京大 情報学研究科 知能情報学コース 院試過去問の解答・解説集
院試hubの解答・解説集（PDF）です。大学公式の過去問と並べて使います。問題本文は含まれません。
解答の見本
知能情報学コースの収録内容
2025年度 / 2024年度 / 2023年度 / 2022年度 / 2021年度
京大 知能情報学コースの設問の主題と、解説で扱う内容を実施回ごとにまとめています。
2025年度解説10項目F1-1 線形代数／F1-2 微分積分／F2-1 アルゴリズムとデータ構造／F2-2 最小全域木／S-1 統計／S-2 パターン認識と機械学習／S-3 情報理論／S-4 信号処理／S-5 形式言語理論／S-6 認知神経科学・知覚認知心理学
- 第1問 線形代数F1-1 線形代数解説: 漸化式は状態ベクトルに直す / 逆行列は連立方程式で出す
- 第2問 微分積分・解析F1-2 微分積分解説: 対称性を使う / xsin(ax) は積の微分で処理する
- 第3問 情報F2-1 アルゴリズムとデータ構造解説: 最短路は「通る場合」と「通らない場合」に分ける / 貪欲集合被覆とマッチング
- 第4問F2-2 最小全域木解説: カット性質 / Prim法の key
- 第5問S-1 統計解説: ベータ分布とベルヌーイ試行は共役 / 合計点で条件づけると負相関が出る
- 第6問S-2 パターン認識と機械学習解説: 二次項が消えるかを見る / ロジットは線形
- 第7問 情報S-3 情報理論解説: Huffman符号は一意ではない / エントロピー率
- 第8問S-4 信号処理解説: ROCが信号の向きを決める / 時間シフトとROC
- 第9問S-5 形式言語理論解説: 回文は両端から作る / 同数言語を部品にする
- 第10問S-6 認知神経科学・知覚認知心理学解説: 反応時間はノイズを含む測度 / 速いことが良いとは限らない
2024年度解説10項目F1-1 線形代数／F1-2 微分積分／F2-1 アルゴリズムとデータ構造／F2-2 二分探索木と動的計画法／S-1 統計学／S-2 パターン認識と機械学習／S-3 情報理論／S-4 信号処理／S-5 形式言語理論／S-6 認知神経科学・知覚認知心理学
- 第1問 線形代数F1-1 線形代数解説: Householder変換として見る
- 第2問 微分積分・解析F1-2 微分積分解説: 剰余を整数に挟む
- 第3問 情報F2-1 アルゴリズムとデータ構造解説: 最大直径は三角形の鎖で作る
- 第4問F2-2 二分探索木と動的計画法解説: 同種を区別しない数え上げ
- 第5問S-1 統計学解説: 対応ありと対応なしで標準誤差が違う
- 第6問S-2 パターン認識と機械学習解説: ナイーブベイズの形
- 第7問 情報S-3 情報理論解説: 弱対称通信路の容量
- 第8問S-4 信号処理解説: 標本化は周波数領域で複製を作る
- 第9問S-5 形式言語理論解説: 10進表記は余りの更新で読める
- 第10問S-6 認知神経科学・知覚認知心理学解説: 単独計測では落ちる情報を補う
2023年度解説10項目F1-1 線形代数／F1-2 微分積分／F2-1 アルゴリズムとデータ構造／F2-2 アルゴリズムとデータ構造／S-1 認知神経科学・知覚認知心理学／S-2 統計学／S-3 パターン認識と機械学習／S-4 情報理論／S-5 信号処理／S-6 形式言語理論・計算理論・離散数学
- 第1問 線形代数F1-1 線形代数解説: 射影として見る
- 第2問 微分積分・解析F1-2 微分積分解説: 不等式の扱い
- 第3問 情報F2-1 アルゴリズムとデータ構造解説: 降順入力でも速くならない理由
- 第4問 情報F2-2 アルゴリズムとデータ構造解説: 4葉木はトポロジーを先に固定する
- 第5問S-1 認知神経科学・知覚認知心理学解説: 共通点と相違点を両方書く
- 第6問S-2 統計学解説: Fisherの正確検定
- 第7問S-3 パターン認識と機械学習解説: 分散比の見方
- 第8問 情報S-4 情報理論解説: 容量は出力エントロピー最大化
- 第9問S-5 信号処理解説: DFT高速化の基本
- 第10問S-6 形式言語理論・計算理論・離散数学解説: 閉包性の証明
2022年度解説10項目F1-1 線形代数／F1-2 微分積分／F2-1 アルゴリズムとデータ構造／F2-2 アルゴリズムとデータ構造／S-1 認知神経科学・知覚認知心理学／S-2 統計学／S-3 パターン認識と機械学習／S-4 情報理論／S-5 信号処理／S-6 形式言語理論・計算理論・離散数学
- 第1問 線形代数F1-1 線形代数解説: LU分解の検算
- 第2問 微分積分・解析F1-2 微分積分解説: 対数極座標
- 第3問 情報F2-1 アルゴリズムとデータ構造解説: 部分集合DP
- 第4問 情報F2-2 アルゴリズムとデータ構造解説: Floyd-Warshallの考え方
- 第5問S-1 認知神経科学・知覚認知心理学解説: 定義・研究・関連事項の三点セット
- 第6問S-2 統計学解説: 有意結果の事後確率
- 第7問S-3 パターン認識と機械学習解説: multi-labelとsoftmax
- 第8問 情報S-4 情報理論解説: 禁止語を状態で記憶する
- 第9問S-5 信号処理解説: 三角関数は矩形の畳み込み
- 第10問S-6 形式言語理論・計算理論・離散数学解説: SATから独立集合への変換
2021年度解説10項目F1-1 線形代数／F1-2 微分積分／F2-1 アルゴリズムとハッシュ／F2-2 ナップサック／S-1 認知神経科学・認知心理学／S-2 統計学／S-3 パターン認識と機械学習／S-4 情報理論／S-5 信号処理／S-6 ラムダ計算
- 第1問 線形代数F1-1 線形代数解説: 回転と拡大に分ける / 非負固有値の示し方
- 第2問 微分積分・解析F1-2 微分積分解説: 値域は端点の扱いに注意 / ヤギの問題はインボリュート
- 第3問 情報F2-1 アルゴリズムとハッシュ解説: Quickselect の分岐 / 期待コストの見方
- 第4問F2-2 ナップサック解説: 貪欲法が失敗する理由 / 動的計画法の状態
- 第5問S-1 認知神経科学・認知心理学解説: 記述問題の採点軸 / 変化の見落としの核心
- 第6問S-2 統計学解説: 検出力の符号 / 二項分布とポアソン近似
- 第7問S-3 パターン認識と機械学習解説: 対数尤度の形 / 判別境界
- 第8問 情報S-4 情報理論解説: 等号成立条件 / ハフマン符号との接続
- 第9問S-5 信号処理解説: z^-1 は1サンプル遅延 / 有限長矩形列のDTFT
- 第10問S-6 ラムダ計算解説: Church 真理値 / 再帰の考え方
公式の問題PDF
大学公式が2021〜2025の問題を公開しています。院試Hubで確認した公式ページには、解答例は掲載されていません。院試hubが制作する教材であり、大学が公表する公式解答ではありません。
知能情報学・社会情報学・先端数理科学・数理工学・システム科学・通信情報システムの各コースについて、修士課程夏期実施分の問題PDFを公開。公式ページでは夏期実施以外と博士後期課程の過去問は公開していない旨も案内。
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