プログラミング応用Ⅱ

科目基礎情報

学校	大分工業高等専門学校	開講年度	令和05年度 (2023年度)
授業科目	プログラミング応用Ⅱ
科目番号	R05S318	科目区分	専門 / 必修
授業形態	演習	単位の種別と単位数	履修単位: 2
開設学科	情報工学科	対象学年	3
開設期	後期	週時間数	4
教科書/教材	（教科書）なし （参考図書）適宜、説明資料、ソースコードを配布
担当教員	重松 康祐

到達目標

(1) Pythonの基本的事項を理解し、各種機械学習アルゴリズムを作成できる。（課題・レポート）
(2) Pythonを利用し、ディープニューラルネットワークを作成できる。（課題・レポート・自由制作）

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
到達目標（１）の評価指標	Pythonの基本的事項を理解し、各種機械学習アルゴリズムを作成できる。	Pythonの基本的事項を概ね理解し、簡単な各種機械学習アルゴリズムを作成できる。	Pythonの基本的事項を理解し、各種機械学習アルゴリズムを作成できない。
到達目標（２）の評価指標	Pythonを利用し、ディープニューラルネットワークを作成できる。	Pythonを利用し、簡単なディープニューラルネットワークを作成できる。	Pythonを利用し、ディープニューラルネットワークを作成できない。

学科の到達目標項目との関係

学習・教育目標 (B2) （情報技術、専門工学の基礎を身につける）

教育方法等

概要:

回帰、分類アルゴリズム及びディープニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムの基礎について学び，Pythonのライブラリを利用した実装を行います。

授業の進め方・方法:

授業は１週２コマで行う。授業はまず，基本的なアルゴリズムの原理及びサンプルプログラムについて説明を行い，授業の後半では，学んだ事項の応用プログラムの作成を行う。プログラミング課題を作成することで実践能力を養う。
（事前学習）
Pythonについて復習しておくことが望ましい

注意点:

(履修上の注意)
・プログラム作成が時間内に終了しない場合には期限までに時間外で完成させること。
(自学上の注意)
・サンプルプログラムを自分で作成実行する習慣をつけること。

評価

（総合評価）
総合評価 = 課題・レポート × 0.8 + 自由制作 x 0.2
（単位修得の条件）
総合評価60点以上を合格とする。
(再試験について)
原則として行わない

授業の属性・履修上の区分

ICT 利用

実務経験のある教員による授業

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
後期
	3rdQ
		1週	Pythonライブラリの利用方法	numpy、pandas、matplotlib等のpythonライブラリの利用方法について理解する。
		2週	回帰アルゴリズムの実装	回帰の代表的アルゴリズムについて実装できる。
		3週	回帰アルゴリズムの実装	回帰の代表的アルゴリズムについて実装できる。
		4週	分類アルゴリズムの基礎	分類の代表的アルゴリズムについて理解する。
		5週	分類アルゴリズムの実装	分類の代表的アルゴリズムについて実装できる。
		6週	分類アルゴリズムの実装	分類の代表的アルゴリズムについて実装できる。
		7週	クラスタリング	クラスタリングの代表的なアルゴリズムについて理解する。
		8週	次元削減	次元削減の代表的なアルゴリズムについて理解する。
	4thQ
		9週	（後期中間試験）
		10週	ニューラルネットワーク	ニューラルネットワークの基礎、画像データの取り扱い方法について理解できる。
		11週	CNN(Convolutional Neural Network)	CNNについて理解する。
		12週	ディープニューラルネットワーク	実践的なデータを用いたディープニューラルネットワークを用いた画像分類等を実装できる。
		13週	ディープニューラルネットワーク	実践的なデータを用いたディープニューラルネットワークを用いた画像分類等を実装できる。
		14週	ディープニューラルネットワーク	実践的なデータを用いたディープニューラルネットワークを用いた画像分類等を実装できる。
		15週	（後期期末試験）
		16週

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
専門的能力	分野別の工学実験・実習能力	情報系分野【実験・実習能力】	情報系【実験・実習】	与えられた問題に対してそれを解決するためのソースプログラムを、標準的な開発ツールや開発環境を利用して記述できる。	4	後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後10,後11,後12,後13,後14
				ソフトウェア生成に利用される標準的なツールや環境を使い、ソースプログラムをロードモジュールに変換して実行できる。	4	後1,後2,後3,後4,後5,後6,後7,後8,後10,後11,後12,後13,後14

評価割合

	試験	課題・レポート	自由制作	合計
総合評価割合	0	80	20	100
基礎的能力	0	0	0	0
専門的能力	0	80	20	100