シラバス参照

開講年度(Academic Year) 2021 
科目コード/科目名
(Course Code / Course Title)
CC202/情報科学(化)
(Computer and Information Science for Chemistry Students) 
テーマ/サブタイトル等
(Theme / Subtitle)
担当者 (Instructor) 望月 祐志(MOCHIZUKI YUJI)他 
時間割 (Class Schedule) 春学期 (Spring Semester) 金曜日(Fri) 4時限(Period 4) オンライン
単位 (Credit) 2単位(2 Credits) 
科目ナンバリング
(Course Number)
CHE2610 
使用言語
(Language)
日本語
(Japanese) 
備考 (Notes) 2016年度以降入学者適用,化学科学生限定 
テキスト用コード (Text Code) CC202 



授業の
目標
Course
Objectives
現代の情報科学と計算機プログラミング技法の概略を学ぶ。  
This course will give an outline of modern-day computer science and computer programming techniques.  
授業の
内容
Course
Contents
情報処理の重要性があらゆる分野で高まっており,人工知能(Artificial Intelligence,AI)やモノのインターネット(Internet of Things,IoT)などのキーワードも身近になってきた。この講義では,情報処理に関する基礎的な知識(情報リテラシー)を学び,さらに計算機プログラミング技術を実習する。
プログラミングとは,計算機プログラム,つまり「情報処理手順を記述した,計算機に対する命令書」を作成することを言い,情報処理の中核的技術である。化学の研究でも,GAUSSIAN,GAMESS,AMBERなど数多くの分子計算プログラムが利用されている。本講義では,FortranとPythonの二つの計算機言語を使ってプログラミングを学ぶ。Fortranは歴史のある言語で (1957年登場),数値計算の分野で広く使われている。一方,Pythonは新しい言語で(1991年登場)、広い汎用性を持ち,特に自然言語(人間の言葉)やAIの研究に欠かせない。これら二つの性格の異なる計算機言語を通して,プログラミングの基本を身に着ける。併せて,化学分野での情報科学応用(ケモインフォマティクス)の基礎にもふれる。
ここで学ぶ情報処理の基礎的な知識や技術は,今後の学生生活の中はもちろん,社会に出てからも有用となるであろう。

なお,この科目はオンラインで実施されるが、基本的に「実習」であるから,毎回出席して作業を行うこと。
(注意:下記の授業計画は,順番が多少前後する可能性がある。)
 
The importance of data processing has risen sharply in all fields, and terms like artificial intelligence (AI) and internet of things (IoT) have become very familiar. In this course, students will learn fundamental knowledge related to data processing (information literacy), as well as various computer programming technologies.
Programming refers to writing a computer program, namely a discrete list of data processing commands for the computer to follow. Computer programming has become a central part of data processing. Even in chemistry research, programs like Gaussian, GAMESS, and Amber are used to run large molecular computations. Two programming languages are taught in this class: Fortran and Python. Fortran has a lengthy history (created in 1957) and has been used to perform arithmetic operations in a wide variety of fields. In contrast, Python is a relatively new language (created in 1991). It is extremely versatile and is particularly essential to the research of natural language (human languages) and AI. Using these two fairly different languages, students will learn the basics of computer programming. Furthermore, fundamentals of the so-called chemoinfomatics are addressed.
They learn the fundamental data processing knowledge and techniques that will pay dividends throughout the rest of their time in school and will surely prove useful in the working world. This course consists primarily of hands-on practice, and hence it is important to attend every lecture. (Note: The syllabus is subject to change based on the needs of the class.)  
授業計画
Course
Schedule
1. Fortran (1) プログラムの作成と実行 (古明地)  
2. Fortran (2) 四則演算と変数 (古明地)  
3. Fortran (3) 標準入力と条件分岐,配列 (古明地) 
4. Fortran (4) 反復計算 (古明地) 
5. 情報リテラシー (1) スーパーコンピュータとシミュレーション (望月)  
6. Python基礎 (1) プログラムの作成と実行、基礎文法 (古明地)  
7. Python基礎 (2) 組み込み関数・モジュール・リスト・メソッド (古明地)  
8. Python基礎 (3) 関数の定義,行列演算 (古明地)  
9. 情報リテラシー (2) 人工知能やIoT (望月)  
10. Python応用 (1) scikit-learnを用いた統計分析 (奥脇)  
11. Python応用 (2) 分子構造ファイルの読み込みと情報取得 (奥脇) 
12. Python応用 (3) ケモインフォマティクス用ソフトを用いた分子の取り扱い (奥脇) 
13. Python応用 (4) テキストマイニング (奥脇) 
14. オムニバス形式の話題提供 (望月,奥脇) 
授業時間外
(予習・復習
等)の学習
Study
Required
Outside
of Class
授業時間外に,充分時間を掛けて,課題作成作業に取り組む必要がある。  
成績評価
方法・基準
Evaluation
種類(Kind) 割合(%) 基準(Criteria)
平常点(In-class Points) 100  %
毎回のレポート(リアクションペーパー)12回分(100%)
備考(Notes)
未提出件数が6回以上の場合はD判定(不可)
テキスト
Textbooks
なし
参考文献
Readings
No 著者名
(Author/Editor)
書籍名
(Title)
出版社
(Publisher)
出版年
(Date)
ISBN/ISSN
1. 平田浩一   『情報リテラシー2019年版』   日経BP  2019  4822292355 
2. 富田博之・斎藤泰洋  『Fortran90/95プログラミング改定新版』   培風館  2011  4563015873  
3. 柴田淳  『みんなのPython第4版』   ソフトバンククリエイティブ  2017  479738946X  
4. 金子 弘昌  『化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門』   オーム社  2019  4274224414 
その他(Others)
その他
(HP等)
Others
(e.g. HP)
注意事項
Notice
 


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