プログラミング実践

科目名
Course Title
授業コード 単位数 配当年次 開講期間
Term
科目分類 ナンバリング
コード
曜日
コマ
教室 担当教員氏名
Instructor
プログラミング実践
Practical Programming
B103420001 2 2 後期授業 専門科目 AKKIS2236-J1 水5 C5-実習室1-B,C5-実習室1-C 楠木 祥文

オフィスアワー

楠木 水曜4コマ(B4棟 4F-W404室)

授業目標

プログラミングを使いこなす技術と知識をつける。
プログラミングを通して数学的思考力やアルゴリズム構築能力を養う。

教科書

特に定めない

参考書

必要に応じて授業内で提示する。

関連科目

知識情報システム学演習 I、プログラミング入門、知識科学概論、知識モデリング、機械学習、知識情報システム学演習 III(人工知能系)

授業時間外の学習(準備学習等について)

準備学習については必要に応じて講義中に指示します。
履修済の関連科目を復習していることが前提で講義を進めます。

授業の概要

プログラミング入門、知識情報システム学演習 I 、アルゴリズムとデータ構造に続き、プログラミングやアルゴリズム開発の能力を向上させるための演習を行う。また、関連する数学的知識を養う。線形代数プログラミング、最適化プログラミング、機械学習プログラミングの三つのテーマを扱う。演習にはC#を用いる。

授業計画

第1回 授業概要 準備学習等
第2回 統合開発環境の使い方 準備学習等
第3回 線形代数プログラミング(1)
行列の演算
準備学習等
第4回 線形代数プログラミング(2)
線形方程式の解法
準備学習等
第5回 線形代数プログラミング(3)
固有値の計算
準備学習等
第6回 線形代数プログラミング(4)
予備日
準備学習等
第7回 最適化プログラミング(1)
勾配法とニュートン法
準備学習等
第8回 最適化プログラミング(2)
拡張ラグランジュ法と交互方向乗数法
準備学習等
第9回 最適化プログラミング(3)
局所探索法とメタヒューリスティクス
準備学習等
第10回 最適化プログラミング(4)
予備日
準備学習等
第11回 機械学習プログラミング(1)
主成分分析と固有値計算
準備学習等
第12回 機械学習プログラミング(2)
線形回帰と線形方程式の解法
準備学習等
第13回 機械学習プログラミング(3)
クラスタリングとk平均法
準備学習等
第14回 機械学習プログラミング(4)
ロジスティック回帰と勾配法
準備学習等
第15回 機械学習プログラミング(5)
L1ノルム正則化と交互方向乗数法
準備学習等

成績評価

成績は授業時の課題から総合的に判断する。授業の中身を6割以上理解していることが単位取得の目安となる。
原則として課題をすべて提出していることが成績評価の必要条件となる。
正当な理由なき欠席や遅刻について、欠席を 1回、遅刻を 0.5回と計算して通算4回分に達した学生の単位は認めない。