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後期火曜日3,4コマ目(2コース),対面授業
担当: 櫻川貴司
画面の細部を確認するため、質問応答にはzoomを利用します。したがってイヤホンマイク等を利用して離れていても会話できるような準備が必要です。また必要に応じディスカッション及び発表を行う場合があります。希望する方は反転授業に近い形で履修することが可能です。この場合には履修者は毎回分の授業資料(PandAとweb、BookRoll)を予習していただきます。授業時間には予習に基づいた演習を行っていただき、課題を提出していただきます。その際必要に応じ実時間での質問応答が得られます。各自の学習の効率と、学習進度に応じて望ましい方法を選択します。
設備数の関係で抽選を行う場合があります。KULASYSで事前登録をお願いします。
結果として抽選は行われず、KULASIS登録していれば全員受講可能です。
さらに空きがある場合、追加で参加を受け付けられます。
教員に受講許可を得ても登録しないと単位取得できません。
抽選は全員が通り、追加募集も行う場合が多いですが、絶対そうなるとは限りません。
どちらのコマも途中の回からの参加が可能です。
途中から参加の方はなるべく早めにそれまでの授業資料を参照し、
既に掲示された課題を作成・提出してください。
この授業は、コンピュータの初心者を対象とし、コンピュータとインターネットを活用するために必要な知識や技術を学ぶことを目的とします。このとき利便性をいかに享受するかだけでなく、コンピュータとインターネットに潜む危険性を理解し、安心してコンピュータとインターネットを利用できるようになるための素養を身につけることを目指します。
情報ネットワーク社会の責任のある構成員として守るべきマナーと情報リテラシーを修得します。表計算ソフト、ワープロソフトの基本概念と大学レベルの使い方、$\mathrm{\TeX}$による論文作成の、内容以外の基本を身につけます。以上のような各種ソフトウェアに類似のソフトウェアの利用方法をネットなどで自分で調べて利用できる能力を身に付けます(これが特に重要)。プログラミングとは何かを理解します。
全学部・全回生向
このコースは、できるだけフリーソフトウェアを利用して演習を行うことを特徴としています。 自宅のPCに無料でインストールして演習を行うか、VDI(下記参照)を利用して演習を行います。 演習ですので授業外での課題の作成が必要になる場合があります。
以下の各課題をそれぞれ1～2週にわたって学ぶ予定です(利用機器のソフトウェアの稼働状況と時間数の都合で一部割愛・変更する場合があります)。
以上のうちワードプロセッサはLibreOfficeのWriter、表計算ソフトはCalcを授業で利用しますが、Microsoft OfficeやOffce Online、Googleドキュメント等と共通する概念を学習し、それらを含めてソフトが更新されても短期間に使いこなせるようになる能力を身に付けることを目指します。 (注意 本授業でのWikipediaの扱いについて: Wikipediaは無料のネット百科事典であり、場合によっては大変有用なものです。 利用させていただいている立場です。 しかしその反面参照先として利用する時、場合によっては大きめの欠点があります。
特に政治的な意図が絡むと内容をそのまま信用すべきか判断が難しい場合がありえます(この頁からのリンク先のエントリはそのような場合が少ないと考えられます )。 意識して利用していただきたいと思います。参考文献リストの入手エントリとしては有用な場合がかなりあります)
数学ソフトウェアとしてはSageを紹介する予定です。
WEBページ作成、プレゼンテーションではJupyter Notebookを利用する予定です。WEBページ作成にはWriterなどのワードプロセッサのソフトウェアを利用することも可能です。プログラミングでは可能であればやはりJupyterを利用します。
(ほぼ)トピック毎に課題に取り組み、その達成状況を評価します。また情報セキュリティe-learningの受講とテスト合格を単位取得の条件とします。課題の評価基準は、設定した要件が守れているかどうか、授業で学んだポイントを理解できていることが提出物から読み取れるかどうか、記述が明解かどうかなどです。ドットコムマスター関連の教育研究の部分は成績評価に入りません。
