2025年度/3T13305001 (市大)

【集中講義】プログラミング演習Ｂ <後期>

本科目では，人工知能からデータ処理・計算機シミュレーション・画像処理・信号処理など，コンピュータを使った幅広い分野の解析手法について学ぶ。人工知能では，特に強化学習シミュレーションのためのプログラム作成法について学ぶ。更に，フラクタル画像，データ処理法・探索法の比較， DFT・FFTによる周波数解析について，例題を通してその手法を学習する。

担当教員氏名

上野 敦志

科目ナンバリング

TNA203208 (市大)

授業管轄部署

工学部

授業形態

演習

開講キャンパス

遠隔用

開講区分

集中講義

配当年次

2年 (市大)

注意: 配当年次は学部・学科によって異なる場合があるので、UNIPAで確認してください。

単位数

1単位 (市大)

注意: 実際の単位数は学部・学科によって異なる場合があるので、必ずUNIPAで確認してください。

到達目標

Ｃ言語を用いて，コンピュータを使った解析のためのプログラム作成法，及び，レポート作成法を修得する。

各授業回の説明

授業	授業内容
第1回	人工知能（１）：ガイダンス，擬似乱数の使用法の説明・演習（遠隔）
第2回	人工知能（２）：コードの分割法の説明・演習（遠隔）
第3回	人工知能（３）：プログラム開発の進め方と強化学習の基礎の説明（遠隔）
第4回	⼈⼯知能（４）：課題「強化学習」の説明，単純な強化学習エージェント作成（遠隔）
第5回	⼈⼯知能（５）：結果グラフ作成法の説明，強化学習エージェント作成（遠隔）
第6回	⼈⼯知能（６）：強化学習エージェント作成，シミュレーション（遠隔）
第7回	⼈⼯知能（７）：シミュレーション結果の考察とレポート作成（遠隔）
第8回	情報処理（１）：リスト構造，キュー構造の処理（遠隔）
第9回	情報処理（２）：ソート（遠隔）
第10回	情報処理（３）：二分探索木（遠隔）
第11回	情報処理（４）：MST(最小木)（遠隔）
第12回	情報処理（５）：ハッシュ法によるデータ処理（遠隔）
第13回	情報処理（６）：MSTとヒープ（遠隔）
第14回	情報処理（７）：DFT変換，FFT変換，ウェーブレット変換（遠隔）
第15回	まとめ

事前・事後学習の内容

各課題に対して十分なプログラミングを行い，レポートを作成するために，授業ごとに2時間程度の自習を行うことが望ましい。

成績評価方法

到達目標の達成度について評価を行う。 「人工知能」と「情報処理」それぞれで担当教員が課題を提示する。その提出物に対して評価し，「人工知能」と「情報処理」の平均点６０点以上を合格とする。 担当教員より，各課題ごとに提出方法を説明する。

履修上の注意

プログラミング言語，電気情報工学基礎演習Ａ及びＢ，プログラミング演習Ａを履修しておくこと。Ｃ言語の教科書を持参すること。

教科書

「アルゴリズムとデータ構造」平⽥ 富夫著・森北出版 第3版

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参考文献

必要に応じて資料を配布する。

オフィスアワー

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教員への連絡方法（メールアドレス等）

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