シラバス参照

授業科目名/Course Title(J) 基礎情報学A 
授業科目名英字/Course Title(E)
Fundamental informatics A 
科目コード/Course Code 58712008 
単位数/Credits
時間数/Class Hours
15 
開講期/Semester 第3Q 
時間割/Schedule 第3Q 火曜日 5・6時限
対象年次/Academic Year
生命・応化・材料 1年 
必修・選択
/Required course・Elective course
必修 
授業形式/Course Format
講義・演習 
履修する際に前提とする
授業科目/Previous course
情報処理の技法 
内容的に密接に関係する
授業科目/Related course
基礎AI学 
担当教員名/Instructor
髙橋秋典  人間情報工学コース  理工5-204  018-889-2964 
オフィスアワー/Office Hours
【曜日・時間】/Meeting Day/Time 【場所】/Office
金曜16:00-18:00  理工5-204 



授業の目的・
概要
/Course Description
/Outline
授業の目的
本講義では,数理・データサイエンスの理解を深めるために,基本的な情報リテラシー,さらにデータを扱うための統計解析に関するプログラミング技術を理解することを目的とする。

授業の概要
Pythonプログラミングを通じて,プログラミングの基礎知識,データ表現,データ解析技術,データ可視化手法について学習する。コンピュータによる演習を行い,到達目標を達成できるような小課題・レポートの提出も求め,到達度の確認を行う。 
到達目標
/Couse Objectives
(1) Pythonのプログラム開発環境とプログラム実行手順について理解して実行できるようになる。
(2) 計算処理やアルゴリズムについて理解して,簡単なプログラムを作成できるようになる。
(3) データファイルの入出力を行うプログラムを作成できるようになる。
(4) 外部ライブラリを用いた配列や行列の演算を理解して,基礎的なデータ解析を行えるようになる。
(5) 外部ライブラリを用いたグラフ描画手順を理解して,解析結果のグラフを作成できるようになる。 
カリキュラム
上の
位置付け
/Positioning
of the
Course on
Curriculum
基礎情報学は,様々な研究分野におけるデータ解析技術を学ぶための基礎的科目として位置付けられている。また,「基礎AI学」を学ぶ上で必要なPythonによる人工知能プログラミングの基礎となる。 
授業の
進行予定
と進め方
/Class Schedule and Format
第1回. ガイダンスおよびPythonの実行環境
第2回. データ型と計算処理
第3回. 制御構文によるアルゴリズム
第4回. ファイル入出力
第5回. 基本ライブラリ
第6回. NumPyライブラリ
第7回. Matplotlibライブラリ
第8回. 人工知能の基本 
授業時間外の学習内容等
/Contents of
Out-of-Class Study
第1回〜第8回 WebClassの配布資料をもとに予習・復習をすること
第2回〜第8回 レポート作成・提出 
授業に
関連する
キーワード
/Course
Keywords
【キーワード】/ Keywords
プログラミング  Python  アルゴリズム 
データ解析  データ可視化   
成績評価の
方法と基準
/Grading Criteria
毎回行う演習課題(40%)とレポート(40%),学習態度(20%)で判定する。総合60%以上を合格とする。 
教科書・
参考書等
/Textbook
/Reference
Books
番号
/No
【教/参の別】
/Textbook or Reference Books
【書籍名】
/Names of books
【著者】
/authors
【出版社】
/publisher
【ISBN】
1. 参考書  3ステップでしっかり学ぶPython入門  山田祥寛,山田奈美  技術評論社  978-4774197630 
2. 参考書  いちばんやさしいPythonの教本 人気講師が教える基礎からサーバサイド開発まで  鈴木たかのり,杉谷弥月  インプレス  978-4295002086 
3. 参考書  ゼロから作るDeep Learning -Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装  斎藤康毅  オライリージャパン  978-4873117584 
メッセージ
/Messages
教科書・参考書などについて
第1回目に紹介する参考書のほか,必要に応じてWebClassで講義・演習資料を配布する。 
更新日付 2019/02/21 18:42


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