タイトル

開講年度 開講学部等
2025 工学部
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期 月5～6 講義  
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1061430070 プログラミング[Programming] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
田村 慶信[TAMURA Yoshinobu] ー
担当教員[ローマ字表記]
田村 慶信　[TAMURA Yoshinobu]
特定科目区分   対象学生   対象年次 3～
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
・Ｃ言語およびPythonの基礎を固める．
・行列，微分方程式などの数値解を求める数値計算および最適化に関するプログラム技術を修得する．
授業の到達目標
数値計算アルゴリズムをC言語とPythonを用いてプログラミングできる．AIに関するプログラミングができる．数値変数を適切に判断できる．プログラミングと人工知能に興味をもてる．言語の内容を理解できる．場面に応じてアルゴリズムを提案できる．さらに，より深い理解と発展的応用の基盤となるプログラミングの基礎学力を活用できる．
授業計画
【全体】
受講者全員がC言語およびPythonを用いた数値計算プログラムおよびAIプログラムを作成できるように，難易度別に分けてプログラム作成に取り組む．基本的な繰り返し演算から始まり，行列や微分方程式のプログラム，およびAIプログラムを作成できるようになるまで，段階を追ってプログラム課題が与えられる．授業を通して，簡単な数値計算およびAIプログラムを作成できるようになれば，最低限の目標は達成される.「単独」実施．
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 プログラミングの基本 授業の概要の説明とＣ言語テスト 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第2回 C言語プログラミング応用1 変数，入出力，条件文
繰り返し1：数値計算 		予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第3回 C言語プログラミング応用2 繰り返し2：級数計算 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第4回 C言語プログラミング応用3 関数：数値計算
配列1：1次元配列 		予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第5回 C言語プログラミング応用4 配列2：多次元配列
 		予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第6回 C言語プログラミング応用5 ポインタと関数 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第7回 C言語プログラミング応用6 実力テスト 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第8回 C言語プログラミング応用7 方程式の解 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第9回 C言語プログラミング応用8 連立方程式の解 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第10回 AIプログラミングの準備 データの前処理 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第11回 AIプログラミング応用1 データの学習 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第12回 AIプログラミング応用2 グラフ出力 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第13回 AIプログラミング応用3 データ判別の推定 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第14回 AIプログラミング応用4 結果に対する考察 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第15回 総合演習 最終レポート（演習） 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
第16回 まとめ 授業全体の総括 予習（2時間），復習（2時間）を行う．
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: --%　D: --%
成績評価法
授業内のレポート，学期末の課題レポートで評価します．
授業内のレポート 30%，学期末の課題レポート 70％
教科書にかかわる情報
教科書 書名 【「情報処理及び演習」で用いた教科書を持参】 ISBN
著者名 出版社 出版年
備考
プログラム作成のために，「情報処理及び演習」で用いた教科書を持参すること．
参考書にかかわる情報
備考
C言語と数値計算法，杉江日出澄，鈴木淳子，培風館，2004年．
メッセージ
講義内容の表面的な理解だけに留まらず，プログラミングには慣れを必要とするため，時間外のコンピュータ利用を積極的に行うこと．
キーワード
C言語，Python，数値計算法．
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 産業と技術革新の基盤をつくろう
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
関連科目
情報処理及び演習，データサイエンス技術，デジタル回路．
履修条件
連絡先
tamuray@yamaguchi-u.ac.jp
オフィスアワー
授業中またはメールにて問い合わせてください．随時対応します．

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