文理学部シラバスTOP > 文理学部 > 情報科学科 > コンピューティング１
日本大学ロゴ

コンピューティング１

このページを印刷する

令和２年度以降入学者 コンピューティング１
令和元年度以前入学者 コンピューティング１
教員名 大澤正彦
単位数    2 学年    2 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科
学期 後期 履修区分 選択必修
授業の形態 対面授業13回と課題研究（プログラミング演習）2回を組み合わせる

BlackboardのコースID :20224400
授業概要 pythonによる人工知能プログラミング
主に、前半では近年人気の高いプログラミング言語であるpythonを基礎から学び、後半では機械学習を中心とした人工知能プログラミングを実践する。
授業のねらい・到達目標 pythonによる基本的なプログラミングができるようになる。
また、演習を通して機械学習について直感的に理解し、機械学習を利用したプログラミングができるようになる。
この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応している。

なお，新カリキュラム（令和2年度以降入学者対象）では，この科目は文理学部（学士(理学)）のディプロマポリシー DP3-5及びカリキュラムポリシー CP3-5に対応している。
・既存の知識にとらわれることなく，物事を論理的・批判的に説明することができる。(A-3-2)
・日常生活における現象に潜む科学的問題を発見し，専門的知識に基づいて説明することができる。(A-4-2)
・新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報科学の知識・情報を収集することができる。(A-5-2)
授業の方法 授業の形式：【講義、実習】
講義と計算機を用いた実習を並列して行う。

対面授業に参加できない学生の要件：学部の方針に従う
代替方法：授業時間帯にZoomにて授業に参加する
授業計画
1 ガイダンス（授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する）
pythonの基礎1: 数値、文字列、変数（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】シラバスを事前に確認し、授業全体の流れを理解する （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，数値、文字列、変数、リスト、タプル、辞書、集合に関する理解を深める （2時間）
2 pythonの基礎2:リスト、タプル、辞書、集合（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回の講義資料・課題を通じて，数値、文字列、変数、リスト、タプル、辞書、集合に関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，コードの構造に関する理解を深める （2時間）
3 pythonの基礎3: コードの構造、モジュール、パッケージ、オブジェクトとクラス（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回の講義資料・課題を通じて，コードの構造に関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，モジュール、パッケージ、プログラム、オブジェクトとクラスに関する理解を深める （2時間）
4 pythonの基礎4: 、numpy（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回の講義資料・課題を通じて，ジュール、パッケージ、プログラム、オブジェクトとクラスに関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，pygameに関する理解を深める （2時間）
5 機械学習の基礎、機械学習におけるデータの扱い、コードの実装（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回の講義資料・課題を通じて，pygameに関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，グリッドワールドを自作できるようにする （2時間）
6 SVM、回帰（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回までの講義資料・課題を通じて，pythonに関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，numpyに関する理解を深める （2時間）
7 教師なし学習（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回の講義資料・課題を通じて，numpyに関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，教師あり学習に関する理解を深める （2時間）
8 強化学習、Q学習（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回の講義資料・課題を通じて，教師あり学習に関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，教師なし学習に関する理解を深める （2時間）
9 コンピューティングの応用1: 機械学習の応用事例
【事前学習】前回の講義資料・課題を通じて，教師なし学習に関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，強化学習に関する理解を深める （2時間）
10 コンピューティングの応用2: インタラクションの応用事例
【事前学習】前回の講義資料・課題を通じて，強化学習に関する理解を深める （2時間）
11 pygame、描画、abstract環境の実装（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回までの講義資料・課題を通じて，機械学習に関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，機械学習に関する理解を深める （2時間）
12 機械学習の復習、abstract環境への実装（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回までの講義資料・課題を通じて，機械学習に関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，機械学習に関する理解を深める （2時間）
13 grid world環境の実装 （A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回までの講義資料・課題を通じて，機械学習に関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，機械学習に関する理解を深める （2時間）
14 【課題研究】　最終課題の実装（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回までの講義資料・課題を通じて，機械学習に関する理解を深める （2時間）
【事後学習】今回の講義資料・課題を通じて，機械学習に関する理解を深める （2時間）
15 【課題研究】　最終課題のフィードバック（A-3-2,A-4-2,A-5-2）
【事前学習】前回までの講義資料・課題を通じて，機械学習に関する理解を深める （2時間）
【事後学習】全ての復習をし、講義全体の理解を深める （2時間）
その他
教科書 なし（資料配布）
参考書 大澤 正彦 『ドラえもんを本気でつくる （PHP新書）』 PHP研究所 2020年 第1版
成績評価の方法及び基準 レポート:最終課題（pythonによるプログラミング課題）とそのレポートで評価します。(100%)
対面で参加できない学生の成績評価：対面で参加できない受講者も同様である。
オフィスアワー 随時受け付ける。授業時に伝えるメールアドレスにてアポイントを取ること。

↑このページのトップ