるデータの種類も様々である。メッセージパッシング、同期、共有メモリ、RPCなどといったメカニズムやプリミティブがある。 プロセス間通信の目的・理由には以下のようなものがある。.

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パターン認識

パターン認識(パターンにんしき、Pattern recognition)は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。.

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データ圧縮

データ圧縮(データあっしゅく)とは、あるデータをそのデータの実質的な性質(専門用語では「情報量」)を保ったまま、データ量を減らした別のデータに変換すること。高効率符号化ともいう-->。アナログ技術を用いた通信技術においては通信路の帯域幅を削減する効果を得るための圧縮ということで帯域圧縮ともいわれた。デジタル技術では、情報を元の表現よりも少ないビット数で符号化することを意味する。 データ圧縮には大きく分けて可逆圧縮と非可逆圧縮がある。というより正確には非可逆圧縮はデータ圧縮ではない。可逆圧縮は統計的冗長性を特定・除去することでビット数を削減する。可逆圧縮では情報が失われない。非可逆圧縮は不必要な情報を特定・除去することでビット数を削減する。しかしここで「不必要な」とは、例えばMP3オーディオの場合「ヒトの聴覚では通常は識別できない」という意味であり、冒頭の「情報量を保ったまま」という定義を破っている。データファイルのサイズを小さくする処理は一般にデータ圧縮と呼ばれるが、データを記録または転送する前に符号化するという意味では情報源符号化である。 圧縮は、データ転送におけるトラフィックやデータ蓄積に必要な記憶容量の削減といった面で有効である。しかし圧縮されたデータは、利用する前に伸長(解凍)するという追加の処理を必要とする。つまりデータ圧縮は、空間計算量を時間計算量に変換することに他ならない。例えば映像の圧縮においては、それをスムースに再生するために高速に伸長(解凍)する高価なハードウェアが必要となるかもしれないが、圧縮しなければ大容量の記憶装置を必要とするかもしれない。データ圧縮方式の設計には様々な要因のトレードオフがからんでおり、圧縮率をどうするか、(非可逆圧縮の場合)歪みをどの程度許容するか、データの圧縮伸長に必要とされる計算リソースの量などを考慮する。 新たな代替技法として、圧縮センシングの原理を使ったリソース効率のよい技法が登場している。圧縮センシング技法は注意深くサンプリングすることでデータ圧縮の必要性を避けることができる。.

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データマイニング

データマイニング(Data mining)とは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術のことである。DMと略して呼ばれる事もある。通常のデータの扱い方からは想像が及びにくい、ヒューリスティク(heuristic、発見的)な知識獲得が可能であるという期待を含意していることが多い。とくにテキストを対象とするものをテキストマイニング、そのなかでもウェブページを対象にしたものをウェブマイニングと呼ぶ。英語では"Data mining"の語の直接の起源となった研究分野であるknowledge-discovery in databases(データベースからの知識発見)の頭文字をとってKDDとも呼ばれる。.

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データベース

データベース(database, DB)とは、検索や蓄積が容易にできるよう整理された情報の集まり。 通常はコンピュータによって実現されたものを指すが、紙の住所録などをデータベースと呼ぶ場合もある。コンピュータを使用したデータベース・システムでは、データベース管理用のソフトウェアであるデータベース管理システムを使用する場合も多い。.

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データウェアハウス

データウェアハウスとは、直訳すれば「データの倉庫」である。利用者により定義範囲は異なるが、一般に時系列に整理された大量の統合業務データ、もしくはその管理システムを指す。.

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データ構造

データ構造(データこうぞう、data structure)は、計算機科学において、データの集まりをコンピュータの中で効果的に扱うため、一定の形式に系統立てて格納するときの形式のことである。 ソフトウェア開発において、データ構造についてどのような設計を行うかは、プログラム(アルゴリズム)の効率に大きく影響する。そのため、さまざまなデータ構造が考え出されている。 多くのプログラムの設計において、データ構造の選択は主要な問題である。これは大規模システムの構築において、実装の困難さや質、最終的なパフォーマンスはベストのデータ構造を選択したかどうかに大きく依存してきたという経験の結果である。多くの場合、データ構造が決まれば、利用するアルゴリズムは比較的自明に決まる。しかし場合によっては、順番が逆になる。つまり、与えられた仕事をこなす最適なアルゴリズムを使うために、そのアルゴリズムが前提としている特定のデータ構造が選択される。いずれにしても適切なデータ構造の選択は極めて重要である。 この洞察は、多くの定式化された設計手法やプログラミング言語において、データ構造がアルゴリズムよりもキーとなる構成要素となっていることに現れている。大半の言語は異なるアプリケーションにおいてデータ構造を安全に再利用できるよう、実装の詳細をインターフェイスの背後に隠蔽するような、モジュール化のしくみを備えている。C++やJavaといったオブジェクト指向プログラミング言語はクラスをこの目的に用いている。 データ構造は専門的なプログラミングにとって非常に重要なので、C++におけるSTLや、Java API、および.NET Frameworkのようなプログラミング言語の標準ライブラリや環境において多くのデータ構造がサポートされている。 データ構造が実装を表すのかインターフェースを表すのかについてはいくらか議論がある。どのように見えるかは相対的な問題なのかもしれない。データ構造は2つの関数の間にあるインターフェイスとして見ることもできるし、データ型に基づいて構成されたストレージにアクセスする方法を実装したものとして見ることもできる。.

