シラバス情報

教員名 ： 緒方　英明
授業科目名
情報科学ⅡB
(英語名)
Information　ScienceⅡB
科目区分
全学共通科目／教職課程科目
ー
対象学生
理学部
学年
2年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
IASBA2GCA1
単位数
2.0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
講義 (Lecture)
開講時期
2025年度後期
(Fall semester)
担当教員
緒方　英明、尾嶋　拓
所属
理学部
授業での使用言語
日本語
関連するＳＤＧｓ目標
目標4
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
随時・研究棟301室（緒方）
金曜の２限・研究棟709室 (尾嶋)
連絡先
ogata@sci.u-hyogo.ac.jp（緒方）
oshima@sci.u-hyogo.ac.jp （尾嶋）

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
ー
研究科DP
ー
全学DP
4-2◎／1-1〇／1-2〇
教職課程の学修目標
目標１:磨き続ける力

講義目的・到達目標
[講義目的] 科学技術データを統計分析し、正しく理解するための力を養うことを目的に、計算機プログラミング言語の文法基礎を学ぶ。また、機械学習を用いることで、分子シミュレーションデータから分子構造の特徴量を抽出し、構造分類できるようになる。
[到達目標] 学部および大学院で行う実験・研究で得られるデータを解析するための初歩的なプログラムが作成できるようになる。 また、生命科学関連データベース上のデータを有効に利用できるようになる。
授業のサブタイトル・キーワード
[キーワード] プログラミング、Python、アルゴリズム、機械学習、バイオインフォマティクス
講義内容・授業計画
[講義内容] Pythonを用いてプログラムを作成するために必要な基本文法等を説明する。

また、データベースの利⽤⽅法を紹介し、簡単な機械学習ソフトウェアの使い⽅を学ぶ。


[授業計画]
(1) プログラミングの基礎知識 、式と演算，変数とデータ型
(2) コレクション（リスト，ディクショナリ，タプル，セット）
(3) 条件分岐と繰り返し
(4) 関数
(5) オブジェクト
(6) モジュール
(7) 外部ライブラリの利⽤ NumPy
(8) 外部ライブラリの利⽤ Pandas
(9) 外部ライブラリの利⽤ Matplotlib
(10) 外部ライブラリの利用 scikit-learn
(11) 機械学習の基礎（教師あり学習）
(12) ニューラルネットワーク（PyTorchの利用）
(13) 画像分類
(14) 機械学習の基礎（教師なし学習）
(15) 機械学習を用いた分子シミュレーションデータの解析
期末試験

[パソコンの利用] 第1回にPythonのインストール方法の解説を行う。その後PCは毎回使用予定
[生成系AIの利用] 生成系AIの利用については教員の指示に従うこと。生成系AIによる出力結果をそのまま課題レポートとして提出してはいけない。生成系AIによる出力をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。
教科書
Pythonゼロからはじめるプログラミング　(三谷純、翔泳社)

参考文献
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書（伊藤真, 翔泳社）
事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
[予習] 講義資料の事前読み込み(30 h)
[復習] 講義内容の理解を深め定着させるために講義資料を読み直し、PCでプログラムなどを確認する(30 h)
アクティブ・ラーニングの内容
実施しない
成績評価の基準・方法
[成績評価の基準] プログラミングなどの情報科学に関する基本概念を理解しプログラミングができる者については、講義目的・到達目標に記載する能力(知識・技能、思考力、判断力、表現力等)の到達度に基づき、S(90点 以上)、A(80点以上~90点未満)、B(70点以上~80点未満)、C(60点以上~70点未満)による成績評価のうえ、単位を付与する。
[成績評価の方法] 小テストや課題(50%)と期末試験(50%)の内容を含めて総合的に評価する。
課題・試験結果の開示方法
小テストや課題の結果については、原則次の講義でフィードバックする。
履修上の注意・履修要件
[パソコンの利用] 毎回使用予定であるので、プログラミングが可能なPC等を準備すること。
データサイエンス⼊⾨および情報科学Ⅰを履修しておくことが特に望ましい。 BYOD（各受講者本⼈のラップトップPC、OSはWindows 10以上、Mac OS、Linuxのいずれかを持参すること）により実習を進めるため、
pythonが動作することができるノートパソコンを持参することが推奨される。pythonのインストール作業は必要に応じて補助する。
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。