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。
  1. 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
  2. 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:
  3. 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。
  4. 講義資料
  5. アルゴリズム入門のページ
  6. アルゴリズム入門共通資料
  7. ECCS相談ページ
  8. ECCS旧ページ(参考)

    Python関連:
  9. Python公式サイト
  10. Python公式文書の日本語訳
  11. Pythonコーディング規約の日本語訳
  12. 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。