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分散コンピューティング

分散コンピューティング(ぶんさんコンピューティング、英: Distributed computing)とは、プログラムの個々の部分が同時並行的に複数のコンピュータ上で実行され、各々がネットワークを介して互いに通信を行いながら全体として処理が進行する計算手法のことである。複雑な計算などをネットワークを介して複数のコンピュータを利用して行うことで、一台のコンピュータで計算するよりスループットを上げようとする取り組み、またはそれを実現する為の仕組みである。分散処理(ぶんさんしょり)ともいう。並列コンピューティングの一形態に分類されるが、一般に並列コンピューティングと言えば、同時並行に実行する主体は同じコンピュータシステム内のCPU群である。ただし、どちらもプログラムの分割(同時に実行できる部分にプログラムを分けること)が必須である。分散コンピューティングではさらに、それぞれの部分が異なる環境でも動作できるようにしなければならない。例えば、2台の異なるハードウェアを使ったコンピュータで、それぞれ異なるファイルシステム構成であっても動作するよう配慮する必要がある。 問題を複数の部分問題に分けて各コンピュータに実行させるのが基本であり、素数探索や数多く試してみる以外に解決できない問題の対処として用いられているものが多い。分散コンピューティングの例としてBOINCがある。これは、大きな問題を多数の小さな問題に分割し、多数のコンピュータに分配するフレームワークである。その後、それぞれの結果を集めて大きな解を得る。一般的に処理を分散すると一台のコンピュータで計算する場合と比べ、問題データの分配、収集、集計するためのネットワークの負荷が増加し、問題解決の為のボトルネックとなるため、部分問題間の依存関係を減らすことが重要な課題となる。 分散コンピューティングは、コンピュータ同士をネットワーク接続し、効率的に通信できるよう努力した結果として自然に生まれた。しかし、分散コンピューティングはコンピュータネットワークと同義ではない。単にコンピュータネットワークと言った場合、複数のコンピュータが互いにやり取りするが、単一のプログラムの処理を共有することはない。World Wide Web はコンピュータネットワークの例であるが、分散コンピューティングの例ではない。 分散処理を構築するための様々な技術や標準が存在し、一部はその目的に特化して設計されている。例えば、遠隔手続き呼出し (RPC)、Java Remote Method Invocation (Java RMI)、.NET Remoting などがある。.

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アルゴリズム

フローチャートはアルゴリズムの視覚的表現としてよく使われる。これはランプがつかない時のフローチャート。 アルゴリズム(algorithm )とは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。算法と訳されることもある。 「問題」はその「解」を持っているが、アルゴリズムは正しくその解を得るための具体的手順および根拠を与える。さらに多くの場合において効率性が重要となる。 コンピュータにアルゴリズムをソフトウェア的に実装するものがコンピュータプログラムである。人間より速く大量に計算ができるのがコンピュータの強みであるが、その計算が正しく効率的であるためには、正しく効率的なアルゴリズムに基づいたものでなければならない。.

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インターネット

インターネット(internet)は、インターネット・プロトコル・スイートを使用し、複数のコンピュータネットワークを相互接続した、グローバルな情報通信網のことである。 インターネットは、光ファイバーや無線を含む幅広い通信技術により結合された、地域からグローバルまでの範囲を持つ、個人・公共・教育機関・商用・政府などの各ネットワークから構成された「ネットワークのネットワーク」であり、ウェブのハイパーテキスト文書やアプリケーション、電子メール、音声通信、ファイル共有のピア・トゥ・ピアなどを含む、広範な情報とサービスの基盤となっている。.

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オペレーティングシステム

ペレーティングシステム(Operating System、OS、オーエス)とは、コンピュータのオペレーション(操作・運用・運転)のために、ソフトウェアの中でも基本的、中核的位置づけのシステムソフトウェアである。通常、OSメーカーが組み上げたコンピュータプログラムの集合として、作成され提供されている。 オペレーティングシステムは通常、ユーザーやアプリケーションプログラムとハードウェアの中間に位置し、ユーザーやアプリケーションプログラムに対して標準的なインターフェースを提供すると同時に、ハードウェアなどの各リソースに対して効率的な管理を行う。現代のオペレーティングシステムの主な機能は、ファイルシステムなどの補助記憶装置管理、仮想記憶などのメモリ管理、マルチタスクなどのプロセス管理、更にはGUIなどのユーザインタフェース、TCP/IPなどのネットワーク、などがある。オペレーティングシステムは、パーソナルコンピュータからスーパーコンピュータまでの各種のコンピュータや、更にはスマートフォンやゲーム機などを含む各種の組み込みシステムで、内部的に使用されている。 製品としてのOSには、デスクトップ環境やウィンドウシステムなど、あるいはデータベース管理システム (DBMS) などのミドルウェア、ファイル管理ソフトウェアやエディタや各種設定ツールなどのユーティリティ、基本的なアプリケーションソフトウェア(ウェブブラウザや時計などのアクセサリ)が、マーケティング上の理由などから一緒に含められていることもある。 OSの中で、タスク管理やメモリ管理など特に中核的な機能の部分をカーネル、カーネル以外の部分(シェルなど)をユーザランドと呼ぶ事もある。 現代の主なOSには、Microsoft Windows、Windows Phone、IBM z/OS、Android、macOS(OS X)、iOS、Linux、FreeBSD などがある。.

