三重大学ウェブシラバス


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科目の基本情報

開講年度 2024 年度
開講区分 工学部電気電子工学科/総合工学科電気電子工学コース ・専門教育
受講対象学生 学部(学士課程) : 2年次
選択・必修 選択
選択科目
授業科目名 アルゴリズムと人工知能
あるごりずむとじんこうちのう
Algorithms and Artificial Intelligence
単位数 2 単位
ナンバリングコード
開放科目 非開放科目    
開講学期

後期

開講時間 火曜日 3, 4時限
授業形態

対面授業

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所 工学部教室

担当教員 高瀬 治彦(工学研究科電気電子工学専攻)

TAKASE, Haruhiko

SDGsの目標
連絡事項

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要 ひととおりプログラムが書ける人を対象に,次の段階として,コンピュータソフトウエア技術の基礎としてのアルゴリズムと応用としての人工知能の基礎について学ぶ。これにより,高性能なソフトウエアを作成するために必要な技術や知識を修得する。内容としては,アルゴリズムの性能の評価法である計算量の概念,各種データ構造,各種探索・ソートのアルゴリズムのJava言語による実装,および,それらの応用法について学ぶ。
学修の目的 この講義の主要な目標は,次の2点である。①問題に応じた適切なアルゴリズムを選択できるようになる。②選択したアルゴリズムをもとに,プログラムを作成できるようになる。さまざまなアルゴリズムを学ぶことで,与えられた問題を効率よく解決するプログラムを作成できるようになることをめざす。この結果,基本情報処理技術者試験の関連分野の問題をある程度解けるようになることをめざす。
学修の到達目標 この講義の主要な目標は,次の2点である。
・問題に応じた適切なアルゴリズムを選択できるようになる。
・選択したアルゴリズムをもとに,プログラムを作成できるようになる。

★学習・教育目標:「基礎知識と専門知識」の修得,「デザイン能力・ものづくり能力」ための基礎作り.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
 多面的な思考能力と素養:日本や世界各国の種々の時代や地域には、多様な考え方が存在していることを学び、様々な立場から互いの意見を尊重して相互に理解できる。【認知的領域】
 技術者倫理:電気電子工学の基礎知識を身につけ、科学技術が社会や自然環境に及ぼす影響を理解し、責任ある技術者として行動できる。【情意的領域】
 基礎知識と専門知識:数学、自然科学、情報技術、並びに電気電子工学に関する基礎及び専門知識を修得し、それらの知識を応用できる。【認知的領域】
 デザイン能力・ものづくり能力:電気電子工学の基礎と専門知識を基にして、関連した情報の収集を図り、課題を解決する手法を提案でき、それに基づいて「ものづくり」を行える。【技能表現領域】
 コミュニケーション能力:実験した内容や考察した内容、調査した内容を図、表等を利用して文書により表現し、他人に説明できる能力、討論を行える。専門とする分野の英語で書かれた文献について理解し、説明できる。【技能表現領域】
 自主的継続的学習能力:電気電子工学に関連する種々の分野に関心を持ち、未知な分野が広がっていることを感じて、自主的、継続的な学習が必要であることを認識できる。【情意的領域】
 制約下での仕事の推進・統括:電気電子工学分野の基礎に関する与えられた課題または自ら設定した課題について、計画的に物事を進め、期限までにまとめて報告書を提出できる。【認知的領域】

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  •  主体性
考える力
  •  幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  •  表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  •  社会人としての態度・倫理観

○ JABEE 関連項目
学習・教育目標との関連(達成度点検シートの重み):基礎・専門知識(0.8),自主的継続的学習能力(0.1),制約下での仕事(0.1)
成績評価方法と基準 最終レポートにより判定する.ただし,講義の7割以上に出席した者のみを,単位授与の対象者とする。
授業の方法 講義 演習

授業の特徴

PBL

特色ある教育

Moodleを活用する授業

英語を用いた教育

授業アンケート結果を受けての改善点 他の類似講義を参考に,eラーニングシステムMoodleの有効な利用法,分かりやすい講義の進め方について検討している。
教科書
参考書 プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造 第2版 (紀平拓男・春日伸弥,ソフトバンククリエイティブ)
アルゴリズム図鑑 絵で見てわかる26のアルゴリズム (石田保輝, 宮崎修一, 翔泳社)
アルゴリズムイントロダクション第4版 第1巻 (T.コルメン・C.ライザーソン・R.リベスト・C.シュタイン,近代科学社)
アルゴリズムイントロダクション第3版 第2巻 (T.コルメン・C.ライザーソン・R.リベスト・C.シュタイン,近代科学社)
アルゴリズムイントロダクション第3版 総合版 (T.コルメン・C.ライザーソン・R.リベスト・C.シュタイン,近代科学社)
プログラミングコンテスト チャレンジブック (秋葉拓哉・岩田陽一・北川宣稔,マイナビ)
Java データ構造とアルゴリズム 基礎講座(長尾和彦,技術評論社)
明解 Javaによるアルゴリズムとデータ構造 (柴田望洋,ソフトバンククリエイティブ)
オフィスアワー 毎週水曜日18:00-19:00 第1合同棟3階 7306室
受講要件 プログラミング演習を履修済みであること.
予め履修が望ましい科目 計算機基礎
発展科目 知的システム設計PBL
その他 この講義は,授業時間中にPCにて実際にプログラムを作成する。
授業にはPCを持参すること。
なお,授業の連絡はMoodleの専用コースにて行う。履修登録後に担当教員が登録するので,登録漏れ等がある場合は,連絡すること。

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード 探索アルゴリズム,整列アルゴリズム,データ構造,木構造,スタック,キュー,再帰呼び出し,リスト,マップ,ハッシュ,数値計算
Key Word(s) Search Algorithm, Sort Algorithm, Data Structure, List, Stack, Queue, Recursive Call, List, Map, Hash, Numerical Processing
学修内容 各回の内容を以下に示す.なお【】内は対応する教科書の章である.

1. 導入
2. Eclipseを使ったJavaプログラミング アルゴリズムの評価尺度
3. ソート
4. ソート 再帰呼び出し
5. サーチ
6. リスト
7. スタック,キュー
8. ツリー構造
9. マップとハッシュ
10. 浮動小数点型と数値計算 【誤差 ニュートン法・二分探索】
11. 浮動小数点型と数値計算 【数値微分 数値積分 モンテカルロ法】
12. 人工知能の基礎【バックトラック方法と幅優先探索】
13. 人工知能の基礎【動的計画法】
14. 最終課題
15. 最終課題(続き)
16. 総括
事前・事後学修の内容 事前学修:授業内容の概略は,事前にmoodleにて公開する。参考図書などを使い予習したうえで,講義に臨むこと。
事後学修:ほとんどの回で演習を行う。発展問題も用意するので,各自復習すること。
事前学修の時間:60分/回    事後学修の時間:60分/回

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