日本語 English
| 開講年度/ Academic YearAcademic Year |
20252025 |
| 科目設置学部/ CollegeCollege |
人工知能科学研究科/Graduate School of Artificial Intelligence and ScienceGraduate School of Artificial Intelligence and Science |
| 科目コード等/ Course CodeCourse Code |
VR501/VR501VR501 |
| テーマ・サブタイトル等/ Theme・SubtitleTheme・Subtitle |
|
| 授業形態/ Class FormatClass Format |
オンライン（全回オンライン）/Online (all classes are online)Online (all classes are online) |
| 授業形態（補足事項）/ Class Format (Supplementary Items)Class Format (Supplementary Items) |
発話を伴う授業を学内で受講する場合はX306教室の利用可 |
| 授業形式/ Class StyleCampus |
講義/LectureLecture |
| 校地/ CampusCampus |
池袋/IkebukuroIkebukuro |
| 学期/ SemesterSemester |
春学期/Spring SemesterSpring Semester |
| 曜日時限・教室/ DayPeriod・RoomDayPeriod・Room |
水6/Wed.6 Wed.6 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 |
AIR5600 |
| 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 |
|
| 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 |
－（履修中止制度なし/ No system 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 |
|
| 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 |
This course aims to provide students with an understanding of the basic concepts and fundamentals of the Python language and programming skills for use in research activities.
Basic concepts: lectures on basic programming concepts (e.g. variables, data types, control structures).
Introduction to Python: introduces basic Python syntax and usage.
Using Python packages: learn data analysis and text processing using Python with exercises
| 1 | 導入: プログラミングとは何か？Pythonの特徴（１） ・Google Colobの準備 ・データ型と変数 ・四則演算 |
| 2 | 導入: プログラミングとは何か？Pythonの特徴（２） ・制御構造（if文、for/whileループ） ・リスト、辞書などのデータ構造 ・テキストファイルの読み書き |
| 3 | 導入: プログラミングとは何か？Pythonの特徴（３） ・関数の定義と使用 ・モジュールの使用 |
| 4 | アルゴリズム: アルゴリズムからプログラミングの作成練習 ・簡単なアルゴリズムの例 ・アルゴリズムの設計と実装の基本 |
| 5 | アルゴリズム: アルゴリズムからプログラミングの作成練習 アルゴリズムを使ったプログラムの作成 |
| 6 | Numpyの基礎 ・配列の作成と操作 ・数学的演算と関数 |
| 7 | Numpyの基礎とデータの可視化 ・高度な配列操作とアプリケーション ・Matplotlibを使用したグラフの作成 |
| 8 | Pandasによるデータ処理 ・データフレームの基本 ・データの読み込み、クリーニング、変換 |
| 9 | Pandasによるデータ処理 ・データの分析と操作 ・簡単なWebスクレイピング |
| 10 | クラスとオブジェクト指向プログラミング ・クラスの基本概念 ・クラスの定義とメソッドの実装 ・機械学習で用いるモジュールの利用について |
| 11 | Pythonの技法 ・正規表現 ・リスト内包 |
| 12 | 自作プログラミング演習（１） |
| 13 | 自作プログラミング演習（２） |
| 14 | 自作プログラミングの発表 |
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
| 補足事項 (Supplementary Items) |
|---|
| 上記はシラバス執筆時の予定であり，変更する場合がある。履修許可者は，初回授業までに「Canvas LMS」に ログインして詳細を確認すること。 |
授業時間外の学習に関する指示は，必要に応じて別途指示する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
単元ごとの課題提出(70%) 最終課題発表(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
主に初学者を対象とした講義です。
プログラミング経験が少ない、Pythonを実際に触れたことがない方向けの講座です。
積極的な学習姿勢が求められます。最低限の問題はこちらで提示しますが、自主的な学習と実践に積極的に取り組んでください。
シラバスは予定であり、変更される場合があります。
履修者は初回授業前にCanvas LMSにログインし、詳細を確認してください。
本科目は、全授業回数の50％以上がディスカッションなど双方向形式の授業によって運営される。
この講座では、Python言語の基本概念や基礎を理解し、研究活動で利用するためのプログラミング能力を身につけることを目指します。
This course aims to provide students with an understanding of the basic concepts and fundamentals of the Python language and programming skills for use in research activities.
基本概念: プログラミングの基本的な概念（変数、データ型、制御構造など）を講義します。
Python入門: Pythonの基本的な文法と使用方法を紹介します。
Pythonのパッケージの利用: 練習課題を行いながらPythonを使ったデータ分析やテキスト処理を学びます
Basic concepts: lectures on basic programming concepts (e.g. variables, data types, control structures).
Introduction to Python: introduces basic Python syntax and usage.
Using Python packages: learn data analysis and text processing using Python with exercises
| 1 | 導入: プログラミングとは何か？Pythonの特徴（１） ・Google Colobの準備 ・データ型と変数 ・四則演算 |
| 2 | 導入: プログラミングとは何か？Pythonの特徴（２） ・制御構造（if文、for/whileループ） ・リスト、辞書などのデータ構造 ・テキストファイルの読み書き |
| 3 | 導入: プログラミングとは何か？Pythonの特徴（３） ・関数の定義と使用 ・モジュールの使用 |
| 4 | アルゴリズム: アルゴリズムからプログラミングの作成練習 ・簡単なアルゴリズムの例 ・アルゴリズムの設計と実装の基本 |
| 5 | アルゴリズム: アルゴリズムからプログラミングの作成練習 アルゴリズムを使ったプログラムの作成 |
| 6 | Numpyの基礎 ・配列の作成と操作 ・数学的演算と関数 |
| 7 | Numpyの基礎とデータの可視化 ・高度な配列操作とアプリケーション ・Matplotlibを使用したグラフの作成 |
| 8 | Pandasによるデータ処理 ・データフレームの基本 ・データの読み込み、クリーニング、変換 |
| 9 | Pandasによるデータ処理 ・データの分析と操作 ・簡単なWebスクレイピング |
| 10 | クラスとオブジェクト指向プログラミング ・クラスの基本概念 ・クラスの定義とメソッドの実装 ・機械学習で用いるモジュールの利用について |
| 11 | Pythonの技法 ・正規表現 ・リスト内包 |
| 12 | 自作プログラミング演習（１） |
| 13 | 自作プログラミング演習（２） |
| 14 | 自作プログラミングの発表 |
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
| 補足事項 (Supplementary Items) |
|---|
| 上記はシラバス執筆時の予定であり，変更する場合がある。履修許可者は，初回授業までに「Canvas LMS」に ログインして詳細を確認すること。 |
授業時間外の学習に関する指示は，必要に応じて別途指示する。
| 種類 (Kind) | 割合 (%) | 基準 (Criteria) |
|---|---|---|
| 平常点 (In-class Points) | 100 |
単元ごとの課題提出(70%) 最終課題発表(30%) |
| 備考 (Notes) | ||
なし/None
主に初学者を対象とした講義です。
プログラミング経験が少ない、Pythonを実際に触れたことがない方向けの講座です。
積極的な学習姿勢が求められます。最低限の問題はこちらで提示しますが、自主的な学習と実践に積極的に取り組んでください。
シラバスは予定であり、変更される場合があります。
履修者は初回授業前にCanvas LMSにログインし、詳細を確認してください。
本科目は、全授業回数の50％以上がディスカッションなど双方向形式の授業によって運営される。