メディアセンタの計算機の利用資格があることと、センタの計算機とネットワーク利用のマナーを守れることが受講の条件です。
教室の設備としてPCを利用できる場合には、そのPCを利用して受講可能です。しかしBYOD(次段落参照)方式で受講することも可能です。教室の設備にPCがない場合にはBYOD方式での受講のみとなります。BYODの場合には、さらに選択肢として以下の２つの受講方法があり、それぞれによって必要とされるPCのスペックが異なります。1. お持ちのPCに各種ソフトウェアをインストールして受講する方法です。この場合にはPCの仕様について以下の記述を参考にしてください。2. PCにソフトウェアをインストールせず、VDI(別項目参照)を利用して演習する方法です。この場合には、webブラウザが問題なく動作する程度のPCであれば利用可能と考えられます。なお、VDIを利用して自宅学習を行う場合には、インターネット回線について下り4Mbps程度以上のスループットが必要と考えられます。上りは1Mbps程度以上が必要でしょう。実際に利用してみて問題なく利用できるかどうか受講者が確認する必要があります。ネットワーク速度やPCの処理速度がそれなりの場合、レスポンスが遅くなる可能性が高いです。
BYOD(Bring Your Own Device)とは、 個人所有のPC等を持参して、学習や業務に用いることを言います。 最近社会で広まりつつあります。 京都大学もその方向に舵を切りました。正し一部の演習室では備え付けのPCを利用できます。
この授業では教室のPCが利用できる場合にも、希望者についてはBYODのPC利用が可能です。但し部屋の設備の関係でAC電源を利用できない場合があります。
BYODのPCの要求仕様です。各ソフトは実際に利用するまでにインストールされていれば構いませんし、うまくインストールできない場合には相談するか、メディアセンタのPC(仮想マシン(VDI)含む)を利用することになります。
各ソフトウェアをうまくインストールできない場合、ご相談ください。授業までにインストール済みでないソフトウェアに関しては、 センターのPC(VDI含む)で演習を行うことになります(教材の選択肢が限られる場合があります)。授業でそれを使用するまでに自分でインストールして 動作チェックが行われていれば最も望ましいです。 希望者がある程度いる場合など、 インストールの仕方や注意点を授業中に説明します。 WindowsまたはLinuxが動作していることを条件に入れていませんが、 それら以外のOSを用いている場合には、 そのOSについて授業であまり触れない場合がありえます(あったとしても授業の極一部です)。 ただしMacOSであれば中身はFreeBSDに近いので、 Linuxの説明で足りる部分があります。
図書館の方をお招きして講義・演習していただく回が一回あり、その回とそれ以外の回で課題の提出方法が異なります。
図書館回(時期未定)では、その回での指示に従って課題を提出してください。この回に限り出席しないと課題を提出できない可能性があります。
それ以外の回ではPandAの「課題の提出方法」という名称の単一の(仮の)課題に対し、全ての提出物を添付ファイルとして累積的に提出します。その際注意時事項をよくお読みの上提出してください。
授業開始までにその分の授業資料をあらかじめ読む必要はありません。 ただし、既に用意されている授業資料がある場合には、それらを読んで予習したり、演習の一部を予め行っておきますと、 授業時間中の説明は、よくわかっていない部分のみを聞くだけでよくなります。すると残りの時間を演習と質問に充てることが可能となります。 つまり反転授業に近い形式での受講も可能です。 各自最適な方法を採用してください。
以下の記述とリンク以外にPandAとBookRollに資料をアップロードする場合があります。 後者はPandAからアクセスできます。 オンライン授業の場合と、ハイブリッド授業でオンラインを選択した場合、授業時間中にはzoomで接続していただきます。 それによって補足説明と質問応答を行います。 内容によってはディスカッションとプレゼンテーションを行う場合があり得ます。
