シラバス参照
|
シラバス参照
|
| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
コンピュータサイエンス実験第二B | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Computer Science Laboratory II B | ||
| 科目番号 /Code |
COM602d | ||
| 開講年度 /Academic year |
2020年度 | 開講年次 /Year offered |
3 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
| 授業の方法 /Teaching method |
実験 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
専門科目 | ||
| 開講学科・専攻 /Cluster/Department |
Ⅰ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
伊藤 毅志 | ||
| 居室 /Office |
授業時に各課題ごとに連絡 | ||
| 公開E-Mail |
授業時に各課題ごとに連絡方法を配布 | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
授業時に各課題ごとに連絡 | ||
| 更新日 /Last updated |
2020/03/02 18:37:50 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標 /Topic and goals |
コンピュータサイエンスに対応した応用的な実習をおこなう。 各課題について、的確な問題分析とシステムの設計、実現、評価ができること、 明晰な報告書を作成できることを目標とする。 |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目 /Prerequisites |
コンピュータサイエンス実験第一 |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目 /Recommended prerequisites and preparation |
特にない。 |
| 教科書等 /Course textbooks and materials |
課題ごとに資料を配布する。 |
| 授業内容と その進め方 /Course outline and weekly schedule |
授業の概要 コンピュータサイエンス実験第二Aと一体となって実施する。具体的な日程、実施方法については７月に説明会を開く。全実験日程を前半と後半に分け、後半がコンピュータサイエンス実験第二Bとなる。マルチメディアの実習を含んだコンピュータサイエンスの応用にあたる内容をもつ課題から選択的に履修する。 授業計画 実験は２ラウンドからなり、１ラウンド７回(１回＝２コマ)で構成される。ラウンド１は10数個の課題から１つを選んで履修する。課題の例（課題１Ａ、課題１Ｂ、課題１Ｃ）を以下に示す。ラウンド２も10数個の課題から選んで履修する。課題の例（課題２Ａ、課題２Ｂ、課題２Ｃ）を以下に示す。各課題の対応人数はほぼ同数であり、履修課題は希望およびコンピュータサイエンス実験第一の成績に基づいて決定する。課題の詳細については、7月の説明会にて示す。 第１回 ガイダンス 第2回から第８回は課題１Ａ、課題１Ｂ、課題１Ｃによってそれぞれ以下のとおりである。 課題１Ａ(WebAPIを用いたマルチメディア情報収集)の場合 第２回 perlの基礎 第３回 TCP/IP通信の基礎、HTTPプロトコル、Perlによるネットワークプログラミング、簡易Webサーバーの実装 第４回 WebサービスAPI(Yahoo Image search API, YouTube API, Flickr API)によるWeb上の画像情報の獲得 第５回 OpenCVによる画像特徴抽出、カラーヒストグラムの基礎、K-means法によるクラスタリング 第６回 CGIの基礎、クラスタリング結果の表示のためのHTMLの生成 第７回 Web ブラウザからのアクセスによる動作テスト 第８回 評価 課題１Ｂ(１５パズルの解法)の場合 第２回 木の探索とデータ構造 第３回 スタックとキュー 第４回 深さ優先探索と幅優先探索 第５回 パズル木・ゲーム木の探索 第６回 深さ優先・幅優先探索を応用した１５パズルの解法 第７回 １５パズルを解くプログラムの作成 第８回 評価 課題１C(MATLABを用いた誤差解析)の場合 第２回 Matlabの文法と使用法 第３回 Matlabの使用法およびIntlabのインストール 第４回 区間演算の基礎 第５回 Intlabの使用法 :基本 第６回 Intlabの使用法 :発展 第７回 誤差解析の基礎と区間演算の利用 第８回 自動微分を利用した区間演算による感度解析 第９回から第１５回は課題２Ａ、課題２Ｂ、課題２Ｃによってそれぞれ以下のとおりである。 課題２Ａ(レイトレーシングの並列処理)の場合 第９回 レイトレーシングの初歩 第１０回 MPIを用いたプログラミング 第１１回 並列化手法1(静的タスク割り当て) 第１２回 並列化手法1(動的タスク割り当て) 第１３回 CGプログラムの設計 第１４回 CGプログラムの開発 第１５回 CGプログラムの改良 課題２Ｂ(マイクロプロセッサの設計とインターネット通信への応用)の場合 第９回 プロセッサの構成と動作 第１０回 データパスの設計 第１１回 コントローラの設計 第１２回 パイプラインプロセッサの設計 第１３回 コンピュータシステムの合成 第１４回 コンピュータシステムの動作検証 第１５回 インターネット通信への応用 課題 ２C(並列数値シミュレーション)の場合 第９回 惑星の公転運動のシミュレーション 第１０回 銀河のシミュレーション 第１１回 並列シミュレーション 第１２回 並列計算時間の測定 第１３回 並列計算時間の解析 第１４回 並列計算時間モデル 第１５回 評価 |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
|
| 授業時間外の学習 （予習・復習等） /Preparation and review outside class |
レポート課題については、授業時間内に終わらない場合は、授業時間外に行わなければならない。 |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） /Evaluation and grading |
レポートと面接試験による。1課題でもレポート未提出なら不可。 全課題を平均して 60点以上の点数を取ることが、合格の最低基準である。 |
| オフィスアワー： 授業相談 /Office hours |
特に設けない。 実験中の時間、あるいは電子メールを利用して質問すること。 担当教員氏名および電子メールアドレスはガイダンス時に配布する。 |
| 学生へのメッセージ /Message for students |
この科目に合格しなければ、卒業研究に着手できないので、懸命に努力すること。 |
| その他 /Others |
各担当者のメールアドレスはガイダンス時に配布。 |
| キーワード /Keyword(s) |
マルチメディア、Web API、パズルの解法、MATLAB、誤差解析、レイトレーシング、並列処理、マイクロプロセッサ設計、インターネット通信、並列数値シミュレーション |