日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20242024 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
理学部/College of ScienceCollege of Science |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
CC202/CC202CC202 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
対面（全回対面）/Face to face (all classes are face-to-face)Face to face (all classes are face-to-face) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
|
| 授業形式/ Class StyleCampus |
演習・ゼミ/SeminarSeminar |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
金4/Fri.4 Fri.4 ログインして教室を表示する（Log in to view the classrooms.） |
| 単位/ CreditsCredits |
22 |
| 科目ナンバリング/ Course NumberCourse Number |
CHE2610 |
| 使用言語/ LanguageLanguage |
日本語/JapaneseJapanese |
| 履修登録方法/ Class Registration MethodClass Registration Method |
科目コード登録/Course Code RegistrationCourse Code Registration |
| 配当年次/ Assigned YearAssigned Year |
配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。配当年次は開講学部のR Guideに掲載している科目表で確認してください。 |
| 先修規定/ Prerequisite RegulationsPrerequisite Regulations |
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| 他学部履修可否/ Acceptance of Other CollegesAcceptance of Other Colleges |
履修登録システムの『他学部・他研究科履修不許可科目一覧』で確認してください。 |
| 履修中止可否/ Course CancellationCourse Cancellation |
〇（履修中止可/ Eligible for cancellation） |
| オンライン授業60単位制限対象科目/ Online Classes Subject to 60-Credit Upper LimitOnline Classes Subject to 60-Credit Upper Limit |
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| 学位授与方針との関連/ Relationship with Degree PolicyRelationship with Degree Policy |
各授業科目は、学部・研究科の定める学位授与方針（DP）や教育課程編成の方針（CP）に基づき、カリキュラム上に配置されています。詳細はカリキュラム・マップで確認することができます。 |
| 備考/ NotesNotes |
化学科学生限定 |
This course will give an outline of modern-day computer science and computer programming techniques.
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.
| 1 | Fortran (1) プログラムの作成と実行 （森） |
| 2 | Fortran (2) 四則演算と変数 （森） |
| 3 | Fortran (3) 標準入力と条件分岐，配列 （森） |
| 4 | Fortran (4) 反復計算 （森） |
| 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 (土居） |
| 7 | Python基礎 (2) 組み込み関数・モジュール・リスト・メソッド （土居） |
| 8 | Python基礎 (3) 関数の定義，行列演算 （土居） |
| 9 | 情報リテラシー (2) 人工知能や機械学習 （望月） |
| 10 | Python応用 (1) scikit-learnを用いた統計分析 （土居） |
| 11 | Python応用 (2) 分子構造ファイルの読み込みと情報取得 （土居） |
| 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 （土居） |
| 13 | 情報リテラシー (3) IoT、メタバース、量子コンピュータなど （望月） |
| 14 | Python応用 (4) テキストマイニング （土居） |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
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。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
毎回のレポート14回分(80%) 出席態度(20%) |
| 備考 (Notes) | ||
| レポートの未提出件数が3回以上の場合はD判定（不可） | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 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 |
| 2 | 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 | 479738946 |
| 3 | 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 |
コード作成も可能な生成系AIのチャットツール（ChatGPTなど）の利用については授業の中で指示するので，注意されたい。なお，リテラシーの回では実習での使用の可能性があることを併記する。
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.
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。
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.
| 1 | Fortran (1) プログラムの作成と実行 （森） |
| 2 | Fortran (2) 四則演算と変数 （森） |
| 3 | Fortran (3) 標準入力と条件分岐，配列 （森） |
| 4 | Fortran (4) 反復計算 （森） |
| 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 (土居） |
| 7 | Python基礎 (2) 組み込み関数・モジュール・リスト・メソッド （土居） |
| 8 | Python基礎 (3) 関数の定義，行列演算 （土居） |
| 9 | 情報リテラシー (2) 人工知能や機械学習 （望月） |
| 10 | Python応用 (1) scikit-learnを用いた統計分析 （土居） |
| 11 | Python応用 (2) 分子構造ファイルの読み込みと情報取得 （土居） |
| 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 （土居） |
| 13 | 情報リテラシー (3) IoT、メタバース、量子コンピュータなど （望月） |
| 14 | Python応用 (4) テキストマイニング （土居） |
板書 /Writing on the Board
スライド（パワーポイント等）の使用 /Slides (PowerPoint, etc.)
上記以外の視聴覚教材の使用 /Audiovisual Materials Other than Those Listed Above
個人発表 /Individual Presentations
グループ発表 /Group Presentations
ディスカッション・ディベート /Discussion/Debate
実技・実習・実験 /Practicum/Experiments/Practical Training
学内の教室外施設の利用 /Use of On-Campus Facilities Outside the Classroom
校外実習・フィールドワーク /Field Work
上記いずれも用いない予定 /None of the above
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。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
毎回のレポート14回分(80%) 出席態度(20%) |
| 備考 (Notes) | ||
| レポートの未提出件数が3回以上の場合はD判定（不可） | ||
なし/None
| No | 著者名 (Author/Editor) | 書籍名 (Title) | 出版社 (Publisher) | 出版年 (Date) | ISBN/ISSN |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 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 |
| 2 | 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 | 479738946 |
| 3 | 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 |
コード作成も可能な生成系AIのチャットツール（ChatGPTなど）の利用については授業の中で指示するので，注意されたい。なお，リテラシーの回では実習での使用の可能性があることを併記する。