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ケンブリッジ大学

ンブリッジ大学(University of Cambridge)は、イギリスの大学都市ケンブリッジに所在する総合大学であり、イギリス伝統のカレッジ制を特徴とする世界屈指の名門大学である。中世に創設されて以来、英語圏ではオックスフォード大学に次ぐ古い歴史をもっており、アンシャン・ユニヴァシティーに属する。 ハーバード大学、シカゴ大学、オックスフォード大学等と並び、各種の世界大学ランキングで常にトップレベルの優秀な大学として評価されており、公式のノーベル賞受賞者は96人(2016年12月現在)と、世界の大学・研究機関で最多(内、卒業生の受賞者は65人)。総長はで、副総長は。 公式サイトでは国公立大学(Public University)と紹介している。法的根拠が国王の勅許状により設立された自治団体であること、大学財政審議会(UFC)を通じて国家から国庫補助金の配分を受けており、大学規模や文科・理科の配分比率がUFCにより決定されていること、法的性質が明らかに違うバッキンガム大学等の私立大学が近年新設されたことによる。ただし、自然発生的な創立の歴史や高度な大学自治、独自の財産と安定収入のあるカレッジの存在、日本でいう国公立大学とは解釈が異なる。 アメリカ、ヨーロッパ、アジア、アフリカ各国からの留学生も多い。2005年現在、EU外からの学生は3,000人を超え、日本からの留学生も毎年十数人~数十人規模となっている。研究者の交流も盛んで、日本からの在外訪問研究者も多い。.

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コンピューティング

階差機関。多項式関数の解を計算する機械 とある大学の計算機室 (2003) ウィキメディア財団のサーバ コンピューティング(computing)の古来の意味は「数えること」と「計算すること」であり、算術ないしは数学の計算を指した。現在は転じてコンピュータによる数値計算や、より広くデータ処理(data processing)や情報処理 (information processing) といったコンピュータを使う活動全般も指すことがある。 日本語ではどちらも「計算」と呼んでいるが、対応する英語にはcalculationとcomputationがある。条件分岐などを伴う複雑な計算がcalculationではなくcomputationである。.

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コンピュータネットワーク

ンピュータネットワーク(computer network)は、複数のコンピュータを接続する技術。または、接続されたシステム全体。コンピュータシステムにおける「通信インフラ」自体、あるいは通信インフラによって実現される接続や通信の総体が(コンピュータ)ネットワークである、とも言える。.

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コンピュータビジョン

ンピュータビジョン()は大雑把に言って、「ロボットの目」を作る研究分野である。 この分野はコンピュータが実世界の情報を取得する全ての過程を扱うため、画像センシングのためのハードウェアから情報を認識するための人工知能的理論まで幅広く研究されている。また、ではコンピュータグラフィックスとコンピュータビジョンの融合が注目を集めている。 研究対象を大別すると、.

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コンピュータグラフィックス

ンピュータグラフィックス(computer graphics、略称: CG)とは、コンピュータを用いて作成される画像である。日本では、和製英語の「コンピュータグラフィック」も使われる。.

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コンピュータセキュリティ

ンピュータセキュリティ(英語:Computer Security)は、情報セキュリティの一部で、コンピュータシステムを災害、誤用および不正アクセスなどから守ることである。また、ハードウェア、ソフトウェア、データ、ネットワークのいずれについてもその機密性、完全性、可用性を維持することである。 不正な利用とは、第三者による秘密情報へのアクセス、許可されていない操作の実行、ネットを介した詐欺(架空請求、ワンクリック詐欺など)が含まれる。この語は、しばしばコンピュータセキュリティ(安全性)を保つための仕組みや技術を指すために用いられる。また、コンピュータセキュアとも呼ばれる場合もある。.

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スケジューリング

計算機科学においてスケジューリングは、スレッドやプロセスやデータの流れについて、システム資源(例えば、プロセッサ時間、通信帯域など)へのアクセスを与える方法である。システムを効果的に負荷分散するため、あるいはターゲットの Quality of Service を保証するためになされる。スケジューリングアルゴリズムは、マルチタスク(同時に複数のプロセスを実行)や多重化(複数のデータの流れを同時に転送)の発展とともに進化してきた。 スケジューラの主な関心事は以下の通りである。.

