情報処理Ⅱ

科目基礎情報

学校 香川高等専門学校 開講年度 令和03年度 (2021年度)
授業科目 情報処理Ⅱ
科目番号 3118 科目区分 専門 / 必修
授業形態 授業 単位の種別と単位数 履修単位: 2
開設学科 電子システム工学科(2019年度以降入学者) 対象学年 3
開設期 通年 週時間数 2
教科書/教材 Pythonプログラミング逆引き大全400の極意(金城俊哉著,秀和システム)
担当教員 ジョンストン ロバート,岩本 直也

到達目標

Pythonを用いた基礎的なプログラミング技術の習得を目指す。
1.変数,リスト,制御文などを適切に利用してPythonプログラムを作成できる
2.Numpy, Pandas, Matplotlib, OpenCV等のパッケージを適切に利用してPythonプログラムを作成できる
3.最終プロジェクトに対してPythonプログラムを作成できる

ルーブリック

理想的な到達レベルの目安標準的な到達レベルの目安未到達レベルの目安
評価項目1変数,リスト,制御文などを適切に利用して少し複雑ななPythonプログラムを作成できる変数,リスト,制御文などを利用して簡単なPythonプログラムを作成できる変数,リスト,制御文などを利用して簡単なPythonプログラムを作成できない
評価項目2Numpy, Pandas, Matplotlib, OpenCV等のパッケージを適切に利用して少し複雑なPythonプログラムを作成できるNumpy, Pandas, Matplotlib, OpenCV等のパッケージを利用して簡単なPythonプログラムを作成できるNumpy, Pandas, Matplotlib, OpenCV等のパッケージを利用して簡単なPythonプログラムを作成できる
評価項目3独自のプロジェクトを立案し適切なPythonプログラムを作成できる与えられたプロジェクトに対して適切なPythonプログラムを作成できる与えられたプロジェクトに対して適切なPythonプログラムを作成できない

学科の到達目標項目との関係

教育方法等

概要:
Pythonを用いた基礎的なプログラミング技術の習得を目指す。Pythonはデータ分析や画像処理,人工知能,組み込みシステムなど応用分野が多岐にわたり,現在最も人気のあるプログラミング言語のひとつである。今後の工学実験や電子工学セミナー,卒業研究等に役立てられる技術を中心に取り扱う。
授業の進め方・方法:
プログラミング演習を中心に授業を進める。サンプルコードを参考に各自がプログラムの実装と動作確認,デバッグを繰り返すことで基礎的なプログラミング技術の習得を目指す。また実践力を高めるために課題を適宜与える。さらに講義の後半では個別のプロジェクトに取り組み,その成果発表を行う。
注意点:
タッチタイピングを習得しておくことが望ましい。

授業の属性・履修上の区分

アクティブラーニング
ICT 利用
遠隔授業対応
実務経験のある教員による授業

授業計画

授業内容 週ごとの到達目標
前期
1stQ
1週 ガイダンスとプログラミング環境の構築 Pythonのプログラミング環境を準備する
2週 文字列の表示,変数,予約語 文字列を表示できる,変数と予約語について説明できる D2:1,2, E2:1, E3:1
3週 演算子,数値計算 演算子を用いて算術演算,論理演算,比較演算が実装できる D2:1,2, E2:1, E3:1
4週 リスト リストを用いた簡単なプログラムが実装できる D2:1,2, E2:1, E3:1
5週 制御文 if for while 制御文を用いた簡単なプログラムが実装できる D2:1,2, E2:1, E3:1
6週 関数 簡単な関数を実装し利用できる D2:1,2, E2:1, E3:1
7週 Pythonプログラミングの基本のまとめ Pythonの基本的なプログラミング手法を理解できる D2:1,2, E2:1, E3:1
8週 パッケージ Numpy, Matplotlib, Pandasなどのパッケージを利用できる D2:1,2, E2:1, E3:1
2ndQ
9週 数値計算とプロット 簡単な数値計算を行い,グラフにプロットできる D2:1,2, E2:1, E3:1
10週 データの読み込みとプロット データを読み込みグラフにプロットできる D2:1,2, E2:1, E3:1
11週 統計解析 与えられたデータに対して簡単な統計解析ができる D2:1,2, E2:1, E3:1
12週 周波数解析 与えられたデータに対して簡単な周波数解析ができる D2:1,2, E2:1, E3:1
13週 画像の読み込みと表示 OpenCV等の画像処理パッケージを用いて画像データを読み込み表示することができる D2:1,2, E2:1, E3:1
14週 画像処理 簡単な画像処理を行うことができる D2:1,2, E2:1, E3:1
15週 前期末試験 基本的なPythonプログラムを理解できる D2:1,2, E2:1, E3:1
16週 試験返却と解答
後期
3rdQ
1週 情報セキュリティ概論 情報セキュリティにおける代表的な脅威と対策を説明できる
2週 人工知能概論 人工知能,機械学習,深層学習の違いを説明できる
3週 機械学習 簡単な機械学習モデルを実装できる
4週 機械学習 簡単な機械学習モデルを実装できる
5週 機械学習 簡単な機械学習モデルを実装できる
6週 深層学習 簡単な深層学習モデルを実装できる
7週 深層学習 簡単な深層学習モデルを実装できる
8週 深層学習 簡単な深層学習モデルを実装できる
4thQ
9週 最終プロジェクト 独自のプロジェクトに取り組む
10週 最終プロジェクト 独自のプロジェクトに取り組む
11週 最終プロジェクト 独自のプロジェクトに取り組む
12週 最終プロジェクト 独自のプロジェクトに取り組む
13週 最終プロジェクト 独自のプロジェクトに取り組む
14週 最終プロジェクト 独自のプロジェクトに取り組む
15週 最終プロジェクト発表 独自のプロジェクトについて発表する
16週 最終プロジェクト発表 独自のプロジェクトについて発表する

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標

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
基礎的能力工学基礎技術者倫理(知的財産、法令順守、持続可能性を含む)および技術史技術者倫理(知的財産、法令順守、持続可能性を含む)および技術史情報技術の進展が社会に及ぼす影響、個人情報保護法、著作権などの法律について説明できる。3前1,後1
高度情報通信ネットワーク社会の中核にある情報通信技術と倫理との関わりを説明できる。3前1,後1
情報リテラシー情報リテラシー情報を適切に収集・処理・発信するための基礎的な知識を活用できる。3前1
コンピュータのハードウェアに関する基礎的な知識を活用できる。3前1
情報伝達システムやインターネットの基本的な仕組みを把握している。3前1
同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを知っている。3前2,前3,前4,前5,前6,前7,前8,前9,前10,前11,前12,前13,前14
与えられた基本的な問題を解くための適切なアルゴリズムを構築することができる。3前2,前3,前4,前5,前6,前7,前8,前9,前10,前11,前12,前13,前14
任意のプログラミング言語を用いて、構築したアルゴリズムを実装できる。3前2,前3,前4,前5,前6,前7,前8,前9,前10,前11,前12,前13,前14
情報セキュリティの必要性および守るべき情報を認識している。3前1,後1
個人情報とプライバシー保護の考え方についての基本的な配慮ができる。3前1,後1
インターネット(SNSを含む)やコンピュータの利用における様々な脅威を認識している3前1,後1
インターネット(SNSを含む)やコンピュータの利用における様々な脅威に対して実践すべき対策を説明できる。3前1,後1

評価割合

試験課題最終プロジェクト合計
総合評価割合503020100
基礎的能力503020100
専門的能力0000
分野横断的能力0000