Applied Exercise in Programming

開講年度

2025Year

開講学期

Second Semester

科目名

Applied Exercise in Programming

授業種別

Practice

科目名（英語）

Applied Exercise in Programming

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A1500062 Applied Exercise in Programming

担当教員

WOO Hanwool

単位数

1.0Credits

曜日時限

Thu.6Period

キャンパス

Shinjuku Remote

教室

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 20 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 80 ％
3 汎用的問題解決力の修得 0 ％
4 道徳的態度と社会性の修得 0 ％

具体的な到達目標

(1) C言語基礎の習得(2) ポインタ基礎の習得(3) オブジェクト指向を用いたプログラミングの習得(4) 知能機械のプログラム技法の習得

受講にあたっての前提条件

到達目標をよく理解し、高いレベルでの達成を目指す意欲があること

授業の方法とねらい

本授業では，Pythonの基礎から応用までを体系的に学びます．基本的な文法，データ型，制御構造に加え，関数，クラス，モジュールの活用方法を習得します．さらに，ファイル操作やライブラリの利用など，実践的なスキルも身につけます．データ処理やアルゴリズムの基礎を学びながら，演習を通じて問題解決能力を養います．また，簡単なプログラム開発を通じて，実践的な開発の流れを理解します．最終的に，Pythonを活用した開発やデータ分析の基礎力を身につけ，実社会で応用できるスキルを獲得することを目指します．

AL・ICT活用

Support for self-learning using ICT

第1回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

事前学習

「情報処理入門」「情報処理演習」「メカトロニクス基礎演習」「プログラミング演習」「ロボットの知能」の履修をおすすめする．

1時間

授業内容

Pythonの紹介
：Pythonのメリット，他言語との違い，Pythonでできること，開発環境の構築方法

事後学習・事前学習

開発環境を構築し，授業内容を復習する．

1時間

第2回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

変数とデータ型，演算子
：変数の宣言，データ型の種類，演算子の種類

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第3回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

条件分岐と繰り返し
：if, 単純分岐，多岐分岐，入れ子構造，繰り返し（while, for, break, continue）

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第4回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

関数
：関数の定義，戻り値，引数

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第5回

授業形態

対面

授業内容

中間筆記テスト
：対面で実施します．教室は第4回授業でお知らせします．

事後学習・事前学習

試験問題を復習する．

1時間

第6回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

オブジェクト指向構文
：クラス，カプセル化，継承

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第7回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

ファイル入出力
：ファイルの読み込み，内容の表示，ファイルの書き込み

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第8回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

グラフの描画
：折れ線グラフ，散布図，棒グラフ，色・凡例・線種の指定

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第9回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

数値計算
：ベクトル，行列，行列同士の演算，型変換

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第10回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

画像処理
：画像表示，フィルタ処理，物体検出

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第11回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

機械学習
多クラス識別（Support Vector Machine or Neural Network）

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第12回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

動作計画
：Rapidly-exploring Random Tree

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第13回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

動作計画
：A*アルゴリズム

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第14回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

レポート課題

事後学習・事前学習

授業内容を復習する．

1時間

第15回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

学習内容の振り返り

事後学習

授業内容を復習する．

1時間

成績評価の方法

筆記テストと数回のレポートにより評価し，60点以上の者に単位を認める．なお，特別な理由なしに欠席をした場合や授業の演習成果が無いと判断される場合は減点する．

受講生へのフィードバック方法

KU-LMSから質問を受け付け，回答する．

教科書

授業中に配布するプリントを利用する．

参考書

指定参考書なし．

オフィスアワー

メール連絡いただければ日程調整して対応します．

受講生へのメッセージ

Pythonを活用した開発やデータ分析の基礎力を身につけ，実社会で応用できるスキルを獲得することを目指します．

実務家担当科目

Not applicable

実務経験の内容

教職課程認定該当学科

Not applicable

その他の資格・認定プログラムとの関連

Syllabus data