情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences
PRI300KA-CS-293（情報学基礎 / Principles of informatics 300）情報科学実験Computer Science Laboratory Work
日高 宗一郎、黄 潤和、馬 建華Soichiro HIDAKA, Huang RUNHE, Ma JIANHUA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 情報科学部Faculty of Computer and Information Sciences |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2023 |
| 授業コードClass code | J0442 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 火1/Tue.1,火2/Tue.2 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 / Koganei |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | 3～4 |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 他学部公開科目Open Program | |
| 他学部公開（履修条件等）Open Program (Notes) | |
| グローバル・オープン科目Global Open Program | |
| 成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | |
| 成績優秀者の他学部科目履修（履修条件等）Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| SDGsCPSDGs CP | |
| アーバンデザインCPUrban Design CP | |
| ダイバーシティCPDiversity CP | |
| 未来教室CPLearning for the Future CP | |
| カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
| 千代田コンソ単位互換提供（他大学向け）Chiyoda Campus Consortium | |
| 選択・必修Optional/Compulsory | |
| カテゴリー（2022年度以降入学者）Category (2022~) | |
| カテゴリー（2021年度以前入学者）Category (~2021) | |
| カテゴリーCategory |
専門教育科目 専門科目 |
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Outline (in English)
It is important for students to deeply understand both software and programming in computer science. From this experiment course, students will enhance their programming knowledge and practice through making Android applications, data insights with cluster analysis, and implementations of programming languages.
Before/after each lecture, students will be expected to spend two hours to understand the course content and write program for exercises.
Grading will be decided based on requested reports (100%).
授業で使用する言語Default language used in class
日本語・英語併用 / Japanese & English
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
情報科学を学ぶにはソフトウェアとプログラミングに関する深い理解が必要となる。本講義では、Androidアプリの作成や、クラスター分析によるデータの解析や、プログラミング言語処理系の実装など、今まで学んできたことがらよりも高度な実験に取り組むことにより、情報科学分野のより深い知見を得ることを目標にする。
到達目標Goal
三つの実験テーマの実装などを通して、現在世の中で利用されている技術をプログラミングする能力を獲得する。アプリに関しては、Android Studioを用て様々なアプリを作成する。次に，いくつかの簡単な例を使用してクラスター分析をどのように、最も広く用いられるクラスタリングアルゴリズムの学習に進む。最後に、構造化されたデータの入出力や簡単なプログラミング言語の解析、解釈について、実装を通して習得する。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
情報科学部ディプロマポリシーのうち「DP3-1」と「DP4-3」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語・英語併用 / Japanese & English
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
受講者は、担当教員の異なる三つの実験に取り組む。実験は多様なソフトウェアと様々なアルゴリズムの実装まで多岐にわたり、４から５週で一定の成果を上げることが求められる。
各課題に対しては、教員やTAによるレビュー等を通じて、各ステップ毎に必要な知識の理解を促すようにフィードバックを行う。
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[対面/face to face]：講義全体の説明, 第一回の実験テーマの説明とAndroid Studioのインストール
講義全体の概要を理解するとともに，実験テーマの概要を理解し，システム構築に必要な環境を整える
2[対面/face to face]：Androidアプリのプログラム
Androidアプリの構造，プログラムの流れ、GUI設計とイベント処理
3[対面/face to face]：加速度センサーを使ったアプリ
Androidエミュレータとスマホからの加速度データの取得及び表示
4[対面/face to face]：加速度の読み込みと万歩計アプリ
加速度CSVファイルを読み込み，歩数を計算，表示し，精度を検証する
5[対面/face to face]：第二回の実験テーマの説明，概要と内容を理解する
クラスタリングの説明とPythonプログラミングに必要な環境を整える
6[対面/face to face]：K-Means法
K-means法のアルゴリズムを理解し，k-meansアルゴリズムの実装を行う
7[対面/face to face]：DBSCAN法
DBSCAN法の概要，DBSCAN法のアルゴリズムを理解し，DBSCANアルゴリズムの実装を行う
8[対面/face to face]：HAC法
HAC法の概要とアルゴリズムを理解し，HACアルゴリズムの実装を行う
9[対面/face to face]：クラスタリングの実装と結果の考察
クラスタリングアルゴリズムを実装し，point cloudデータの分析と考察を行う
10[対面/face to face]：第三回の実験テーマの説明と環境設定
第三回の実験の概要を説明し，実験の準備を行う
11[対面/face to face]：抽象構文木
構造化されたデータやプログラミング言語の内部表現としての抽象構文木の実装を行う
12[対面/face to face]：字句解析・構文解析
リテラル，演算子やキーワードを認識する字句解析器の実装と，構文解析器結合子を用いた構文解析の実装を行う
13[対面/face to face]：プログラムの解釈
具体的なプログラムの字句解析・構文解析により得られた抽象構文木の解釈器の実装を行う
14[対面/face to face]：構造化されたデータの入出力
前回までの実装を応用し，構造化されたデータの入出力の実装を行う
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
講義内で課題，あるいは各回に到達目標を設定するので，講義内で課題を完成できない場合や，目標に到達できない学生は，次回の講義までに課題の完成，目標到達までの作業などの授業外学習を行うこと。本授業の準備・復習時間は，計2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
必要なテキストは講義内で適宜示す．
参考書References
特になし．
成績評価の方法と基準Grading criteria
講義内で出される課題の出来、及び三つの実験のそれぞれで提出する最終レポートの出来により総合的に評価する(100％)。各実験の最終レポートの点数は、等配分(1/3)して、総合成績を算出する。ただし、各実験において合格点を得られない場合は、総合成績として不合格となる。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
特になし．
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
実験では貸与PCを利用する．