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年度	2024年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA237004	科目区分	専門教育科目
授業科目名	情報科学演習III（R3以前入学生）
授業科目名 （フリガナ）	ジョウホウカガクエンシュウ３（R3ニュウガクセイ）
英文授業科目名	Informatics and Data Science Exercise III（Before R3）
担当教員名	伊藤　靖朗
担当教員名 (フリガナ)	イトウ　ヤスアキ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生   後期   ３ターム
曜日・時限・講義室	(3T) 月5-7：工116
授業の方法	演習	授業の方法 【詳細情報】
			演習中心
単位	1.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	3 : 中級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生	情報科学部 R3以前入学生
授業のキーワード
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力． ・D3. ハードウェアとソフトウェアの知識及びデータを効率的に処理するプログラミング能力． データ科学プログラム （知識・理解） ・D1. 統計とデータ解析の理論体系を理解し，ビッグデータの質的／量的情報を的確かつ効率的に分析するための知識と能力． （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力． 知能科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． ・B. 新たな課題を自ら発見し，データに基づいた定量的かつ論理的な思考と，多角的視野と高度な情報処理・分析により，課題を解決する能力． （総合的な力） ・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰的に捉え，知能科学の幅広い知識に基づいた多角的視野と分析能力で課題を解決する能力．
授業の目標・概要等	授業計画の各テーマを参照してください。
授業計画	以下の(1)~(3)のうち、指定されたプログラムのテーマを受講する。 (1) 計算機科学プログラム 担当：近堂 徹、高藤大介(周南公立大学) 講義室：メディアセンター本館2F端末室等 授業のキーワード：プログラミング，IoT，デジタル回路設計，FPGAボード，Verilog HDL 授業の目標・概要等：情報科学演習I,IIで学んだ知識を踏まえて，最新の計算機が持つ演算能力の活かし方とその評価，システム・アプリケーションソフトウェア構築に必要な諸技法，与えられた演習課題や問題に対して自ら解決方法を見つけ出して対処する能力の習得を目的とする。 授業計画： 第１回 ガイダンス 第２回から第７回まで 実習 　2つのテーマについて，受講生を2つの班に分けてローテーションして実施する。 　（各テーマは３週ずつ） ■テーマ1　Raspberry PiによるIoT実習（近堂） 1人1台Raspberry Piを用意します。Linuxの基本操作からセンサ情報の取得，可視化までのシステム開発を学びます。 　第1回　Raspberry Piのセットアップと基本的な使用方法の習得 　第2回　温度・湿度センサデータのグラフ化とWebサーバによる公開 　第3回　GPIOによる組み込みシステム制御 ■テーマ2　デジタル回路設計（高藤） 各回の演習開始直後に小テストを実施します。予習をして小テスト・演習に臨んでください。小テストの結果はレポート評価に加えます。 　第1回 　　基本ゲート回路（AND，OR，NOT等）や全加算器をVerilog HDLで設計します。 　　設計した回路をシミュレーションやFPGAで実行させることで動作を確認し，理解を深めます。 　第2回 　　フリップフロップやカウンタなどの順序回路をVerilog HDLで設計します。 　　設計した回路をシミュレーションやFPGAで実行させることで動作を確認し，理解を深めます。 　　7セグメントディスプレイを使った回路を設計し，FPGAで実行させることで動作を確認し，理解を深めます。 　第3回 　　複数の数取器をVerilog HDLで設計し，シミュレーションやFPGAで実行させることで動作を確認し，理解を深めます。 　　