吉野研究室(Yoshino Lab.)(コミュニケーションデザイン研究室)|和歌山大学 システム工学部 社会情報学メジャー_新浪体育nba_新浪体育直播-在线|官网

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担当講義?演習に関する情報 2024年度

※Moodleの利用には,和歌山大学計算機利用のアカウントが必要です.

1Q/前期

  • データサイエンス入門A(教養科目)
  • データサイエンス実践(教養科目)
  • ロボット学(教養科目,分担1回)
  • 情報ネットワークA
  • 情報セキュリティと情報倫理1
  • 社会情報学セミナー1
  • ユビキタスコンピューティング論(システム工学部大学院)
  • 技術者倫理(システム工学部大学院)
  • Pythonを用いたテ?ータマイニンク?1(経済学部大学院)

2Q

  • 情報セキュリティと情報倫理2
  • データサイエンスへの誘いB(教養科目)
  • モバイルシステム技術論1

集中講義

  • 災害情報学(分担1回)
  • 数理?データサイエンス?AI活用PBL
  • 実践的データマイニング1(大学院)
  • 実践的データマイニング2(大学院)

3Q/前期

  • データサイエンス入門A(教養科目)
  • 情報ネットワーク入門1
  • ネットワークシステム開発演習(Java演習)
  • 演習の手順のページ 講義用掲示板(2004年から継続)
  • メジャー体験演習(ネットワークコンピューティングメジャー)(分担)

4Q

  • データサイエンス入門B(教養科目)
  • 発想法
  • AI入門(経済学研究科)

講義中のチャットシステム

  • 講義中に質問があったら書き込んでください!(旧バージョン)
  • 講義中のチャットシステム(OLD)
  • 講義中に質問があったら書き込んでください!(新バージョン)
  • 講義中のチャットシステム(NEW)

講義の基本情報

情報ネットワークA

授業概要
コンピュータネットワークは,現代社会の基盤として重要度が増しています.本講義では,情報技術者としての基本的な知識および技術の修得を行います.ネットワーク利用の知識はもとより,コンピュータネットワークおよびネットワークセキュリティに関する知識の修得を行います.
授業位置づけ
情報ネットワーク(本講義では,インターネットを中?に説明)は,現代社会の基盤として重要度が増している.本講義では,情報技術者としての基本的な知識および技術の修得を?う.ネットワーク利?の知識はもとより,ネットワークセキュリティおよび応?サービスに関する知識の修得を?う.インターネットは,現在のコンピュータシステムの基盤技術となってきており,コンピュータを?いたシステムは,様々な形でインターネットを利?した機能を有しています.インターネットに関する基本的な知識を修得することにより,以降の講義の理解が深まります.情報ネットワークAでは,インターネット基本概念,インターネットの歴史,OSI参照モデルの5層,6層,7層のプロトコル,ネットワークセキュ リティについて学ぶ.
参考書
マスタリングTCP/IP ??編(第6版),オーム社

情報システム開発演習

授業概要
複数の計算機間のリアルタイム通信のプログラミング演習を行います.プログラム言語はJavaを利用します.
授業位置づけ
少し規模の大きな実用に近いソフトウェアの開発を念頭に,演習を通してプログラムの設計方法を学ぶ.プログラミング言語はJava言語を用い,ネットワーク通信,グラフィカルユーザインタフェース(GUI)およびイベント駆動型のシステム構築方法も習得する.後半は,各自で考えたソフトウェアの構築を行う.この演習では,システムの設計から実装までの一連の作業を通じ,システム開発を体験的な理解を促す. システムを設計?構築する際には,ただ動作すればよいだけではなく,使用環境や使用者の行動を考慮に入れた上で仕様を設計し,デジタルデータを人間が知覚できる形で適切に表現することが必要となる.この科目は,ネットワーク通信を題材に,情報システム系,メディア系を中心に学習する.
教科書
演習の手順のページに従って演習を行う.

データマイニング

授業概要
本講義では,データマイニングの基礎的な手法を紹介し,実際のデータを分析することにより,実践的な手法を修得します.
授業位置づけ
データマイニングは,大量のデータから有用な知識を発掘する技術の総称である.近年,大容量記憶媒体の低価格化,計算機処理能力の向上,情報通信技術の急速の発展に伴い,大量のデータ(ビッグデータ)の入手,取り扱いが可能となった.それらの大量のデータから,価値あるデータを見つけ出すことは,金融,流通?小売などのマーケティング分野だけでなく,製造や通信,製薬?医療分野などの広範囲において,注目されている.本講義では,データマイニングの基礎的な手法を紹介し,実際のデータを分析することにより,実践的な手法を修得する.
参考書
データマイニングと集合知,共立出版

ユビキタスコンピューティング論

授業概要
アプリケーション(応用ソフトウェア)開発の観点から,今後のアプリケーションの基盤的な技術となるユビキタスコンピューティングについて,最新の動向を中心に,その開発の意味及び基盤技術についての講義を行います.
授業位置づけ
アプリケーション(応用ソフトウェア)開発の観点から,今後のアプリケーションの基盤的な技術となるユビキタスコンピューティングについて,最新の動向を中心に,その開発の意味及び基盤技術についての講義を行います.ユビキタスコンピューティングは,人が生活する環境(家,衣服,道路,店,食品等々)に,コンピュータが「見えない」形で埋め込まれ,それらを自由に利用したり,意識しないで様々な支援を受けたりすることができるような利用形態を指します.つまり,ユビキタスコンピューティングは,コンピュータを中心として,様々な基盤となる科学技術を集積?融合して初めて成り立つ応用領域です.
教科書
講義中に資料を配付します.

過去の担当講義

  • 確率統計
  • 情報システム開発演習
  • ネットワーク技術
  • インターネット技術
  • 情報システム基盤技術

過去の講義のページ

  • 情報メディア総合演習(ネットワークプログラミング技法)
  • 演習の手順のページ
  • 県立向陽中学校?高等学校 SSH中高合同ゼミ(2018年度)
  • 講義用の資料ページ