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情報科学講究１

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令和２年度以降入学者 情報科学講究１
教員名 谷聖一
単位数    2 学年 3･4 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科
学期 前期 履修区分 必修
授業形態 対面授業
授業の形態 対面形式で実施する．
Canvas LMSコースID・コース名称 Q039241728　2024情報科学講究１（谷聖一・前・月5）
授業概要 コンピュータ科学の基礎　－－　理論と実際
授業のねらい・到達目標 コンピュータ科学の基礎的な素養を、理論と実際の２つの側面から複合的に身につけ、応用できるようになる。

この科目は文理学部（学士（理学））のディプロマポリシーDP1,2,3,4,5,6,7,8及びカリキュラムポリシーCP1,2,3,4,5,6,7,8に対応している。
・経験や学修から得られた豊かな情報科学の知識と教養に基づいて，自己の倫理観を倫理的な課題に適用することができる。（A-1-3）
・世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの背景を理解し，国際社会が直面している問題を情報科学の視点から説明することができる。（A-2-3）
・仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察できる。（A-3-3）
・問題を分析し，複数の解決策を提示した上で，問題を解決することができる。（A-4-3）
・責任と役割を担い，新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報科学の知識・情報を収集することができる。（A-5-3）
・さまざまな人々とのコミニュケーションを通じて相互の意思伝達を自由かつ確実に行い，他者との良好な関係を確立することができる。（A-6-3）
・集団の活動において，より良い成果を上げるために，指導者として他者と協働し，作業を行うことができる。（A-7-3）
・学修状況を自己分析し，その成果を評価することができる。（A-8-3）
授業の形式 講究
授業の方法 基本的に GitHub, Scrapbox, Discord でコミュニケーション行う．Zoom での参加者も同様である．
この講義では、資源の最適化問題を題材とし、問題解決のためのモデル化と解法の基礎的な手法を身につけると同時に、実際にプログラミングしシミュレーションを行う。
テキストの輪講とコンピュータを使った実習を交互に行う。また、発表の素材製作を通して、コンピュータ・ネットワークを用いた調査法・プレゼンテーション法を身につける。発表者は、レジュメを LaTeX で、発表素材をプレゼンテーション用ソフトウェアで製作することが要求される。

オンライン参加が認められた場合の受講方法： 授業時間帯にZoomにて授業に参加する．
履修条件 学科内規による
授業計画
1 プレゼンテーション技能実習：スライド作成と発表
【事前学習】シラバスを事前に確認し, 授業全体の流れを理解する （2時間）
【事後学習】授業内容に基づきスライドを制作する （2時間）
【授業形態】対面授業
2 科学技術文書作成実習：LaTeX
【事前学習】LaTex に関して復習しておく （2時間）
【事後学習】LaTex を文章を制作する課題に取り組む （2時間）
【授業形態】対面授業
3 意志決定論に関する輪講：意志決定のモデル、意志決定基準、期待効用理論、リスクに対する態度
【事前学習】意思決定論に関する発表の準備を事前に行う （2時間）
【事後学習】意思決定論に関するプログラミング課題に取り組む （2時間）
【授業形態】対面授業
4 意思決定論に関する計算機実験
【事前学習】意思決定論に関するプログラミング課題を完成させる （2時間）
【事後学習】討議に基づき，プログラムを改善する （2時間）
【授業形態】対面授業
5 最適化問題に関する輪講：効率の良い解法が存在する離散最適化問題を通して、モデル化に馴染む
【事前学習】モデル化について事前に発表を準備する （2時間）
【事後学習】モデル化に関する課題に取り組む （2時間）
【授業形態】課題研究
6 最適化問題に関する計算機実験
【事前学習】最適化問題に関する計算機実験のプログラム仕様について事前に確認する （2時間）
【事後学習】最適化問題に関するプログラミング課題に取り組む （2時間）
【授業形態】対面授業
7 動的計画法に関する輪講：ナップザック問題を通して、動的計画法の理解を深める
【事前学習】動的計画法について事前に発表を準備する （2時間）
【事後学習】動的計画法に関するプログラミング課題に取り組む （2時間）
【授業形態】対面授業
8 動的計画法の実装：動的計画法が有効な例題に対して、的確なモデル化を行い、実装を行う。
【事前学習】モデル化を行う対象について事前に確認する （2時間）
【事後学習】動的計画法に適したモデル化に関する課題に取り組む （2時間）
【授業形態】対面授業
9 メタヒューリスティックに関する輪講：シミュレーテッドアーニリング、遺伝的アルゴリズム、タブーサーチ
【事前学習】メタヒューリスティクスについて事前に発表を準備する （2時間）
【事後学習】メタヒューリスティクスに関するプログラミング課題に取り組む （2時間）
【授業形態】対面授業
10 タブーサーチを用いた解法に関する輪講
【事前学習】タブーサーチについて事前に発表を準備する （2時間）
【事後学習】タブーサーチに関するプログラミング課題のプログラムの仕様を検討する （2時間）
【授業形態】対面授業
11 タブーサーチを用いた解法の実装
【事前学習】実装するプログラムについて事前に検討する （2時間）
【事後学習】タブーサーチに関するプログラミング課題に取り組む （2時間）
【授業形態】対面授業
12 iOS/Android アプリケーション開発入門
【事前学習】iOS/Android アプリケーション開発について事前に確認する （2時間）
【事後学習】開発環境を構築する （2時間）
【授業形態】対面授業
13 開発する iOS/Android アプリケーションの仕様検討
【事前学習】開発する iOS/Android アプリケーションについて事前に仕様を検討する （2時間）
【事後学習】討議に基づき仕様を確定する （2時間）
【授業形態】対面授業
14 iOS/Android アプリケーション開発
【事前学習】仕様を確定し，開発スケジュールを検討する （2時間）
【事後学習】討議に基づき，アプリケーションを改善する （2時間）
【授業形態】対面授業
15 開発したアプリケーションの評価
【事前学習】アプリケーションを事前に完成させる （2時間）
【事後学習】開発したアプリケーションを評価する （2時間）
【授業形態】対面授業
その他
教科書 森畑 明昌 『Pythonによるプログラミング入門　東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ』 東京大学出版会 2019年
John V. Guttag 『Python言語によるプログラミング イントロダクション』 近代科学社 2017年 第2版
参考書 講義時に指示する
成績評価の方法及び基準 授業参画度:毎回の開発した内容・実験の内容・発表の内容・議論への参加の状況により評価する。(100%)
基本的に GitHub, Scrapbox, Discord でコミュニケーション行う．Zoom での参加者も同様である．
オフィスアワー 随時、Discord で対応する

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