生命科学部Faculty of Bioscience and Applied Chemistry
COT100YB（計算基盤 / Computing technologies 100）計算機科学概論 ＩＩBasic Computer Science II
豊田 太郎Taro TOYOTA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 生命科学部Faculty of Bioscience and Applied Chemistry |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2024 |
| 授業コードClass code | H7503 |
| 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 | 水5/Wed.5 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 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 | |
| 単位数Credit(s) | |
| 備考（履修条件等）Notes |
成績優秀者の他学部科目履修制度で履修する学 生：教員の受講許可が必要(オンライン授業の場合は、学習支援システムで許可を得るようにする) |
| 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 | |
| カテゴリー＜生命科学部＞Category |
生命機能学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
For utilizing computer, students are expected to perform image analysis through using Fiji-Image J and Python 3. The goals of this course are to understand fundamentals of digital data of images and to practice image analysis software, Fiji-Image J, and related programming skills by Python 3. Students will be expected to have completed the required assignments after each class meeting. Your study time will be four hours or more for a class. Your overall grade in the class will be decided based on the following: Short reports : 70%, in class contribution: 30%.
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
春期の計算機科学概論Ｉと合わせて、コンピュータを自在に扱って研究や学術活動を進めることができるようになる準備を完了するのが当授業の大きな目的です。特に、画像解析を中心にした簡単なプログラミングについて理解しプログラムを作成します。
到達目標Goal
春期の計算機科学概論Ｉと合わせて、コンピュータとインターネットに関する基礎知識および基本操作を学びます。受講者が、進学後に研究室配属された際にこれらを自在に使えるようになる準備を完了するのが目標です。特に、画像解析の基本操作と、関連するプログラミングの基礎の習得が主体となります。
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?
DP2
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
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. ）
貸与ノートPCを用いた演習が主体の授業です。生命科学部学生にとっての実用を目的とした基本的スキルの学習が中心となります。プログラミングによる画像データ処理を体験します。基本操作、応用操作の組み合わせが授業の標準形態となり、その演習結果を提出します。課題等の提出・フィードバックは「学習支援システム」を通じて行う予定です。
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。
第1回[対面/face to face]：導入
コンピュータとインターネット、画像情報の基本、Fiji-Image Jのインストール
第2回[対面/face to face]：Fiji-ImageJの静止画解析(1)
イメージ（静止画）の解析の手順を説明する。前処理のやり方を説明する
第3回[対面/face to face]：Fiji-ImageJの静止画解析(2)
イメージ（静止画）の解析としてマスク作成（二値化）を説明する
第4回[対面/face to face]：Fiji-ImageJの静止画解析(3)
イメージ（静止画）の解析として後処理を説明する
第5回[対面/face to face]：Fiji-ImageJの静止画解析(4)
スケールバーおよび粒子解析などを説明する
第6回[対面/face to face]：Fiji-ImageJの動画解析
動画解析（トレース機能）を説明する
第7回[対面/face to face]：Python3の導入と簡単な使い方
Python3の導入、プログラミングの基本。
第8回[対面/face to face]：Python3による静止画解析(1)
イメージ（静止画）の解析として、前処理、マスク作成を説明する。
第9回[対面/face to face]：Python3による静止画解析(2)
イメージ（静止画）の解析として、後処理を説明する。
第10回[対面/face to face]：Python3でグラフ表示する
グラフ表示および統計処理の基本を説明し、機械学習の基本についても扱う
第11回[対面/face to face]：Python3で関数をつくる
関数の定義の基本について扱う
第12回[対面/face to face]：総合演習(1)
Fiji-ImageJとPython3を併用して静止画解析する
第13回[対面/face to face]：総合演習(2)
Fiji-ImageJとPython3を併用して静止画解析する
第14回[対面/face to face]：総合演習(3)
Fiji-ImageJとPython3を併用して動画解析する
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.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】春期授業を前提としていますが、講義の途中など必要な際に、春期の復習も行います。したがって春期の計算機科学概論Iを未受講の人でも、学習できるように配慮します。
テキスト（教科書）Textbooks
なし
参考書References
授業の教材として必要に応じて資料を配布します。
成績評価の方法と基準Grading criteria
各授業における演習結果をレポートとして提出してもらい、評価の対象とします。
最終の総合試験は行いません。評価基準：演習レポート70%，平常点30%。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
理解度の個人差が大きくなりやすいです。理解/操作不能となった場合には講義中に挙手して、TAの支援も仰いでください。理解/操作不能のままにしておかないこと。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
貸与PCまたは貸与PC相当のPC
その他の重要事項Others
演習が主体の講座ですので、遅刻による講義途中からの参加は学習の進行に大きな障害となる場合があります。