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センサネットワーク

ンサネットワーク(Wireless Sensor Networks, WSN)とは、複数のセンサ付無線端末を空間に散在させ、それらが協調して環境や物理的状況を採取することを可能とする無線ネットワークのこと。IoTで使用するコア技術のひとつである。.

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ソフトウェア工学

フトウェア工学(ソフトウェアこうがく、Software engineering)は、コンピュータのプログラム、およびその作成行為であるプログラミングを対象とした工学である。.

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公理的意味論

公理的意味論(こうりてきいみろん、Axiomatics Semantics)とは、数理論理学に基づいてプログラムの正当性を証明する手法。ホーア論理と密接に関連している。.

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CAE

CAE(computer aided engineering)とは、コンピュータ技術を活用して製品の設計、製造や工程設計の事前検討の支援を行うこと、またはそれを行うツールである。計算機援用工学(けいさんきえんようこうがく)や計算機支援工学(けいさんきしえんこうがく)とも呼ばれるが、単にCAEと表現されることも多い。他の分野では、CAEに使用する手法であるシミュレーション、コンピュータシミュレーション、数値解析などの用語で呼ばれることもある。.

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符号理論

号理論(ふごうりろん、Coding theory)は、情報を符号化して通信を行う際の効率と信頼性についての理論である。符号は、データ圧縮・暗号化・誤り訂正・ネットワーキングのために使用される。符号理論は、効率的で信頼できるデータ伝送方法を設計するために、情報理論・電気工学・数学・言語学・計算機科学などの様々な分野で研究されている。通常、符号理論には、冗長性の除去と、送信されたデータの誤りの検出・訂正が含まれる。 符号化は、以下の4種類に分けられる。.

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統計学

統計学(とうけいがく、statistics、Statistik)とは、統計に関する研究を行う学問である。 統計学は、経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。統計的手法は、実験計画、データの要約や解釈を行う上での根拠を提供する学問であり、幅広い分野で応用されている。 現在では、医学(疫学、EBM)、薬学、経済学、社会学、心理学、言語学など、自然科学・社会科学・人文科学の実証分析を伴う分野について、必須の学問となっている。また、統計学は哲学の一分科である科学哲学においても重要な一つのトピックになっている。.

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芝浦工業大学

記載なし。

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音声認識

音声認識(おんせいにんしき、speech recognition)とは、人間の声などをコンピューターに認識させることであり、話し言葉を文字列に変換したり、あるいは音声の特徴をとらえて声を出している人を識別する機能を指す大辞泉。.

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領域理論

域理論 (りょういきりろん、domain theory)は、領域 (domain) と呼ばれる特別な種類の半順序集合を研究する数学の分野であり、順序理論の一分野である。 計算機科学の表示的意味論(denotational semantics)を構築するために用いられる。 領域理論は、近似と収束という直観的概念を極めて一般的な枠組で形式化し、位相空間と密接な関係をもつ。 表示的意味論に対する他の重要なアプローチとしては距離空間を用いるものがある。.

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表示的意味論

表示的意味論(ひょうじてきいみろん、Denotational Semantics)とは、計算機科学(理論計算機科学)の一分野で、プログラミング言語の形式意味論(プログラム意味論)の手法のひとつである。初期には「数理的意味論」(mathematical semantics)、「スコット-ストレイチー意味論」(Scott–Strachey semantics)のようにも呼ばれた。プログラムの意味をあらわす数学的オブジェクト(これを「表示」(denotation)と呼ぶ)を構築することで、プログラミング言語の意味論を形式化する手法である。 表示的意味論の起源は、1960年代のクリストファー・ストレイチーやデイナ・スコットの研究である。ストレイチーやスコットが開発した本来の表示的意味論は、プログラムの表示(意味)を入力を出力にマッピングする関数に変換するものである。後にこれはプログラムの表示(意味)を定義するには非力であることが証明され、例えば再帰定義関数・データ構造を表現できないことが判明した。これを解決するため、スコットはより汎用的な領域理論に基づいた表示的意味論を提案したS.

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計算理論

計算理論(けいさんりろん、theory of computation)は、理論計算機科学と数学の一部で、計算模型やアルゴリズムを理論的にあつかう学問である。計算複雑性理論、計算可能性理論を含む。ここでいう計算 (computation) とは、数学的に表現できる、あらゆる種類の情報処理のこと。 計算を厳密に研究するため、計算機科学では計算模型と呼ばれるコンピュータの数学的抽象化を行う。その手法はいくつかあるが、最も有名なものはチューリングマシンである。チューリングマシンは、言ってみれば無限のメモリを持つコンピュータであるが、一度にアクセスできるメモリ範囲は非常に限られている。チューリングマシンは十分な計算能力を持つモデルでありながら、単純で定式化しやすく、様々な証明に使い易いため、計算機科学者がよく利用する。無限のメモリというのは非現実的な特徴と思われるかもしれないが、より適切な表現を使うならば「無制限」のメモリであって、読み書きしようとした時にそれができればよく、それに対応する「無限な実体」とでも言うべきものが必要なわけではない。「チューリングマシンで、ある問題が解ける」とは必ず有限のステップで計算が終了することを意味し、よってそれに必要なメモリの量は有限である。よって、チューリングマシンで解くことが出来る問題は、現実のコンピュータであっても必要なだけのメモリがあれば解くことが出来る。.

