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授業の目標
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・Pythonの基本的な文法や構文を習得する。
・アルゴリズムを理解し、プログラムとして実装できる技術を身につける。
・ライブラリを活用したプログラミング能力を身につける。
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到達目標
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・Pythonの文法を理解した上で、条件分岐やループ文などの基本的な処理がプログラムできる。
・与えられたアルゴリズムに対して、関数やライブラリを使って構造的にプログラムできる。
・Pythonで書かれた機械学習を行うコードを理解し、目的の処理を行えるように編集を加えることができる。
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身につく能力
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＜全学ディプロマ・ポリシー＞
○【知識・理解・技術】
１．各専門分野の知識・技術を習得し、活用する力を身につけている
【教養・基礎的能力】
２．幅広い教養と、外国語能力、情報活用能力、コミュニケーション能力などの基礎的能力を身につけている
【態度・志向性】
３．多様な価値観を有する人々と倫理観・責任感をもって協働することができる
【態度・志向性】
４．時代の変化に主体的に対応するため継続的に学び、自律的に行動することができる
【問題発見・解決能力】
５．専門の知識・技術及び基礎的能力を統合し活用して、問題を発見し解決する能力を身につけている
【ｸﾞﾛｰｶﾙ・創造的思考力】
６．地域的・国際的視点をあわせもち、また、新たな価値を想像する力を身につけている
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授業の概要
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Pythonによるプログラミングを、基礎から応用まで幅広く講義する。また、主に機械学習のアルゴリズムを対象として、実践的プログラミングに挑戦する。
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授業の計画
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【基礎編】
第01講：Python基礎１（概要、環境設定）
第02講：Python基礎２（初歩プログラミング）
第03講：Python基礎３（フロー制御）
第04講：Python基礎４（関数、リスト）
第05講：Python基礎５（データ構造、文字列）
【応用編】
第06講：Python応用１（ファイル操作）
第07講：Python応用２（Excel、Word、PDF操作）
第08講：Python応用３（CSV、JSON操作）
第09講：Python応用４（画像操作、画像処理）
第10講：Python応用５（Time、OpenCV）
【実践編】
第11講：Python実践１（機械学習：回帰）
第12講：Python実践２（機械学習：分類）
第13講：Python実践３（リアルタイム推論)
第14講：Python実践４（DCGAN）
第15講：Python実践５（人工生命）
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授業時間外学修の指示
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・講義後にmanabaにて毎回小テストを課すので必ず実施すること。
・講義資料の章末の課題に取り組むこと（一部はレポート課題として提出）。
・講義で扱ったプログラムがうまく動作せず、自身で解決できない場合は教員やTAに質問し、できないまま放置しないよう努めること。
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成績評価の方法
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・評価対象：小テストおよびレポートを提出期日までに全て提出した者
・評価割合：レポートの内容（50%）と定期試験の成績（50%）に、出席・小テストの内容・質疑応答等の受講態度を加味して総合的に評価する
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テキスト・参考書等
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テキスト：講義毎に資料を配布する（manabaにて各自ダウンロードすること）
参考書：Al Sweigart著、相川愛三訳「退屈なことはPythonにやらせよう：ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング」オライリー・ジャパン、定価：4070円、ISBN978-4-87311-778-2
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履修上の留意点
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・３セメスターで実施する「プログラミング言語Ⅰ」の履修が前提となります。
・各自が所有するノートPCを使用しますので必ず持ってきてください。
・Google Colaboratory を使うため、Googleアカウントを準備する必要があります。第１回目の講義で詳細を案内します。
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資料
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備考
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Google Colaboratory を使うため、Googleアカウントを事前に準備してください。
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