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年度	2026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IIII（令和3年度以前入学生向け）
授業科目名 （フリガナ）	ジョウホウカガクエンシュウ３（レイワ３ネンドイゼンニュウガクセイムケ）
英文授業科目名	Informatics and Data Science Exercise III
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：工116, (3T) 月6-7
授業の方法	演習	授業の方法 【詳細情報】	対面
			演習中心
単位	1.0	週時間	3	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 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：Webアプリケーション開発（鄭） 　第1回　コンテナ技術 　第2回　Webアプリケーションの開発１ 　第3回　Webアプリケーションの開発２ ■テーマ2：デジタル回路設計（Victor Parque） 　第1回　FPGA プログラミング，組み合わせ回路設計，Verilog HDL 　第2回　フリップフロップ，カウンター，7 セグメントの数字ディスプレイ 　第3回　パルス幅変調，チャタリングの除去 テーマ毎にレポート。 教科書・参考書等 配布資料 参考書：デジタル回路設計について デジタル回路設計入門 中野浩嗣・伊藤靖朗著，コロナ社，ISBN:978-4-339-00943-9 成績評価の基準等 各演習のレポート課題（60点以上）で総合的に合格とします。 (2) データ科学プログラム 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 第4回 グラフを作る 第5回 正規分布 第6回 回帰分析 第7回 データ分析による課題・レポート 第8回 機械学習について 第9回 機械学習の手順 第10回 線形回帰・ロジスティック回帰・SVM 第11回 決定木・ランダムフォレスト 第12回 k-NN・k-means 第13回 画像から数字を予測 第14回 機械学習による課題・レポート 第15回 期末課題・レポート 教科書・参考書等 授業資料を配布します。 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 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) テーマ毎にレポート及び試験を行う 教科書・参考書等 各テーマの担当教員の指示に従う． 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。