Exercises in Programming Exercises in Program

Course Title

Course Title in English

Exercises in Programming Exercises in Program

Course Type

-

コース基盤科目

Eligible Students

Graduate School of Information Science

Target Grade

1Year

Course Numbering Code

KIIMD5MCA3

Credits

2.00Credits

The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.

Type of Class

演習 (Seminar)

Eligible Year/Semester

Spring semester 2026

(Spring semester)

Instructor

鷲津仁志,芝　隼人,沼田龍介,Hiroyasu Inoue

Affiliation

情報科学研究科

Language of Instruction

Japanese

Related SDGs

N/a

Office Hours and Location

授業後適宜対応

Contact

鷲津：washizu@gsis.u-hyogo.ac.jp
沼田：numata@gsis.u-hyogo.ac.jp
井上：inoue@gsis.u-hyogo.ac.jp
芝：shiba@gsis.u-hyogo.ac.jp

Corresponding Diploma Policy

A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.

Corresponding Undergraduate School DP

ー

Corresponding Graduate School DP

1◎／2〇

Corresponding University-Wide DP

N/a

Academic Goals of Teacher Training Course

ー

Course Objectives and Learning Outcome

【講義目的】
プログラミングの技量は情報科学に関わるどのような職種であれ、素養が必須である。本講義では大学院で行われることに鑑み、高度なプログラミングを指向する。具体的には、HPC (High Performance Computing)や効率の良いプログラミングなどである。HPCは計算科学・データ科学に必須であるのみならず、科学や産業、社会の基盤であり、それを実践的に使いこなすプログラミングを習得する。また効率の良いプログラミングは、正しいデータ構造やアルゴリズムの選択、可読性の高いコードなどであり、これも重要なプログラミングの素養である。プログラミング言語は流行があるため、本講義では１つの言語に捉われることなく、プログラミングの本質の理解のために、あえて複数の言語の演習をし、素養としてのプログラミングの習得を目指す。具体的には、HPC 環境で提供されるコンパイラーとしては Fortarn と C （C++）が一般的であり、プリ・ポスト処理の言語として有用であり、人工知能や機械学習関連の膨大なライブラリが提供されている Pythonも重要であることから、これら言語について演習する。

【到達目標】
計算科学・データ科学で用いられる各種プログラミング言語を学習し、自分から積極的に発展学習をする素養を身につけることを到達目標とする。

Subtitle and Keywords of the Class

Course Overview and Schedule

【講義内容】
講義と演習を並行して行う。講義では、プログラミング技術の習得に必要な知識や概念について、例題を用いながら説明する。演習では、関連するプログラムを作成することによって、プログラミング技術の定着を図る。

【授業計画】
1. ガイダンス（授業の目的、スパコン接続、ターミナル、シェル、エディタ）
2. Fortran 入門1（入出力、変数、関数、配列）
3. Fortran 入門2（条件分岐、ループ、サブルーチン）
4. Fortran 入門3（スパコンプログラミングの初歩）
5. C言語環境と文法の基礎１
6. C言語競技プログラミング環境と文法の基礎２
7. C言語によるデータ構造とアルゴリズム１
8. C言語によるデータ構造とアルゴリズム２
9. Python オブジェクトとデータ型、フロー制御、
10. Python シーケンス型操作、関数
11. Python モジュール、クラス
12. Python クラスNumPy の利用
13. Python PyTorchで機械学習
14. Python PyTorchでGPU
15. Python PyTorchで分散並列計算

※パソコンの利用：毎回使用予定

In-person/Remote Classification

In-person

Implementation Method and Remote Credit Limit Application

Uses of Generative AI

Fully permitted

Precautions for using Generative AI

この授業においては、授業内、予習復習、レポート等を含む成果物作成等において生成AIの利用を全面的に許可しており、生成AIの利用について制限を設けないが、生成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ならない。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。使用した場合にその旨をレポート等に記載するかどうか等については、担当教員の指示に従うこと。

Textbook

担当教員から別途通知する。

References

担当教員から適宜案内する。

Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)

講義内容の予習および復習（30時間）
レポート作成（30時間）

Contents of Active Learning

講義中の演習は個人で行うが、分からないところは、教員に質問したり、学生同士で教えあったりすることを推奨して、コミュニケーション能力を養う。

Grading Criteria and Methods

【成績評価の基準】
プログラミングの初歩的な部分を理解し、自ら簡単なプログラムの作成・実行ができる者に単位を授与する。文法の知識の習得、プログラム作成能力の到達度に応じてSからCまでの成績を与える。

【成績評価の方法】
課題70%、プログラム作成能力の達成度30%
定期試験は実施せず、課題への取組姿勢と提出、プログラム作成能力の達成度により評価する。

How to Disclose Assignments and Exam Results

講義中に出した課題の解説は、講義中に行う。
レポートについては、教員室等で質問に応じる。

Precautions and Requirements for Course Registration

Practical Education

該当しない。

Remarks

In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.

Syllabus data