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計算科学

最低空軌道 計算科学(けいさんかがく、computational science)は、数学的モデルとその定量的評価法を構築し、計算機を駆使して科学技術上の問題を解決する学問分野である。具体的には、様々な問題の計算機によるシミュレーションやその他の計算手法の適用を指す。.

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計算機工学

計算機工学(けいさんきこうがく、英語:Computer Engineering、コンピュータ工学)は、計算機科学と、電子工学などのコンピュータの実現に必要となる工学分野を組み合わせた学問分野である。たとえば、コンピュータの設計者は、ハードウェアやソフトウェアについての科学やそれらの統合に関しての他に、ある程度の電子工学などの知識を必要とする(さらには冷却などについても考える必要があるかもしれない)。従って、電子工学の中でも、いわゆる「弱電」を主とし、電気工学寄りな部分(いわゆる「強電」)や物理学的側面には、一般には重きを置かない(たとえばスーパーコンピューティングのための高速素子の研究など、例外もある)。計算機工学の中心はコンピュータの設計に関する部分であり、マイクロプロセッサからスーパーコンピュータまでの回路設計やシステム設計を含む。また、それだけでなくコンピュータシステムを様々なシステムに組み込む(組込みシステム)ことも計算機工学の一部である。例えば、自動車にはコンピュータやデジタル機器がいくつも搭載されている。 計算機工学に含まれるタスクとして、リアルタイムマイクロコントローラ向けの組込みソフトウェア開発、VLSIチップ設計、アナログセンサー関連、プリント基板設計、オペレーティングシステム設計などがある。ロボットはコンピュータと様々な電気的システムを活用するため、計算機工学者がロボット工学を研究することも多い。.

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計算機科学

計算機科学(けいさんきかがく、computer science、コンピュータ科学)とは、情報と計算の理論的基礎、及びそのコンピュータ上への実装と応用に関する研究分野である。計算機科学には様々な下位領域がある。コンピュータグラフィックスのように特定の処理に集中する領域もあれば、計算理論のように数学的な理論に関する領域もある。またある領域は計算の実装を試みることに集中している。例えば、プログラミング言語理論は計算を記述する手法に関する学問領域であり、プログラミングは特定のプログラミング言語を使って問題を解決する領域である。.

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認識

認識(にんしき)は基本的には哲学の概念で、主体あるいは主観が対象を明確に把握することを言う。知識とほぼ同義の語であるが、日常語の知識と区別され、知識は主に認識によって得られた「成果」を意味するが、認識は成果のみならず、対象を把握するに至る「作用」を含む概念である。.

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誤り検出訂正

誤り検出訂正(あやまりけんしゅつていせい)またはエラー検出訂正 (error detection and correction/error check and correct) とは、データに符号誤り(エラー)が発生した場合にそれを検出、あるいは検出し訂正(前方誤り訂正)することである。検出だけをする誤り検出またはエラー検出と、検出し訂正する誤り訂正またはエラー訂正を区別することもある。また改竄検出を含める場合も含めない場合もある。誤り検出訂正により、記憶装置やデジタル通信・信号処理の信頼性が確保されている。.

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自然言語処理

自然言語処理(しぜんげんごしょり、natural language processing、略称:NLP)は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。「計算言語学」()との類似もあるが、自然言語処理は工学的な視点からの言語処理をさすのに対して、計算言語学は言語学的視点を重視する手法をさす事が多い。データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的な(コンピュータが理解しやすい)表現に変換するといった処理が含まれる。応用例としては予測変換、IMEなどの文字変換が挙げられる。 自然言語の理解をコンピュータにさせることは、自然言語理解とされている。自然言語理解と、自然言語処理の差は、意味を扱うか、扱わないかという説もあったが、最近は数理的な言語解析手法(統計や確率など)が広められた為、パーサ(統語解析器)などが一段と精度や速度が上がり、その意味合いは違ってきている。もともと自然言語の意味論的側面を全く無視して達成できることは非常に限られている。このため、自然言語処理には形態素解析と構文解析、文脈解析、意味解析などをなど表層的な観点から解析をする学問であるが、自然言語理解は、意味をどのように理解するかという個々人の理解と推論部分が主な研究の課題になってきており、両者の境界は意思や意図が含まれるかどうかになってきている。.

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金沢工業大学

記載なし。

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離散数学

離散数学(りさんすうがく、英語:discrete mathematics)とは、原則として離散的な(言い換えると連続でない、とびとびの)対象をあつかう数学のことである。有限数学あるいは離散数理と呼ばれることもある。 グラフ理論、組み合わせ理論、最適化問題、計算幾何学、プログラミング、アルゴリズム論が絡む応用分野で、その領域を包括的・抽象的に表現する際に用いられることが多い。またもちろん離散数学には整数論が含まれるが、初等整数論を超えると解析学などとも関係し(解析的整数論)、離散数学の範疇を超える。.

