アルゴリズム入門 木2 クラスのページ
担当: 地引, TA: 董/石井
<< 本講義が目指すもの >>
本講義では、プログラムの作成を通じて、
情報科学／計算機科学の基礎 （特にアルゴリズム） を学びます。
本講義で取り上げるアルゴリズムとは、処理の手順について、曖昧さを排除した
厳密な表現 （これを数学的 or 形式的表現と呼ぶことにします） により
記述したものを意味し、その探求を通じて下記に挙げる能力の習得を目指します。
- ・ 出来事の一連の流れを形式的に記述できる。
- ・ 出来事を論理的に説明できるようになる。
- ・ 自分の考えを論理的に説明できるようになる。
<< 講義内容 >>
本講義では、以下の各テーマについて講義を行なう予定です。
● プログラムの基本概念
- － 変数／演算／代入／数値表現
- － 基本的な制御構造 （条件分岐／繰り返し）
- － データ型とデータ構造
● 様々なアルゴリズム
- － シミュレーション （セル・オートマトン）
- － ランダム アルゴリズム
- － 方程式の数値解法
- － データ解析／分類
- － 整列アルゴリズム
- － 動的計画法 （部分問題から全体問題への拡張）
- － パターン認識
本ページは、主に通知／復習用として、講義で利用した資料の掲示や情報伝達のために利用します。
講義でよくわからなかった点や課題の確認などに利用して下さい。
Google Colaboratoryについて：
Pythonプログラムを作成/実行する環境として、情報端末の種類に影響されないクラウド環境であるGoogle Colaboratoryがあります。
以下に、Google Colaboratoryの基本的な使い方を紹介しておきます。
- Google Colaboratoryの利用
Google Colaboratory上で、下記の概要を説明する資料です。
1) Pythonプログラムを作成する方法
2) プログラムを実行/デバッグする方法
3) プログラム ファイルやデータ ファイルを保存/読み込む方法
- Google Colaboratoryへのログイン
ここからGoogle Colaboratoryへログインできます。
本講義関連：
- Pythonによるプログラミングの初歩的な解説
本講義のPythonによるプログラミングを始める前に、まずは目を通しておいて下さい。
また、Google Colaboratoryではなく、自分のPCにPythonの環境を用意する方法についても簡単な説明があります。
- 講義資料
- 演習用データ
- 演習課題
- 課題提出状況（パスワードは講義にてお知らせします）
- アルゴリズム入門のページ
- アルゴリズム入門共通資料
- ECCS相談ページ
- ECCS旧ページ(参考)
Python関連：
- Python公式サイト
- Python公式文書の日本語訳
- Pythonコーディング規約の日本語訳
- Anaconda公式サイト
Anacondaのインストール ページは度々変更されています。
現時点では、右上の "Free Download" → emailの登録は "Skip registration" よりダウンロード ページにアクセスできます。