Web Syllabus(講義概要)
トップへ戻る 前のページへ戻る
情報処理工学IInformation Processing I
科目責任者有阪 直哉
担当者有阪 直哉
科目概要2年 (2単位・必修) [医療工学科 臨床工学専攻]

授業の目的

①コンピュータプログラミングの基本について理解し、初歩的なプログラムを作成できるようになる。②医療従事者として研究開発、技術的知識の活用の際に必要となる基礎的なコンピュータ技術および知識を習得し、実践できるようになる。
この科目は学位授与方針(ディプロマ・ポリシー)の①②③に関連する。

教育内容・教育方法・フィードバック

【教育内容】
プログラム言語Pythonの基礎知識、初歩的なプログラムの作成方法をコンピュータを使いながら学ぶ。演習課題により自ら問題解決できる能力を養う。

【教育方法】
授業形態:講義(グループワークを含む)
資料配布、小テスト実施、課題提出、授業内容に関する質問・回答に学習管理システムを利用する。

【フィードバック】
講義内での解説が必要と判断したものを除き、すべてのフィードバックを学習管理システムで実施する。

授業内容

項目授業内容担当者日時
第1回【対面】
Hello world
Google Colaboratoryの使用方法を学ぶ。有阪 直哉
4/8③
第2回【オンデマンド】
2進数と16進数
コンピュータでの数値表現について学ぶ。有阪 直哉
4/8
第3回【オンデマンド】
ASCIIとUnicode
コンピュータでの文字表現について学ぶ。有阪 直哉
4/8
第4回【対面】Python基本構文1
変数と配列
Pythonにおける変数と配列について学ぶ。有阪 直哉
4/15②
第5回【対面】Python基本構文2
制御構造
Pythonにおける条件分岐と繰り返し構造について学ぶ。有阪 直哉
4/22②
第6回【対面】Python基本構文3
関数
Pythonにおける関数について学ぶ。有阪 直哉
5/13②
第7回【対面】Python基本構文4
オブジェクト指向
Pythonにおけるオブジェクト指向プログラミングについて学ぶ。有阪 直哉
5/20②
第8回【対面】NumPy
多次元配列
NumPyの基本的な利用法を学ぶ。有阪 直哉
5/27②
第9回【対面】Pandas
データの集計と可視化
Pandasを用いてデータの集計と可視化方法を学ぶ。有阪 直哉
6/3②
第10回【対面】scikit-learn
機械学習
scikit-learnを用いて統計モデル・機械学習手法の基礎を学ぶ。有阪 直哉
6/10②
第11回【対面】応用
データとAIの利活用
データ・AI 利活用の最新動向と活用領域を学ぶ。有阪 直哉
6/17②
第12回【対面】PyTorch
ニューラルネットワーク
PyTorchを用いてニューラルネットワークについての基礎を学ぶ。有阪 直哉
6/24②
第13回【対面】応用
画像認識
画像分類や物体検出、領域検出についての基礎を学ぶ有阪 直哉
7/1②
第14・15回【対面】
総合演習課題1・2
学習した内容をまとめた演習問題に取り組む。有阪 直哉
7/8②
7/15②
第1回
項目
【対面】
Hello world
授業内容
Google Colaboratoryの使用方法を学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
4/8③
第2回
項目
【オンデマンド】
2進数と16進数
授業内容
コンピュータでの数値表現について学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
4/8
第3回
項目
【オンデマンド】
ASCIIとUnicode
授業内容
コンピュータでの文字表現について学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
4/8
第4回
項目
【対面】Python基本構文1
変数と配列
授業内容
Pythonにおける変数と配列について学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
4/15②
第5回
項目
【対面】Python基本構文2
制御構造
授業内容
Pythonにおける条件分岐と繰り返し構造について学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
4/22②
第6回
項目
【対面】Python基本構文3
関数
授業内容
Pythonにおける関数について学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
5/13②
第7回
項目
【対面】Python基本構文4
オブジェクト指向
授業内容
Pythonにおけるオブジェクト指向プログラミングについて学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
5/20②
第8回
項目
【対面】NumPy
多次元配列
授業内容
NumPyの基本的な利用法を学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
5/27②
第9回
項目
【対面】Pandas
データの集計と可視化
授業内容
Pandasを用いてデータの集計と可視化方法を学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
6/3②
第10回
項目
【対面】scikit-learn
機械学習
授業内容
scikit-learnを用いて統計モデル・機械学習手法の基礎を学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
6/10②
第11回
項目
【対面】応用
データとAIの利活用
授業内容
データ・AI 利活用の最新動向と活用領域を学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
6/17②
第12回
項目
【対面】PyTorch
ニューラルネットワーク
授業内容
PyTorchを用いてニューラルネットワークについての基礎を学ぶ。
担当者
有阪 直哉
日時
6/24②
第13回
項目
【対面】応用
画像認識
授業内容
画像分類や物体検出、領域検出についての基礎を学ぶ
担当者
有阪 直哉
日時
7/1②
第14・15回
項目
【対面】
総合演習課題1・2
授業内容
学習した内容をまとめた演習問題に取り組む。
担当者
有阪 直哉
日時
7/8②
7/15②

授業内容欄外

オンデマンド講義の日時は、公開予定日時である。

到達目標

1)四則演算、関係演算、論理演算を説明、Pythonで計算できる。
2)変数、代入、参照を説明、Pythonで表現できる。
3)制御構造(関数、繰り返し、条件分岐)について説明できる。
4)具体的な問題を解決する手続きを考えることができる。

評価基準

① 総合演習問題(40%)
② レポート(60%)

準備学習等(予習・復習)

学習管理システムに公開された教材と教科書を参考に講義内容の把握をしておくこと。
【授業時間外に必要な学習時間:60時間】

教材

種別書名著者・編者発行所
教科書演習でまなぶ情報処理の基礎鶴田 陽和朝倉書店
参考書入門Python3Bill Lubanovic(著)、斎藤 康毅(監訳)、長尾 高弘(訳)オライリー・ジャパン
参考書Pythonから始める数学入門Amit Saha(著)、黒川 利明(訳)オライリー・ジャパン
教科書
署名
演習でまなぶ情報処理の基礎
著者・編者
鶴田 陽和
発行所
朝倉書店
参考書
署名
入門Python3
著者・編者
Bill Lubanovic(著)、斎藤 康毅(監訳)、長尾 高弘(訳)
発行所
オライリー・ジャパン
参考書
署名
Pythonから始める数学入門
著者・編者
Amit Saha(著)、黒川 利明(訳)
発行所
オライリー・ジャパン

備考・その他

Google Colaboratoryの利用にGoogleアカウントが必要である。
科目ナンバリングコード:CE201-SS08