| 開講学期／Course Start | 2026年度／Academic Year 後期／Second |
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| 開講曜限／Class period | 火/Tue 5 , 火/Tue 6 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | システム理化学科数理情報システムコース／Department of Sciences and InformaticsCourse of Mathematical Science and Informatics |
| 対象学年／Year | 2年 , 3年 , 4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 システム理化学科 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 必修 |
| 授業方法／Lecture or Seminar | 演習科目 |
| 授業科目名／Course Title | Python応用演習／Applied Python Practice |
| 単位数／Number of Credits | 1 |
| 担当教員名／Lecturer | 泉 佑太 (システム理化学科数理情報システムコース) , 橘 理恵 (システム理化学科数理情報システムコース) |
| 時間割コード／Registration Code | J4204 |
| 連絡先／Contact |
泉 佑太(yizumi_at_muroran-it.ac.jp (_at_を@に変えてください) J204) 橘 理恵(教員室: V305室 e-mail: rtachibana@muroran-it.ac.jp) |
| オフィスアワー／Office hours |
泉 佑太(特に指定しない。面談などを希望する場合、まずメールで連絡をすること。 ) 橘 理恵(火曜日 16:00－17:00 (V305室)) |
| 実務経験／Work experience |
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| 更新日／Date of renewal | 2026/09/09 |
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| 授業のねらい ／Learning Objectives |
「 Python応用プログラミング」、「データ処理応用」の演習を通して、講義（座学）で学んだ事柄をより深く理解する。 課題1. Python応用プログラミング Python応用プログラミング課題では、コンピュータ知能に関わる知識情報処理として、選択と意思決定のアルゴリズムについて、その基礎的手法をプログラミングし、実行結果を考察することで理解する。 課題2. データ処理応用 テキストや画像などのデータをコンピュータで処理する方法について、その基礎を学ぶ。本演習では、データの特徴を理解し、目的に応じた処理や分析を行うためのプログラミング技法の基礎的内容を身につけることをねらいとする。 |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
課題1. Python応用プログラミング 目標1-1：探索と行動選択などコンピュータ知能の基本アルゴリズムを理解・作成できる。 目標1-2：高度な意思決定アルゴリズムなど、作成・改良できる。 目標1-3：学習した内容を正しく論理的にレポートによって説明できる。 課題2：データ処理応用 目標2-1：テキストや画像などのデータに対する基本的な前処理および数値表現を実装できる。 目標2-2：数値表現されたデータに対して適切な処理を実装し、その結果を評価できる。 目標2-3：処理方法、結果および考察を、図表等を用いて技術レポートとして説明できる。 |
| 授業計画 ／Course Schedule |
第１回：「 Python応用プログラミング」「データ処理応用」に関する演習内容の概要説明、成績評価・レポート提出法の説明ガイダンス、環境構築について説明 第２回：Python応用プログラミング１：Pythonの基本的文法の確認 第３回：Python応用プログラミング２：Pythonによるオブジェクト指向プログラミング 第４回：Python応用プログラミング３：プロットとクラス 第５回：Python応用プログラミング４：計算複雑性 第６回：Python応用プログラミング５：ナップザック問題とグラフ最適化 第７回：Python応用プログラミング６：課題プログラムの基礎設計と開発 第８回：Python応用プログラミング７：課題プログラムの中間レビューと改善 第９回：データ処理応用：テキストデータの処理 第１０回：データ処理応用：データの数値表現 第１１回：データ処理応用：特徴表現とその活用 第１２回：データ処理応用：分類と評価 第１３回：データ処理応用：学習済みモデルの活用 第１４回：データ処理応用：応用課題の設計と開発 第１５回：データ処理応用：応用課題の評価と改善 本演習では学生各自のコンピュータに二つの課題のPythonでのプログラミング環境を構築して実施します。授業へのコンピュータ持ち込みに関しては第1回でアナウンスします。 総授業時間数（実時間）：1単位（45分/60分）×2時限×15回＝22.5時間 各回の学修時間の目安は、事前・事後合わせて1時間必要です。 講義時間外に演習室を開放していますので，各回の自主的な学修に利用できます。 |
| 教科書 ／Required Text |
なし。演習時間中またはMoodleを使用し、適宜配布する。 |
| 参考書等 ／Required Materials |
現代社会と情報システム 室蘭工業大学現代情報学研究会著 朝倉書店 2025現代社会と情報システム 岡田吉史 [ほか] 著 朝倉書店 2025(ISBN:9784254123166) |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
到達度目標の全ての項目について、提出されたレポートの内容で成績を判定する。 100点満点中60点以上が合格点である。 課題1. Python応用プログラミング 50点 レポートにおいて、論述問題および実験的課題を出題し、目標1-1から目標1-3の達成度を評価する。 課題2. データ処理応用 50点 レポートにおいて、論述問題および実験的課題を出題し、目標2-1から目標2-3の達成度を評価する。 ※レポート課題ごとに大規模言語モデル（LLM）の利用について説明があった場合，その説明通り利用していないことが発覚した場合，レポート点を減点しますので注意してください。 |
| 履修上の注意 ／Notices |
不合格の場合は再履修すること。 再履修する場合、正規学年の学生と同様に出席し、レポートを提出すること。 関連科目の内容を調べ、理解して授業に臨むこと。 |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
本講義は基礎的なプログラミングの学習ではなく，実践的で現実的な課題（実問題）についてこれまで学んだことを組み合わせながら取り組みます。実問題が対象ですので，全ての問題が綺麗な理論に従うとは限りなく，何らかの計測誤差や観測値の揺らぎが入り込みます。このようなイレギュラーを情報システムとしてどのように解決するかが情報技術者の腕の見せ所です。慣れるまでは大変かもしれませんが，がんばりましょう。 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照 |
| 関連科目 ／Related course |
C言語演習、C言語、データ構造とアルゴリズム、Python基礎演習、理工学情報学、統計的データ分析，現代情報学概論 |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||