年度 |
2024年度 |
開講部局 |
教養教育 |
講義コード |
30106005 |
科目区分 |
情報・データサイエンス科目 |
授業科目名 |
ゼロからはじめるプログラミング[1総総,1教数,1理,1情] |
授業科目名 (フリガナ) |
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英文授業科目名 |
Starting Programming from Scratch |
担当教員名 |
相澤 宏旭,古居 彬 |
担当教員名 (フリガナ) |
アイザワ ヒロアキ,フルイ アキラ |
開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 後期 3ターム |
曜日・時限・講義室 |
(3T) 水5-8:オンライン |
授業の方法 |
講義 |
授業の方法 【詳細情報】 |
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講義 |
単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
J
:
日本語 |
学習の段階 |
1
:
入門レベル
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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 |
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授業のキーワード |
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教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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教養教育での この授業の位置づけ | 現在,我々の社会はデジタル・トランスフォーメーションにより大転換が進んでおり,今後は「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能が重要となる。本講義ではその基礎としてプログラミングの知識・技能を得ることを目標とする。 |
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学習の成果 | 1. Pythonを使って簡単なプログラミングを行うことができる。 2. 簡単なプログラムについて,それがどのような動きをするかを説明できる。 3. データサイエンスやAI等,情報技術が担う社会への応用の一端を知る。 |
授業の目標・概要等 |
プログラミングの基礎を学び,コンピュータを活用する知識や技能を習得する。同時に,数理的な素養と論理的思考力を向上させる。プログラミング言語として,データサイエンスやAIの分野で多く使用されているPythonを用いる。講義の後半には,実際にデータ分析や機械学習(AI)に関する入門的な内容に触れることで,プログラミングの応用場面を体験する。 |
授業計画 |
第1回 イントロダクションとGoogle Colaboratoryの導入 第2回 変数(講義) 第3回 変数(演習) 第4回 条件分岐(講義) 第5回 条件分岐(演習) 第6回 繰り返し処理(講義) 第7回 繰り返し処理(演習) 第8回 関数(講義) 第9回 関数(演習) 第10回 クラス(講義) 第11回 クラス(演習) 第12回 データ分析入門(講義) 第13回 データ分析入門(演習) 第14回 機械学習入門(講義) 第15回 機械学習入門(演習) |
教科書・参考書等 |
特になし |
授業で使用する メディア・機器等 |
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【詳細情報】 |
PythonプログラミングのためにGoogle Colaboratory,動画配信のためにMicrosoft Stream,質問対応と課題提出のためにMicrosoft Teamsを使用します。講義資料やアナウンスはGitHub Pages上のサポートページで一元管理します。 |
授業で取り入れる 学習手法 |
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予習・復習への アドバイス |
動画形式なので,理解度に合わせて何度でも見直してください。再生速度の変更や一時停止等もうまく活用してください。また,時間割上の授業時間にはTAが質問を受け付けますので,積極的に活用してください。頭で理解するだけでなく,実際にプログラムを書いて動かすようにしてください。 |
履修上の注意 受講条件等 |
Google Colaboratoryを利用するためにGoogleアカウントが必要です。 |
成績評価の基準等 |
演習回での演習課題(発展問題は除く)と期末試験(オンライン)から成績を評価します。 |
実務経験 |
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実務経験の概要と それに基づく授業内容 |
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メッセージ |
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その他 |
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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。 |