シラバス情報

授業科目名
コンピュータ実習3
(英語名)
Seminar of Computer Programming 3
科目区分
専門教育科目
対象学生
工学部
学年
3年
ナンバリングコード
HETBK3MCA5
単位数
1.00単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
実習 (Practical Training)
開講時期
2024年度前期
(Spring semester)
担当教員
礒川 悌次郎、森本 雅和
所属
工学部
電気電子情報工学科・電子情報工学コース
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標9
オフィスアワー・場所
金曜日10:30〜12:00・6204室(礒川)
金曜日16:20〜17:00・6207室(森本)
連絡先
isokawa@eng.uhyogo.ac.jp (礒川)
morimoto@eng.u-hyogo.ac.jp (森本)

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
3◎/4〇/5〇
研究科DP
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
講義目的:
プログラミング論I,IIおよびコンピュータ実習1,2で習得した技術を基礎にして,Pythonによるプログラミングを習得する.

到達目標:受講生が下記事項を行うことができることを目標とする.
・講義で学んだ各種アルゴリズムをプログラムで実現できること.
・大規模プログラムを要素ごとに分割して構築できること.
・AIプログラミングの基礎を習得し,クラス分類・回帰分析等の課題を解決できること.
・与えられた目的を達成するために自らアルゴリズムを考案・取捨選択できること.
授業のサブタイトル・キーワード
サブタイトル:多様なプログラミング方法や開発環境を習得する
キーワード:Python,機械学習,データ分析
講義内容・授業計画
Python言語によるプログラミング・データ分析・AIプログラミングの実習を行う.
Python開発環境を用いたプログラム作成,デバッグ,ならびに得られたデータの可視化の方法を習得する.

1.Python開発環境の確認(1回)
2.ソースコードファイルの分割,自作コードのインポート(1回)
3.Pythonによる課題プログラム作成(2回,レポート提出)
4.Pythonによるデータ分析入門(Pandas)(1回)
5.データ可視化ライブラリ (matplotlib, seaborn) の使い方(1回)
6.ビッグデータ分析演習(3回,レポート提出)
7.機械学習(Scikit-learn)・AIプログラミング演習(3回,レポート提出)
8.深層学習プログラミング(PyTorch)入門 (3回,レポート提出)

※PCの利用:毎回使用予定(大学のPC室を利用するかあるいは持参PCを使用すること)

Pythonプログラムを実装する際に生成AIを利用し参考にすることを妨げないが,生成AIによって作成されたソースコードを利用する場合,意図に沿った正しいプログラムであることを十分に確認すること.
教科書
サポートホームページにおいて適宜資料を配布する.
参考文献
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【予習】授業に際して事前配布する資料の事前読み込み(合計3時間)
【復習】レポート作成(合計12時間)
アクティブ・ラーニングの内容
担当教員やティーチングアシスタントへの質問やディスカッションを随時行う.
成績評価の基準・方法
各課題に対するレポート(合計80点)および課題の発表(合計20点)を合計して評価する.合計60点以上を合格とする.
課題・試験結果の開示方法
実習課題の解答例を原則次の講義内で解説する.
レポートについては優れた内容のものを講義の中で紹介しながら講評する.

履修上の注意・履修要件
プログラミング論I,IIおよびコンピュータ実習1,2,データ構造とアルゴリズム論を修得し,Python言語の文法事項をマスターしていること.

実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。