概要:
近年の情報化社会に伴い，建築分野でも様々な場面においてデータサイエンスやAIが導入されている．これらの技術は将来的にさらに拡大されていくと予想され，今後の建築技術者にはこの情報処理能力が必要となってくる．本科目では比較的難易度が低く，実装が簡易な軽量プログラミング言語「Python」を用いてプログラムを作成，実行する能力の習得を目指す．
授業の進め方・方法:
本科目は講義と演習を交えて行う．
注意点:
評価は中間試験35％，期末試験35％，課題を30％として行い60％以上の達成で合格となる．課題は〆切を厳守とし，特段の理由なく〆切を超過した場合は評価点を0とする．また，必ず指定されたファイル形式やファイル名で提出をすること．
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
・建築分野におけるデータサイエンスやAIの活用技術
・Pythonについて
・Pythonの開発環境の作成
・Pythonの実行 |
データサイエンスやAIが情報社会にどのような影響を与え，その構成要素としてプログラミング言語が実装されていることが理解できる
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| 2週 |
・データの型と変数について(int型，str型，float型，list型)
・文字列の出力
・四則演算(math，numpy) |
Pythonの文法を理解した上で初歩的なプログラムを0から作成できる
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| 3週 |
・for，if，while文による処理
・繰り返し処理を用いたデータの生成
・条件分岐を用いたデータの処理
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Pythonの文法を理解した上で初歩的なプログラムを0から作成できる
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| 4週 |
・データの取得とインポート(pandas)
・データの抽出や削除(pandas)
・データを基にグラフ化(matplotlib)
・データ分析(numpy，scipy) |
Pythonの文法を理解した上で初歩的なプログラムを0から作成できる
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| 5週 |
・アルゴリズムについて
・アルゴリズムの実装(ソートアルゴリズム，探索アルゴリズム) |
Pythonで作成されたプログラムの中身を理解し，実行することができる
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| 6週 |
・データリストの作成(多次元配列)
・連立方程式の解法プログラム |
適切なライブラリを調査し，選択した上で数値解析を実装することができる
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| 7週 |
中間試験 |
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| 8週 |
返却・解説 |
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| 4thQ |
| 9週 |
・時刻歴加速度データの作成
・積分による時刻歴変位データへの変換(台形法，シンプソン法)
・グラフによる可視化 |
適切なライブラリを調査し，選択した上で数値解析を実装することができる
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| 10週 |
・時刻歴波形データの作成・取得
・高速フーリエ変換による周波数分析 |
適切なライブラリを調査し，選択した上で数値解析を実装することができる
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| 11週 |
・演習① |
Pythonで作成されたプログラムの中身を理解し，実行することができる
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| 12週 |
・演習② |
Pythonで作成されたプログラムの中身を理解し，実行することができる
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| 13週 |
・演習③ |
Pythonの文法を理解した上で初歩的なプログラムを0から作成できる
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| 14週 |
・演習④ |
Pythonの文法を理解した上で初歩的なプログラムを0から作成できる
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| 15週 |
期末試験 |
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| 16週 |
返却・解説 |
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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 |
| 基礎的能力 | 工学基礎 | 工学実験技術(各種測定方法、データ処理、考察方法) | 工学実験技術(各種測定方法、データ処理、考察方法) | 実験データの分析、誤差解析、有効桁数の評価、整理の仕方、考察の論理性に配慮して実践できる。 | 3 | 後4,後9,後10 |
| 実験データを適切なグラフや図、表など用いて表現できる。 | 3 | 後4,後9,後11 |
| レポートを期限内に提出できるように計画を立て、それを実践できる。 | 3 | |
| 情報リテラシー | 情報リテラシー | 論理演算と進数変換の仕組みを用いて基本的な演算ができる。 | 3 | 後2,後6,後9 |
| 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 | 後3,後4,後5,後6,後9 |
| 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 | 後3,後4,後5,後6,後9,後10 |
| 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 | 後3,後4,後5,後6,後9,後10,後11,後12,後13,後14 |