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電子情報通信学会

一般社団法人電子情報通信学会(でんしじょうほうつうしんがっかい、The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)は、電子・情報・通信の三分野を取り扱っている学会である。略称は IEICE。 日本学術会議協力学術研究団体。事務局を東京タワー近くの機械振興会館内に置いている。.

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電気通信大学

記載なし。

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集合論

集合論(しゅうごうろん、set theory, théorie des ensembles, Mengenlehre)は、集合とよばれる数学的対象をあつかう数学理論である。 通常、「集合」はいろいろな数学的対象の集まりを表していると見なされる。これは日常的な意味でのものの集まりやその要素、特定のものが入っているかいないか、という概念を包摂している。現代数学の定式化においては集合論がさまざまな数学的対象を描写する言葉をあたえている。(論理や述語論理とともに)集合論は数学の公理的な基礎付けをあたえ、数学的な対象を形式的に(無定義語の)「集合」と「帰属関係」によって構成することが可能になる。また、集合論の公理として何を仮定するとどんな体系が得られるか、といった集合それ自体の研究も活発に行われている。 集合論における基本的な操作には、あたえられた集合のべき集合や直積集合をとる、などがある。また二つの集合の元同士の関係(二項関係)を通じて定義される順序関係や写像などの概念が集合の分類に重要な役割を果たす。集合論では二つの集合はそれぞれの集合の元の間に全単射が存在するとき濃度が等しいという。そこで集合を濃度の等しさによって類別した各々の同値類のことを濃度という。この定義では濃度は真のクラスになってしまうので、濃度そのものを集合論的な対象として取り扱い難い。選択公理を仮定すると任意の集合は整列可能であることが導かれる。整列集合の順序型を順序同型で類別した各々の同値類と定義してしまうと、それは真のクラスとなってしまう。幸いなことに任意の整列集合は順序数と呼ばれる特別な集合(を帰属関係で順序付けしたもの)と順序同型となる。そのためそれら順序数を整列集合の順序型と定義することができる。また順序数全体 \mathrm(これは真のクラスになる)もまた整列順序付けられている。以上のもとで、集合の濃度を と定義することができる。すなわち濃度というのを特別な順序数として定義するわけである。このようにすることで濃度の定義から真のクラスを追放することができる。ただし選択公理を仮定することなく濃度を定義し取り扱うことはできる。基本的なアイデアは濃度で類別した各々同値類から累積階層の意味で階数が最小なものだけを分出するというものである。詳細はを参照。.

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Mizar

自動証明検証システム Mizar(ミザー、ミザール)は、まったく厳密に形式的な形で数学的な定義や証明を記述するためのデータ記述言語(Mizar-言語)、実際にその言語で記述された証明の内容を検証することができる計算機プログラム(証明検証プログラム)、プログラムから参照して新たな証明の際に利用可能な定義と証明済みの定理からなるライブラリ (MML) の三者から構成される。 Mizar と同様の目的を持つプロジェクトに、ロバート・ボイヤーのQEDプロジェクトがある。.

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World Wide Web

World Wide Web(ワールド・ワイド・ウェブ、略名:WWW)とは、インターネット上で提供されるハイパーテキストシステム。Web、ウェブ、W3(ダブリュー スリー)とも呼ばれる。俗には「インターネット」という表現がワールド・ワイド・ウェブを指す場合もある。.

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暗号理論

暗号理論(あんごうりろん)の記事では暗号、特に暗号学に関係する理論について扱う。:Category:暗号技術も参照。.

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技術士情報工学部門

技術士 情報工学部門(ぎじゅつし じょうほうこうがくぶもん)は、文部科学省管轄の技術士資格(国家資格)のうちの1部門で、情報工学に関する部門である。 この資格を得るには、まず認定された教育機関を修了するか、技術士一次試験を受験して合格し(部門は何でも良い)、修習技術者となる必要がある(技術士補登録を行う必要はない)。その後、実務経験を4年(もしくは7年、ただし大学院修了者は2年間短縮される)を行った後で技術士2次試験を情報工学部門で受験し、合格して、技術士 (情報工学部門)の登録を行う。 国家試験は年1回実施される(実施は日本技術士会)。.

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排他制御

排他制御せずに ''i'' と ''i+1'' という2つのノードを同時に連結リストから外す操作を行うと、結果として ''i+1'' のノードが外れないという状態になりうる。 排他制御(はいたせいぎょ)とは、コンピュータ・プログラムの実行において、複数のプロセスが利用出来る共有資源に対し、複数のプロセスからの同時アクセスにより競合が発生する場合に、あるプロセスに資源を独占的に利用させている間は、他のプロセスが利用できないようにする事で整合性を保つ処理の事をいう。相互排除または相互排他(mutual exclusion)ともいう。最大k個のプロセスが共有資源にアクセスして良い場合を k-相互排除という。 換言すれば1つのクリティカルセクションに複数のプロセス(またはスレッド)が同時に入ることを防ぐことである。クリティカルセクションとは、プロセスが共有メモリなどの共有資源にアクセスしている期間を指す。排他制御の問題は1965年、エドガー・ダイクストラが Solution of a problem in concurrent programming control(並行プログラミング制御における問題の解法)と題した論文で扱ったのが最初であるTaubenfeld.

