到達目標
1．CLIによるコンピュータの操作（基本コマンド，プログラム作成，実行，自動化）ができる。
2．Webスクレイピングによる情報収集の仕組みが構築できる。
3．IoTの基本となるサーバ・クライアントアプリケーションが記述できる。
4．ニューラルネットの仕組みやプログラムを理解しAI技術の基本を説明できる。
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 |
| 1．CLIによるコンピュータの操作（基本コマンド，プログラム作成，実行，自動化）ができる。 | Linux環境で基本コマンドの実行やスクリプト系言語の実行など基本操作をより広範囲に行うことができる。 | Linux環境で基本コマンドの実行やスクリプト系言語の実行など基本操作を行うことができる。 | Linux環境で基本コマンドの実行やスクリプト系言語の実行など基本操作を行うことができない。 |
| ２．Webスクレイピングによる情報収集の仕組みが構築できる。 | 各種サイトからWebスクレイピングによる情報収集ができる。 | Webスクレイピングの仕組みを理解し基本的な環境を構築できる。 | Webスクレイピングの仕組みが理解できない。 |
| ３．IoTの基本となるサーバ・クライアントアプリケーションが記述できる。 | IoT機器を用いたサーバ・クライアントアプリケーションの応用プログラムを記述できる。 | IoT機器を用いたサーバ・クライアントアプリケーションの基本的なプログラムを記述できる。 | サーバ・クライアントアプリケーションを記述できない。 |
| 4．ニューラルネットの仕組みやプログラムを理解しAI技術の基本を説明できる。 | ニューラルネットの仕組みを詳細に説明することができ，AI技術の基本的なプログラムが記述できる。 | ニューラルネットの基本な仕組みを説明することができ，AI技術の基本を理解できる。 | ニューラルネットやAI技術の基本な仕組みを説明することができない。
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学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 2-1
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学習・教育到達度目標 3-2
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JABEE (c)
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JABEE (d1)
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JABEE (d2-b)
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教育方法等
概要:
現代ではインターネットやスマートホンが世界中に広まり世の中の仕組みが大きく変化している。それに伴い，情報技術に関する様々な知識が各分野の技術者に求められるようになってきた。本科目ではその中でもIoT機器やWebからの情報取得，AI技術など，現代の情報社会で利用されている応用範囲の広いトピックとそれらを取り巻く基礎技術について解説する。
授業の進め方・方法:
まず初めに、情報社会を支えているLinux OSについての基本的な操作やプログラムの作成，実行方法を学習する。次に，既存サイトからの情報収集技術であるWebスクレイピングやサーバ・クライアントアプリケーションの作成方法，ネットワーク通信によるIoT機器からの情報発信・取得方法について解説する。最後にニューラルネットのプログラムやライブラリを用いた分類器の作成を通してAI技術の基本的な概念を説明する。
注意点:
前半は現代のネットワーク社会を支えるLinuxの環境を経験してもらう。実習形式で行なうので、まずコマンドを実行し、色々と試してみることが重要である。後半は、近年多用されている情報通信技術に関する様々なトピックについてポイントを絞って解説するので、興味を持って臨んで欲しい。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
講義の概要説明
Linuxの概要 |
講義の概要について理解する
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| 2週 |
Linuxの操作（１） |
Linuxの基本的なコマンド操作を理解する
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| 3週 |
Linuxの操作（２） |
Linux環境下の操作をコマンドのみで実施できる
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| 4週 |
Linuxの操作（３） |
Linux環境下でスクリプトプログラムを作成し実行することができる
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| 5週 |
Webスクレイピング技術（１） |
スクレイピングの概要を理解する
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| 6週 |
Webスクレイピング技術（２） |
パターンマッチングや置換操作を用いて複数ファイルから目的のデータを取り出すことができる
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| 7週 |
Webスクレイピング技術（３） |
スクレイピングの自動的かつ定期的な実行環境構築ができる
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| 8週 |
総合演習 |
Linuxコマンドライン操作とWebスクレイピングの総合演習を実施する
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| 2ndQ |
| 9週 |
IoT機器と通信アプリケーション（１） |
サーバ・クライアントモデルの概要を理解し簡単なプログラムを作成できる
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| 10週 |
IoT機器と通信アプリケーション（２） |
アプリケーションプロトコルの概念を理解し簡単なプログラムを作成できる
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| 11週 |
IoT機器と通信アプリケーション（３） |
IoT機器との双方向通信を実現しアプリケーションプログラムを作成できる
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| 12週 |
ニューラルネットワークとAI（１） |
パーセプトロンと誤差逆伝搬により分類器を作成することができる
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| 13週 |
ニューラルネットワークとAI（２） |
NNやCNNによるパターン認識について理解する
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| 14週 |
ニューラルネットワークとAI（３） |
Deep Learningと呼ばれる機械学習の手法を理解しライブラリを用いた簡単なプログラムを作成できる
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| 15週 |
［前期定期試験］ |
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| 16週 |
前期定期試験の返却と解説 |
試験結果を通して理解の程度を確認する
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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 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 60 | 0 | 0 | 0 | 0 | 40 | 100 |
| 基礎的能力 | 20 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 30 |
| 専門的能力 | 40 | 0 | 0 | 0 | 0 | 30 | 70 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |