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授業科目の目的・目標・履修条件について
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授業科目の目的（日本語）
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この講義では、情報学の基礎的な概念とその応用をプログラミングを通じて実践的に学び、学生が主専攻における研究に役立つ情報技術のスキルを習得することを目指す。特に、画像解析を中心に機械学習，数理最適化，アルゴリズムの基礎を学び、実際のデータセットを用いたプログラムの実装を通して、理論と実践の両方を理解できるようにする。
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授業科目の目的（英語）
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This course aims to help students practically learn the fundamental concepts of informatics and their applications through programming, enabling them to acquire information technology skills that are useful for research in their major. In particular, students will study the basics of machine learning, mathematical optimization, and algorithms, focusing on image analysis, and through implementing programs using real-world datasets, they will gain an understanding of both theory and practice.
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キーワード
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プログラミング演習、画像処理、機械学習、数理最適化
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履修条件
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基幹教育のプログラミング演習（Python）を受講していることが望ましい。（受講していない場合でも受講した程度の基礎知識があることを前提で実施予定）
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※
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学位プログラムの学修目標
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授業科目の到達目標（評価の観点）
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主
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従
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※学修目標と授業科目の結びつきの強さ
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カリキュラム・マップ
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ルーブリック
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授業科目の実施方法について
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授業の方法
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教授・学習法
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遠隔授業
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Moodleコース情報
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使用する教材
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教材の配布方法
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テキスト
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授業計画
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授業計画は予定であり、学びの進捗に合わせて変更することがあります。
1単位あたりの学修時間（45時間）の内訳（目安）
（講義・演習の場合）授業内学修15時間、事前・事後学修30時間
（実験、実習および実技の場合）授業内学修30～45時間、事前・事後学修0～15時間
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授業のテーマ
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授業の内容（90分授業＝2時間）
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事前/事後学修の内容
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1
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プログラミング基礎
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Pythonプログラミングの基礎
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講義内容に関する質問・意見を提出
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2
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イントロダクション
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本講義の概要、画像解析の重要性と応用例
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講義内容に関する質問・意見を提出
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3
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画像処理入門
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画像データの概要と基本操作（画像の読み込み、表示、操作、保存）、画像処理、画像物体の定量化と解析
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講義内容に関する質問・意見を提出
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4
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機械学習の基礎と画像解析への応用
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機械学習の基礎、画像データにおける機械学習、CNNによるクラス分類
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講義内容に関する質問・意見を提出
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5
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数理最適化入門
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数理最適化の基礎、画像解析における最適化の応用例
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講義内容に関する質問・意見を提出
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授業科目の成績評価の方法について
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定期試験
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・出席
・講義内プログラミング演習の提出
・レポートとして、講義への質問を毎日提出
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授業科目に関する学習相談について
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合理的配慮について
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障害(難病・慢性疾患含む)があり、通常の方法による授業を受けることが困難な場合には、教育目的の本質的な変更など過重な負担を伴わない限り、合理的配慮を受けることができます。合理的配慮とは、教授・学習法の変更、成績評価の方法の変更、授業情報の保障(資料の字幕化、個別の資料配布、録音・撮影の許可)、受講環境の調整などを指します。実際の方法については担当教員と建設的対話を行った上で決定されます。
＜相談窓口＞ キャンパスライフ・健康支援センター インクルージョン支援推進室（伊都地区センター１号館１階）
（電話：092-802-5859 E-mail：inclusion@chc.kyushu-u.ac.jp）
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修学上の合理的配慮の流れに関する部局HP
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https://www.artsci.kyushu-u.ac.jp/campus_life/support.html
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