科目ナンバー

SS-PH2-2C07

履修条件・関連科目等

「情報処理概論」「コンピュータ及情報処理１」「コンピュータ及情報処理２」の内容をよく理解していること。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

最初の数回でPythonという計算機言語の説明を行う。
残りの回でいくつかの数値計算法について説明する

科目目的

Pythonで初歩的なプログラミングが出来るようになる。

到達目標

Pythonで初歩的なプログラミングが出来るようになる。

授業計画と内容

第１回 Python 演習（Ｉ） 環境構築、数値演算、変数
第２回 Python 演習（ＩＩ） リスト、辞書、Pandasによるデータ操作
第３回 Python 演習（ＩＩＩ） 条件分岐、繰り返し、関数の定義
第４回 データの可視化 Matplotlib / Seaborn によるデータの分布確認
第５回 機械学習の準備 特徴量スケーリング、訓練・テストデータの分割
第６回 回帰（１） 単回帰分析：基本的な予測モデル
第７回 回帰（２） 重回帰分析：複数項目からの予測と評価
第８回 分類（１） ロジスティック回帰：活性／非活性の2値分類
第９回 分類（２） 決定木・ランダムフォレスト：複雑な条件の学習
第１０回 分類（３） SVM / k-NN：異なるアルゴリズムの比較
第１１回 モデルの評価 混同行列、ROC曲線、AUCによる性能判定
第１２回 教師なし学習 化合物のクラスタリング（類似構造のグループ化）
第１３回 創薬実践演習 生理活性予測：化学構造記述子を用いた活性推定
第１４回 到達度確認 総合的な理解度の確認

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

講義内容はwebexで録画、後日公開の予定。
理解出来なかった場合は何度も反復して視聴して理解するまで努力すること。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

特になし

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL（課題解決型学習）

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

毎回の講義中に毎回の課題を解く時間を与える。これについては個別で行う。

授業におけるICTの活用方法

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

https://paiza.jp/
講義の進行とともに、資料を追加提示。

その他特記事項

参考URL

マナバで行う