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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2024/03/27 現在

基本情報/Basic Information

遠隔授業(授業回数全体の半分以上)の場合は、科目名の先頭に◆が付加されています(2023年度以降)
開講科目名
/Course
情報応用1B(情報学領域)/Application of Information1B(Informatics Division)
時間割コード
/Course Code
S1300550_S1
開講所属
/Course Offered by
システム工学部/Faculty of Systems Engineering
ターム・学期
/Term・Semester
2024年度/Academic Year  第2クォーター/2Q
曜限
/Day, Period
火/Tue 3, 火/Tue 4
開講区分
/Semester offered
第2クォーター/2Q
単位数
/Credits
1.0
学年
/Year
2,3,4
主担当教員
/Main Instructor
吉廣 卓哉/Takuya Yoshihiro
科目区分
/Course Group
_ 
授業形態
/Lecture Form
教室
/Classroom
情報通信演習室(北1号館), 情報通信第1実験室(北1号館)/情報通信演習室(北1号館), 情報通信第1実験室(北1号館)
開講形態
/Course Format
ディプロマポリシー情報
/Diploma Policy

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Affiliation
吉廣 卓哉/Takuya Yoshihiro システム工学部(教員)
授業の概要・ねらい
/Course Aims
プログラムの作成に不可欠な「アルゴリズムとデータ構造」について、実際にプログラムを作成しながら学ぶ。配列だけでなく、リスト構造やグラフ構造等のデータ構造に基づいた基本的なアルゴリズムを、プログラムを作成することで実装する。各アルゴリズムが正しく動作する原理をプログラムの作成を通じて深く理解し、プログラムに必要な実行時間についても理解を深める。講義がない空き時間等も利用して課題に取り組むことが必要である。
到達目標
/Course Objectives
情報技術に必要となる基本的なデータ構造とその利点・欠点を理解したうえで、それらを活用して基本的なアルゴリズムを実行するプログラムを作成できることを目標とする。課題毎に発展課題を用意してあり、それらを解くことでより高度なプログラミングスキルを身につけることが望ましい。
成績評価の方法・基準
/Grading Policies/Criteria
成績は,各回で指示するレポート課題への取り組み状況およびその内容を対象とし,100点満点で次のように評価する.
S:十分達成し,他の事例に応用できる(90点以上)
A:十分達成している(80~89点)
B:達成している(70~79点)
C:おおむね達成している(60~69点)
不可:達成していない(60点未満)
教科書
/Textbook
なし
参考書・参考文献
/Reference Book
◯C言語について
柴田望洋著,新・明解C言語 入門編,SBクリエイティブ,定価:2,530円(本体2,300円+10%税),ISBN: 978-4-7973-7702-6
◯アルゴリズムの実装について
柴田望洋 他著,新・明解C言語で学ぶアルゴリズムとデータ構造 第2版,SBクリエイティブ,定価:2,750円(本体2,500円+10%税),ISBN: 978-4-8156-0978-8(授業では使用しない)
履修上の注意 ・メッセージ
/Notice for Students
対応するメジャー科目があるため,第一メジャーがSIの場合は受講不可.
履修する上で必要な事項
/Prerequisite
授業内でPCを使用するので,各自必ず毎回持参すること.
履修を推奨する関連科目
/Related Courses
課題を解くために必要な知識を修得するために,「データ構造とアルゴリズム」を受講することを強く勧める.
授業時間外学修についての指示
/Instructions for studying outside class hours
課題を解くために,授業時間以外に毎回2時間以上の時間を費やして学習を行い,理解を深めてください.
その他連絡事項
/Other messages
受講を希望する人数が定員を越えた場合は,第1メジャー・第2メジャーとGPAに基づいて,履修制限を実施する.
講義には,MoodleやTeamsを適時使用する.
授業理解を深める方法
/How to deepen your understanding of classes
本演習では,演習時間内で実施する課題の他に,指定されたより進んだアルゴリズムなどを学生が自ら勉強・実装する発展課題を設けている.さらに,演習を内容と難易度に従って複数のレベルに分けており,学生が自分の到達度を認識して課題を進めるように配慮している.【「アクティブ・ラーニング」実施要項 ①,⑦,⑪】
オフィスアワー
/Office Hours
木曜2限(吉廣),月曜3限(風間),火曜5限(和田),金曜2限(藤本).可能な限り事前にメール等で予約してください.
科目ナンバリング
/Course Numbering
S60002J11100Y252
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
1 1 基本的なアルゴリズム:整列 演習開始時にその日の内容について説明し、その後問題を解いて逐次提出する。わからない点があれば、指導教員とTAが指導する(以下同じ)。 BYOD PC使用(以下同じ)
2 2 データ構造:「単語」の読み込み
3 3 データ構造:リスト構造
4 4 データ構造:木構造
5 5 データ構造:スタックとキュー
6 6 高度なアルゴリズム:深さ優先探索
7 7 高度なアルゴリズム:幅優先探索
8 高度なアルゴリズム:最短経路探索

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