Zoomのセキュリティ上の問題点についてはPandAからのリンクを参照してください。安全性が高いと考えられる利用方法も記述してあります。 kadai01,kadai02を評価の対象とします(提出kadaiの番号が、この頁以外の資料中の指定と異なっている場合には、この頁で指定した番号を優先してください。他も同様です)。 情報セキュリティe-learningについては今年度未受講の人は受講し、4回目の授業の終わりまでに点数の表示画面のショットを課題として提出(ファイル名: kadai-sec.jpg)してください。
Writerの資料を提示しておきます。 5.5のWriterについての課題2までを読んで、実際にやってみてください。 ただし基本的に5.5までの課題の結果を提出する必要はありません。 これらの課題は基本的に高校等である程度学習済みであるか、 あるいは簡単に分かる範囲のワードプロセッサの使い方であり、 この先の学習の基本部分になっています。 資格試験を受講しない方は他の場所の端末等で上記サイバーラーニングスペースの受講や上記学習を行ってください。 授業時間内に終わらない場合は時間外に行う必要があります。
上掲のWriterの資料を参照して資料中の課題を作成し、kadai03として提出してください。 提出期限は次回授業の日です。 資料中の4.6課題(その1)は提出の必要はありません。 5.5課題(その2)と6.4課題(その3)の結果のファイルを提出してください。 ただし、その2と、その3の前半の結果である2つの.odtファイルは順に結合して一つの.odtファイルとしてください。 つまり提出ファイルは.odtファイルと.pdfファイルの2つになります。
kadai03.odtなど、課題番号を提出ファイル名の一部にしてください。 提出ファイルの冒頭にもそれを書き込んでください。
(予定では、この日は前回の続きで、Writerの演習の残りの部分を行うはずでした。) Calcの資料を参照して課題を作成し、次回の分とまとめてkadai04として提出してください (もちろん進度が早い方は先行して演習を始めていただいても構いません)。 それぞれの課題ごとに全てまとめて一つのファイルにして提出します。 提出期限は(次回から)3回後の授業の日です。 各種注意はこれまでと同じです。
Calcの演習の続きを行う予定です。kadai04のその2はcalcの資料の最後の部分にあります。 前回の分とまとめて提出しますので、こちらの提出期限も前回と同じ日付です。
生成AIの演習資料(kadai05、提出kadaiの番号が、この頁以外の資料中の指定と異なっている場合には、この頁で指定した番号を優先してください。他も同様です)を予め示しておきます。 皆さんの演習の進み具合と出席者の要望によっては、生成AIの演習の説明をある程度します。 この演習を行うためにはgoogleアカウントの準備と、一部でSMSを受信可能な電話番号の登録が必要です。 これらをしたくない場合には相談してください。
またこの頃以降、6回目の$\mathrm{\LaTeX}$の紙の資料をお渡しする予定です。 希望者はそのうち掲載する課題に提出してください。 紙の資料は全学共通科目窓口で受け取る予定です。 内容的にはBookRollで参照する予定の資料と同じであり、 必ずしもなくても演習を行うことが可能です。
前回の続きを行います。
組版システム$\mathrm{\LaTeX}$についての演習です。
提出物は、複数のセクション、1つ以上の図に授業で指定する数式(積分とマトリクスを入れること)をいくつか加え、 1つ以上の表を加えたものを$\mathrm{\LaTeX}$で組版したPDFファイルです。 例えば旅行記とその際の写真などで構いません。 数式を入れるのは練習なので、文章内容とは場違いな数式であっても構いません。 提出ファイル名はkadai06.pdfなどです。 期限は次々回の授業の日です。
$\mathrm{\LaTeX}$の続きとJupyter Notebook(資料)。 写真と数式入りのHTMLによるwebページをMarkdownで作成してwebサーバにアップロードする課題を行います。 ただし、サーバへのアップロードの部分はまだ説明しません。
また、この週あるいは次の週までにアップロード用IDと初期パスワードを配布予定です。
この日か次週にJupyterによるプレゼンテーションについても自己所有のPCの場合として説明を行う予定です。 これについての課題はありません。
JupyterはセンタのWindows(VDIを含む)にもインストールされています。
但しその場合には一部の機能がインストールされていないため、
