概要:
前半はC言語の基本的な使い方を学び、プログラミングを通してコンピュータを操作する方法を学習する。後半は、様々な機械で広く用いられている人工知能について学習し、Pythonを用いて画像認識AIを作成する。
授業の進め方・方法:
授業はCAD室にて行い、開発環境として、MMgames社の「ブラウザで動くC言語実行環境」、Google社の「google colaboratory」でプログラミングを行う。評価は毎回出題する課題とレポートで評価を行う。
注意点:
物理学，数学の基礎的内容を理解しておくこと．
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス、C言語実行環境の確認 |
プログラミングの基礎を理解し、C言語でテキストファイルからデータを読み込む事ができる
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| 2週 |
変数 |
テキストファイルから読み込んだデータに適切なデータ型を定義できる
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| 3週 |
演算子 |
演算子を用いて情報を処理する事ができる
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| 4週 |
条件分岐 |
算術演算や比較演算を用いて適切な条件分岐を設定できる
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| 5週 |
繰り返し処理 |
forループなどの繰り返し処理について理解し、目的に応じて繰り返し処理をできるようになる
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| 6週 |
配列 |
配列を用いた処理により、文字列、ベクトル、行列を処理できるようになる
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| 7週 |
C言語プログラミング実習１ |
応用的な課題を通して、実践的な計算を行うことができる
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| 8週 |
C言語プログラミング実習２ |
応用的な課題を通して、実践的な計算を行うことができる
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| 4thQ |
| 9週 |
Python開発環境 |
Python言語によるプログラミングができるようになる
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| 10週 |
Pythonの基礎 |
3thQで学んだ内容をPython言語でもできるようになる
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| 11週 |
人工知能の概要 |
人工知能の基本的な考え方について説明できるようになる
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| 12週 |
人工知能の開発環境 |
人工知能の開発環境について説明する事ができる
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| 13週 |
画像データ処理 |
Python言語で画像データを処理できるようになる。
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| 14週 |
画像認識人工知能 |
データセットを利用して画像認識人工知能を開発できる
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| 15週 |
画像認識人工知能 |
ハイパーパラメータを変えてAIのチューニングができる
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| 16週 |
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| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 機械系分野 | 情報処理 | プログラムを実行するための手順を理解し、操作できる。 | 4 | 後1,後7,後8,後9,後10,後11,後12,後13,後14,後15 |
| 定数と変数を説明できる。 | 4 | 後2,後6,後7,後8,後9,後10 |
| 整数型、実数型、文字型などのデータ型を説明できる。 | 4 | 後2,後6,後7,後8,後9,後10 |
| 演算子の種類と優先順位を理解し、適用できる。 | 4 | 後3,後7,後8,後10 |
| 算術演算および比較演算のプログラムを作成できる。 | 4 | 後4,後7,後8,後10 |
| データを入力し、結果を出力するプログラムを作成できる。 | 4 | 後1,後7,後8,後9,後10,後13,後14,後15 |
| 条件判断プログラムを作成できる。 | 4 | 後5,後7,後8,後10 |
| 繰り返し処理プログラムを作成できる。 | 4 | 後5,後7,後8,後10 |
| 一次元配列を使ったプログラムを作成できる。 | 4 | 後6,後7,後8,後10,後13 |