授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科 全担当教員 単位数
32067:[2025 春セメスター]情報処理(5T) 2025 春セメスター 月3 理工学部 植村 充典、平井 慎一、王 忠奎 2

キャンパス

BKC

授業施設

プリズムハウス２０１号教室

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

1回生の情報科学I，情報処理演習と2回生のプログラミング演習を結ぶ講義で，MATLABとPythonを用いたプログラミングに必要な知識と，ロボティクスにおける実践，応用に関する学習を行います．MATLABは，ロボティクスに関する数値計算やシミュレーションに広く使われている言語です．Pythonは，機械学習やROS (Robot Operating System)によるロボット制御に広く使われている言語です．これらの言語によるプログラミングを学ぶことにより，ロボティクスにおけるシミュレーションや画像処理，機械学習を学びます．

受講生の到達目標

MATLABとPythonのプログラミングとアルゴリズム構築が本講の到達目標です．加えてロボティクスにおけるプログラミングの応用手法を学ぶことも本講の到達目標です．

事前に履修しておくことが望まれる科目

コンピュータのハードウェアなどについては，情報科学Iを受講することが望まれます．また，情報処理演習を履修していることが望まれます．

授業スケジュール

授業回数/
担当教員（複数担当の場合） 		テーマ
キーワード・文献・補足事項等
-

+R授業対象科目。第1回に+R授業を実施。詳細はmanaba+Rを参照。

授業で利用するプログラミング環境（MATLABとPython）の構築

1-2/平井

MATLABプログラミング

行列とベクトル，グラフを描く
常微分方程式を数値的に解く，可視化

3/平井

MATLAB シミュレーション

常微分方程式の標準形とプログラミング，1リンク機構の運動方程式

4/植村

MATLAB シミュレーション

PD/PI制御のモデリングと数値シミュレーション

5/植村

深層学習

深層学習の概要と意義，ディープラーニング，機械学習，AI

6-7/植村

MATLABによる深層学習の基礎

人工ニューラルネットの原理，逆誤差伝搬

8-9/植村

MATLABによる深層学習の応用

深層学習を用いた画像処理，敵対的生成ネットワーク（GAN），強化学習

10/王

Pythonを用いたプログラミングの環境設定

Python入門，算術計算，データ型，変数

11/王

Pythonプログラミング基礎

リスト，ディクショナリ，ブーリアン，if文，for文，関数

12/王

Pythonプログラミング発展

クラス，NumPy，Matplotlib

13/王

Pythonを用いた画像処理

OpenCVの紹介，画像の読み込み/表示/保存，直線・円の検出，エッジ検出など

14/王

Pythonを用いた深層学習

深層学習の紹介，Kerasを用いた手書き数字の認識の演習，YOLOを用いた物体認識の紹介

授業実施形態

MATLABに関しては，大学が提供する環境を用います．
https://jp.mathworks.com/academia/tah-portal/ritsumeikan-university-40673840.html

Pythonに関しては，統合開発環境のPycharmあるいはオンライン開発環境のJupyter Notebookを用います．

授業外学習の指示

MATLAB，Pythonともに，プログラムを沢山作成することが理解への早道です．講義で紹介したプログラムや自分で作成したプログラムを自分のPCで試してください．

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記） 0

レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）		 0

上記以外の試験・レポート、平常点評価
（日常的な授業における取組状況の評価）		 100

実践の回に提示される課題に取り組み、すべての課題の到達度により評価します．

成績評価方法(備考)

出題されたすべての課題の提出が必須です．

受講および研究に関するアドバイス

教科書

教科書(使用頻度、その他補足)

毎回、資料をmanaba+Rにアップロードします．

参考書

書名 著者 出版社 ISBNコード 備考
機械システム学のための数値計算法 － MATLAB版 － 平井 慎一 コロナ社 978-4-339-06119-2 https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339061192/
ゼロから作るDeep Learning: Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 斎藤 康毅 オライリージャパン 978-4-87311-758-4 https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

参考書(使用頻度、その他補足)

参考になるwwwページ

授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法

コミュニケーションペーパー,インタラクティブシート,manaba+R,学生との直接対話,その他(教員より別途指示）

備考


【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/