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東京工業大学

文部科学省が実施しているスーパーグローバル大学事業のトップ型指定校である。.

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検索エンジン

検索エンジン(けんさくエンジン、)は、狭義にはインターネットに存在する情報(ウェブページ、ウェブサイト、画像ファイル、ネットニュースなど)を検索する機能およびそのプログラム。インターネットの普及初期には、検索としての機能のみを提供していたウェブサイトそのものを検索エンジンと呼んだが、現在では様々なサービスが加わったポータルサイト化が進んだため、検索をサービスの一つとして提供するウェブサイトを単に検索サイトと呼ぶことはなくなっている。広義には、インターネットに限定せず情報を検索するシステム全般を含む。 狭義の検索エンジンは、ロボット型検索エンジン、ディレクトリ型検索エンジン、メタ検索エンジンなどに分類される。広義の検索エンジンとしては、ある特定のウェブサイト内に登録されているテキスト情報の全文検索機能を備えたソフトウェア(全文検索システム)等がある。 検索エンジンは、検索窓と呼ばれるボックスにキーワードを入力して検索をかけるもので、全文検索が可能なものと不可能なものとがある。検索サイトを一般に「検索エンジン」と呼ぶことはあるが、厳密には検索サイト自体は検索エンジンでない。.

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機械学習

機械学習(きかいがくしゅう、machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。.

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機械翻訳

機械翻訳(きかいほんやく、)とは、ある自然言語を別の自然言語に翻訳する変換を、コンピュータを利用して全て(ないし、可能な限り全て)自動的に行おうとするものである。 近年のコンピュータの速度と容量の拡大にもとづく「力業による解決」が進んだことなどにより、急速に成長している分野である。.

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正規言語

正規言語(せいきげんご)または正則言語(せいそくげんご)は、以下に示す性質(いずれも等価)を満たす形式言語である。.

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情報

情報(じょうほう、英語: information、ラテン語: informatio インフォルマーティオー)とは、.

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情報学

情報学(じょうほうがく)という語が指す学術分野は、基本的には情報に関する分野であるが、歴史的な事情により、特に英語と日本語の対応があいまいである。もともとは図書館学の一部である、書誌情報の管理・検索を由来とする情報や知識を扱う分野がコンピュータの発展などで大きくなったため、図書館情報学(Library and Information Science)と呼ぶようになった分野があり、その場合の「情報学」は「Information Science」である(Library and Information Scienceという成語に気付かず、「図書館と情報科学」と訳されている場合がある)。一方、社会情報学(social informatics)やバイオインフォマティクス(生命情報学)等といった「~informatics」=「~情報学」と呼ばれている分野もあるが、その場合の「情報学」は「Informatics」である(インフォマティクスも参照)。.

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情報工学科

情報工学科(じょうほうこうがっか)は、大学の学科のひとつ。情報工学の教育、研究がなされる。なお、日本の大学の「情報工学科」では、英語名はComputer Science(コンピュータ科学)としていることが多い。なぜなら、英語圏ではComputer Scienceの語が圧倒的に通りが良いし、たとえばIT業界で学歴として「CSの学位」はほぼ必須である一方、英語:en:Information Engineeringの意味を学位として解するのは困難である。 日本の多くの大学で、工学部、理工学部に属している(というよりも、「工学」部に、コンピュータ科学ないし情報学の分野の学科を作るにあたり「〜工学」という名前にする必要性から、そういう名前になっている、という順序で説明したほうが実態に即している)。情報工学部など、単独で学部になっているケースもある。同様のカリキュラムを持つ学科として情報システム工学科といった名称の学科を設ける大学もある。また、電気工学・電子工学等と併せ、電気電子情報工学科などとしたり,通信工学等と併せ情報通信工学科と,関連学問分野と併せた学科を設立するケースも多い(海外のコンピュータ科学科の例では、バークレイやMITは「EECS」と、電気電子分野と一緒になっている)。 情報工学自体が比較的歴史の浅い学問であり、それよりも歴史のある大学における情報工学科の多くは、工学部の電気系学科より派生した歴史を持つ。京都大学(工学部)および大阪大学(基礎工学部)に1970年に設置されたものが日本で初めての情報工学科である。(ただし京都大学、大阪大学ともに現在は情報工学科という名称は用いていない。) 情報科学を掲げる学科として情報科学科がある。情報科学科は理学部に設置されることが多く、その歴史として数学科や応用数学科等から派生していることが多い。ただし、情報工学科と情報科学科の扱う分野の線引きは難しい、というよりも不可能であり、学部名との単なる語呂合わせで違う名称となっているものと解したほうが良い。学部としては他に情報学部もある。一部の大学では、大学院重点化等に際し、これらの学科の統合・再編等を行っている。.

