山口大学教務システム - 3241010370-情報科学特別講義Ⅰ

開講年度	開講学部等
2026	大学院創成科学研究科（博士前期）
開講学期	曜日時限	授業形態	AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期集中	集中
時間割番号	科目名[英文名]			使用言語	単位数
3241010370	情報科学特別講義Ⅰ(情報科学的手法による天文データ解析入門)			日本語	1
担当教員（責任）[ローマ字表記]					メディア授業
酒見　はる香[SAKEMI Haruka]					ー
担当教員[ローマ字表記]
藤田真司, 酒見　はる香　[SAKEMI Haruka]
特定科目区分		対象学生		対象年次	1～2
ディプロマ・ポリシーに関わる項目			カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)

授業の目的と概要

本講義では、天文学研究において不可欠となりつつある情報科学的手法を用いたデータ解析の基礎を学ぶ。天文観測データの解析は一般的な画像処理よりも複雑であることが多く、また、大規模・多次元である。そのため、統計解析、可視化、信号処理、機械学習などの情報科学的アプローチが重要な役割を果たす。
本講義では、天文学を始めたばかりの大学院生を主な対象とし、天文データ解析において「どのような情報科学的手法が、どのような目的で用いられているか」をまず初めに理解することを目的とし、今後の自身の研究に応用するための基礎的素養を身につけることを目指す。

授業の到達目標

本講義の到達目標は以下である。
- 天文データ並び一般データ解析の特徴（データ量、多次元性、不確実性など）を理解し、説明できる。
- 天文データ解析において、目的に応じて適切な解析アプローチを選択する視点を身につける。
- 先行研究などで情報科学的手法がどのように使われているかを読み取れるようになる。また、それを実践できるようになる。

授業計画

【全体】

本講義では、天文学における観測データの特徴を理解したうえで、統計解析・信号処理・機械学習・深層学習といった情報科学的手法の基礎と応用を学ぶ。具体的な研究事例を通して、各手法の利点や限界を踏まえたデータ解析の考え方を総合的に身につける。

	項目	内容	授業時間外学習	備考

第1回	ガイダンス・天文学と情報科学	本講義の目的と全体像。現代天文学における情報科学的手法の位置づけ。	講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第2回

天文データの特徴と可視化

天文観測データの種類。データ可視化の基本的な考え方。

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第3回

統計的手法による天文データ解析

誤差・不確実性の扱い。天文データ解析における統計的アプローチの例。

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第4回

信号処理・特徴抽出の基礎

ノイズと信号の考え方。天文観測データへの応用例。

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第5回

機械学習の基礎と天文学への応用

機械学習の基本概念。分類・回帰・クラスタリングの考え方。天文学における代表的応用例。

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第6回

深層学習・高度な解析手法

深層学習の基本的な考え方。画像・スペクトル・時系列データへの応用。利点と限界、注意点。

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第7回

事例紹介と総合的な視点

実際の天文研究における解析事例の紹介。手法選択の考え方。

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

第8回

まとめ

ここまでの講義内容のまとめ。

講義内容を復習すること（学習時間の目安：4時間）

※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】

A: --%　B: --%　C: --%　D: --%

成績評価法

出席（50％）
レポートまたは課題（50％）

教科書にかかわる情報

備考

授業で必要な資料は配布します

参考書にかかわる情報

備考

メッセージ

キーワード

持続可能な開発目標（SDGs）

メディア授業