サンプリングに基づくチャタリング除去回路も設計し，同様に動作を確認します。 　　レポートを提出します。 第８回 試験 予習・復習へのアドバイス： ■テーマ1　Raspberry PiによるIoT実習 　Raspberry Piのハードウェアは演習の時間にしか利用できないため，自習することが難しいテーマです。配布資料については事前に提供しますので，授業までに熟読し，演習当日に備えてください。また，課題終了後にも配布資料を読み返して理解を深めるようにしてください。 ■テーマ２　デジタル回路設計について． 全体について：講義「ディジタル回路設計」の内容を復習すること． 第１回 基本ゲート回路（AND，OR，NOT等）や全加算器の動作を理解する。 第２回 フリップフロップやカウンタの動作を理解する。 第３回 これまでに学習した数取器の動作を理解する。 履修上の注意　受講条件等： ・すべてのテーマで課題を期日までに提出すること。 ・講義「ディジタル回路設計」を履修すること。 (2) データ科学プログラム 担当：ADILIN ANUARDI 講義室：メディアセンター本館2Fセミナー室 授業のキーワード：データ分析、機械学習 授業の目標・概要等：情報科学部のこれまでの講義で幅広く学んできた知識を踏まえて，専門的かつ実践的な内容について演習を行う。与えられた演習課題や問題に対して、自ら解決方法を見つけ出して対処し、その結果をレポートとしてまとめ報告する能力を習得する。具体的には「データ分析」と「機械学習」の内容についてPythonを用いたプログラミングにより、演習を行う。 「データ分析」では、収集した大量のデータから前処理を行って、データの傾向や統計解析などの基本的なアルゴリズムを理解する。また，「機械学習」では，色々な機械学習モデルの基本的なアルゴリズムを理解して、コンピュータにデータを学習させて予測を行う。 授業計画： 第1回　ガイダンス 第2回　Pythonでの使い方 第3回　データの前処理・グラフを作る 第4回　正規分布・回帰分析 第5回　データ分析による課題・レポート 第6回　機械学習について 第7回　機械学習の下準備 第8回　線形回帰 第9回　ロジスティック回帰 第10回　SVM 第11回　決定木 第12回　ランダムフォレスト 第13回　k-NN 第14回　k-means 第15回　機械学習による課題・レポート 授業内容に変更がある場合は、事前にTeamsを通じてお知らせします。 教科書・参考書等：授業資料を配布します。 授業で使用するメディア・機器等：配付資料, Microsoft Teams, Microsoft Forms, moodle 成績評価の基準等：各回で課題を課し、内容ごとのレポートを課します。これらを総合して評価します。 (3) 知能科学プログラム 担当：Bisser Raytchev 講義室：東図書館の3階セミナー室D 授業の目標・概要等：情報科学部のこれまでの講義で幅広く学んできた知識を踏まえて，専門的かつ実践的な内容について演習を行う．与えられた演習課題や問題に対して，自ら解決方法を見つけ出して対処し，その結果をレポートとしてまとめ報告する能力を習得する。具体的には第２・３・４週にはテーマ１「データアナリティクス」についての演習，第５・６・７週にはテーマ２「メディア内容解析」について演習を行う．これによって，一般的なデータや様々なメディアの解析に必要な諸技法の習得を目的とする 授業計画： 第1週　ガイダンス(東図書館の3階セミナー室Dに集合してください) 第2週　Pandasを用いたデータ解析（ライチェフ） 第3週　ビジュアライゼーションと回帰（ライチェフ） 第4週　分類とクラスタリング（ライチェフ） 第5週　音楽オーディオ処理（ユ） 第6週　特徴抽出と可視化（ユ） 第7週　コンテンツに基づく音楽検索（ユ） 第8週　試験(テーマ１・２) 予習・復習へのアドバイス：初回のガイダンスで，各テーマの演習トピックスについて紹介する． 成績評価の基準等：各テーマのレポートと試験を総合的に評価する．
教科書・参考書等	授業計画の各テーマを参照してください。
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	授業計画の各テーマを参照してください。
履修上の注意 受講条件等	初回講義日までに受講するテーマを連絡するため、事前に履修登録をしておくこと。
成績評価の基準等	授業計画の各テーマを参照してください。
実務経験
実務経験の概要と それに基づく授業内容
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。