その部分については実際に試してみることができません。
具体的にはjtとJupyterの拡張部分、RISEの部分です。
このため、Jupyterを用いたプレゼンテーションの試用は現状センタの環境では行えません。
しかしながらこれらの部分は提出すべき課題には無関係です。
Jupyterによるwebページ制作、アップロード。 アップロードについての資料を参照してください。 写真と数式入りのHTMLによるwebページをMarkdownで作成してwebサーバにアップロードする課題の続きを行います。 細かい仕様は前回の資料の最後の部分に書いてあります。 ただし著作権法違反や個人情報開示などにならないよう特にご注意ください。 提出前に、そのURLをアクセスして意図通り表示されることを必ず確認してください。 資料に記述していないが必要な情報についてはPandAで開示します。 提出期限は次々回授業日を予定していますが、進捗状況により変更する可能性があります。
プログラミングの味見1回目。 課題を作成する言語を、Julia、Python、R、Rubyから一つ以上選びます。 但し教育用計算機を利用する場合、Pythonの場合しか全ての例題をうまく動かせません。 Rubyの場合にはJupyterを利用可能ですが、一部のプログラムが動きません。 またJuliaはうまく動作していないため、自己所有のPCでしか作業できません。 RについてもJupyterを利用するなら自己所有のPCになります。 自己所有のPCの場合には言語に応じてAnacondaあるいはJulia、Rubyをインストールする必要があります。 但し自己所有PCの場合にはうまくインストールできれば全ての言語について演習を行えます。 これ以降はプログラミングの解説を(主に)Pythonに則って毎回説明してゆきます。
時間が余った場合、PandAの図書担当回の事前課題を参照して予習してください。
プログラミングの続きを行います。
図書館の方々をお招きして図書館における情報検索・参考文献関連のお話を伺います。 この日の内容に関連するレポートはこの日の対面授業に出席しないと提出できません。 またこの回については、本来のコース(コマ)以外の対面授業に出席できない予定です。 この回の課題のみは、PandAの図書担当回の課題(事前課題とは別)に対し提出してください。 他の課題については今後も従来通りです。
(事情により出席できない方は相談してください。)
数学ソフトウェアSageの紹介は、プログラミングの課題の説明が全て終わった後に行う予定です。 これについての提出課題はありません。
ニューラルネットワークによる画像のクラス分類の簡易的演習にて、 畳み込みニューラルネットワークのプログラムをLLMにより生成し、それによって犬と猫の2クラス画像分類を行う演習をします。 提出課題は今のところ考えていませんが、特に希望があればオプション課題として検討します。 AIの技術発展により、プログラム作成の難易度が急激に下がったために初心者向けにもこのような演習を行うことが可能になりました。
前回までの続きとなります。
フィードバックについては授業でお知らせする予定です。
11月初旬に総合人間学部の数理情報論分野の機械学習関連の集中講義を行う予定です。 単位取得のためには履修登録が必要です。 学部の掲示板をご覧ください。 総合人間学部以外の方も、学部を跨いだ履修登録を行えば、履修可能となると考えられますが、 卒業に必要な単位として認められるかどうかは所属学部に相談してください。 本コースの授業とはぶつからない実施となる模様です。
12月4日(水)1コマ目から4コマ目に総合人間学部/人間・環境学研究科 数理情報論分野 卒研/修論中間発表を行います。場所は総合人間学部棟1206です。 参加は自由です。ご興味のある方はお越しください(内部的な発表のため、発表内容のうちオリジナルかつ外部に対し未発表な部分を他の人に知らせるのはマナー違反となります)。
(昼休み)
授業時間中、3コマ目の受講生が4コマ目、あるいはその逆パターンで登録なしに追加で(結果的に複数回)受講し、質問することが可能です。1コマで十分学習を完了できない場合に学習効率を上げ、課題を完成させるには良い方法の一つです。
ただしPandAからzoomを起動する際、通常とは異なりPandAのzoomのアイコンをクリックして起動できません。PandAのお知らせで掲示するURLによってブラウザから起動することになります。