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情報科学講究1

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科目名 情報科学講究1
教員名 谷聖一
単位数    2 学年    3 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科(情報システム解析学科)
学期 前期 履修区分 必修
授業概要 コンピュータ科学の基礎 -- 理論と実際
授業のねらい・到達目標 コンピュータ科学の基礎的な素養を、理論と実際の2つの側面から複合的に身につけ、応用できるようになる。

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に対応しています。
授業の方法 この講義では、資源の最適化問題を題材とし、問題解決のためのモデル化と解法の基礎的な手法を身につけると同時に、実際にプログラミングしシミュレーションを行う。
テキストの輪講とコンピュータを使った実習を交互に行う。また、発表の素材製作を通して、コンピュータ・ネットワークを用いた調査法・プレゼンテーション法を身につける。発表者は、レジュメを LaTeX で、発表素材をプレゼンテーション用ソフトウェアで製作することが要求される。
本授業の事前・後学習は ,各2時間の学習を目安とする。
履修条件 学科内規による
授業計画
1プレゼンテーション技能実習:スライド作成と発表
【事前学習】シラバスを事前に確認しておく
【事後学習】授業内容に基づきスライドを制作する
2科学技術文書作成実習:LaTeX
【事前学習】LaTex に関して復習しておく
【事後学習】LaTex を文章を制作する課題に取り組む
3意志決定論に関する輪講:意志決定のモデル、意志決定基準、期待効用理論、リスクに対する態度
【事前学習】意思決定論に関する発表の準備を事前に行う
【事後学習】意思決定論に関するプログラミング課題に取り組む
4意思決定論に関する計算機実験
【事前学習】意思決定論に関するプログラミング課題を完成させる
【事後学習】討議に基づき,プログラムを改善する
5最適化問題に関する輪講:効率の良い解法が存在する離散最適化問題を通して、モデル化に馴染む
【事前学習】モデル化について事前に発表を準備する
【事後学習】モデル化に関する課題に取り組む
6最適化問題に関する計算機実験
【事前学習】最適化問題に関する計算機実験のプログラム仕様について事前に確認する
【事後学習】最適化問題に関するプログラミング課題に取り組む
7動的計画法に関する輪講:ナップザック問題を通して、動的計画法の理解を深める
【事前学習】動的計画法について事前に発表を準備する
【事後学習】動的計画法に関するプログラミング課題に取り組む
8動的計画法の実装:動的計画法が有効な例題に対して、的確なモデル化を行い、実装を行う。
【事前学習】モデル化を行う対象について事前に確認する
【事後学習】に関する課題に取り組む
9メタヒューリスティックに関する輪講:シミュレーテッドアーニリング、遺伝的アルゴリズム、タブーサーチ
【事前学習】メタヒューリスティクスについて事前に発表を準備する
【事後学習】メタヒューリスティクスに関するプログラミング課題に取り組む
10タブーサーチを用いた解法に関する輪講
【事前学習】タブーサーチについて事前に発表を準備する
【事後学習】タブーサーチに関するプログラミング課題のプログラムの仕様を検討する
11タブーサーチを用いた解法の実装
【事前学習】実装するプログラムについて事前に検討する
【事後学習】タブーサーチに関するプログラミング課題に取り組む
12iOS/Android アプリケーション開発入門
【事前学習】iOS/Android アプリケーション開発について事前に確認する
【事後学習】開発環境を構築する
13開発する iOS/Android アプリケーションの仕様検討
【事前学習】開発する iOS/Android アプリケーションについて事前に仕様を検討する
【事後学習】討議に基づき仕様を確定する
14iOS/Android アプリケーション開発
【事前学習】仕様を確定し,開発スケジュールを検討する
【事後学習】討議に基づき,アプリケーションを改善する
15開発したアプリケーションの評価
【事前学習】アプリケーションを事前に完成させる
【事後学習】開発したアプリケーションを評価する
その他
教科書 増原英彦+東京大学情報教育連絡会 『情報科学入門 Ruby を使って学ぶ』 東京大学出版会 2010年
John V. Guttag 『Python言語によるプログラミング イントロダクション』 近代科学社 2014年
参考書 講義時に指示する
成績評価の方法及び基準 授業参画度(100%)
授業参画度は、毎回の開発した内容・実験の内容・発表の内容・議論への参加の状況により評価する。
オフィスアワー 月曜18時~19時

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