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情報処理

情報処理(じょうほうしょり、information processing)は、元の「情報」から、計算により加工・抽出などをおこない、別の形の情報を得る手続き(処理(プロセス))である。利用・活用が可能な付加価値を目的とすることが多いが、定義としてはそれが目的でなくてもいっこうにかまわない。日本語としては、情報処理学会設立前夜の頃、IFIP設立など国際的に意識が高まりつつあったInformation Processingの(直)訳として使われ始めた語である。 なお、いわゆる(軍事などの)諜報活動は:en:Intelligence assessment であるが、意図的にか混同して「情報」の語を使っているらしき向きも見られる。.

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情報処理学会

一般社団法人情報処理学会(じょうほうしょりがっかい、英称:Information Processing Society of Japan、略称:IPSJ)は、情報処理分野を取り扱っている学会である。日本学術会議協力学術研究団体。1960年に設立され、2010年7月1日に社団法人から一般社団法人へ移行した。.

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情報処理国際連合

情報処理国際連合(International Federation for Information Processing:IFIP)とは、1960年にユネスコの提案により設立された国際機関であり、日本では情報処理学会が加入している。 情報処理技術の促進と開発途上国の支援を国際的に推進することを目的としている。.

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情報理論

情報理論(じょうほうりろん、Information theory)は、情報・通信を数学的に論じる学問である。応用数学の中でもデータの定量化に関する分野であり、可能な限り多くのデータを媒体に格納したり通信路で送ったりすることを目的としている。情報エントロピーとして知られるデータの尺度は、データの格納や通信に必要とされる平均ビット数で表現される。例えば、日々の天気が3ビットのエントロピーで表されるなら、十分な日数の観測を経て、日々の天気を表現するには「平均で」約3ビット/日(各ビットの値は 0 か 1)と言うことができる。 情報理論の基本的な応用としては、ZIP形式(可逆圧縮)、MP3(非可逆圧縮)、DSL(伝送路符号化)などがある。この分野は、数学、統計学、計算機科学、物理学、神経科学、電子工学などの交差する学際領域でもある。その影響は、ボイジャー計画の深宇宙探査の成功、CDの発明、携帯電話の実現、インターネットの開発、言語学や人間の知覚の研究、ブラックホールの理解など様々な事象に及んでいる。.

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情報科学

情報科学という語は日本語では多義的に用いられている。.

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情報科学部

情報科学部(じょうほうかがくぶ、Faculty of Information Science)は、情報科学を専門分野とする、大学等の学部である。 日本では、1990年に中京大学が情報科学部を設置したのが最初である。次いで1996年に大阪工業大学が理工系大学として初めて設置。.

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文脈自由言語

文脈自由言語(ぶんみゃくじゆうげんご)とは、次のような再帰的な生成規則をもつ文脈自由文法によって、与えられた言語の長さ n に対して O(n3) の時間で認識される形式言語。プッシュダウン・オートマトンで受理可能な言語と等価である。.

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日本技術士会

公益社団法人日本技術士会(にほんぎじゅつしかい:The Institute of Professional Engineers, Japan)は、技術士で構成する公益社団法人。1951年(昭和26年)に社団法人として設立、2011年4月11日に公益社団法人へ移行。.

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操作的意味論

操作的意味論(そうさてきいみろん、Operational Semantics)とは、プログラムの意味を数学的に厳密に与える計算機科学の手法の一種(プログラム意味論参照)。.

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数理論理学

数理論理学(mathematische Logik、mathematical logic)は、論理学(形式論理学)の数学への応用の探求ないしは論理学の数学的な解析を主たる目的とする、数学の関連分野である。局所的には数理論理学は超数学、数学基礎論、理論計算機科学などと密接に関係している。数理論理学の共通な課題としては形式体系の表現力や形式証明系の演繹の能力の研究が含まれる。 数理論理学はしばしば集合論、モデル理論、再帰理論、証明論の4つの領域に分類される。これらの領域はロジックのとくに一階述語論理や定義可能性に関する結果を共有している。計算機科学(とくに)における数理論理学の役割の詳細はこの記事には含まれていない。詳細はを参照。 この分野が始まって以来、数理論理学は数学基礎論の研究に貢献し、また逆に動機付けられてきた。数学基礎論は幾何学、算術、解析学に対する公理的な枠組みの開発とともに19世紀末に始まった。20世紀初頭、数学基礎論は、ヒルベルトのプログラムによって、数学の基礎理論の無矛盾性を証明するものとして形成された。クルト・ゲーデルとゲルハルト・ゲンツェンによる結果やその他は、プログラムの部分的な解決を提供しつつ、無矛盾性の証明に伴う問題点を明らかにした。集合論における仕事は殆ど全ての通常の数学を集合の言葉で形式化できることを示した。しかしながら、集合論に共通の公理からは証明することができない幾つかの命題が存在することも知られた。むしろ現代の数学基礎論では、全ての数学を展開できる公理系を見つけるよりも、数学の一部がどのような特定の形式的体系で形式化することが可能であるか(逆数学のように)ということに焦点を当てている。.

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慶應義塾大学

記載なし。

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