【授業の目的】
プログラミングが自分たちにとって貴重なスキルになり得ることを生徒に認識させる。 農学部と理学部の連携を促進します。
【授業の到達目標】
１）仕事や研究においてプログラミングがどのように役立つかを認識できる。
２）AI の基礎を理解できる。
３）基礎的なプログラミングスキルを身に付け、授業で提供されるコードを理解し、応用できる。
For all students to become aware that programming can help them in their work and research.
For all students to understand the basics of AI.
Students who have no programming knowledge at all to learn some basic programming skills and be able to understand and use the code provided in class .
Students that are skilled in programming to learn new skills and extend the codes that are presented in class.
【授業概要（キーワード）】
Pythonプログラミング、データサイエンス、ドローン、画像処理。
【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
A-1．ミニッツペーパー、リフレクションペーパー等によって、自分の考えや意見をまとめ、文章を記述し提出する機会がある。：76～100％
C-1．自分の意見をまとめて発表する機会がある。：51～75％
D-1．演習、実習、実験等を行う機会がある。：1～25％
A-2．小レポート等により、事前学習（下調べ、調査等含む）が必要な知識の上に思考力を問う形での文章を記述する機会がある。：51～75％
D-2．事前学習（下調べ、調査等含む）で習得した知識等を踏まえて演習、実習、実験等を行う機会がある。：51～75％
A-3．習得した知識を活用する中で、学生自身がテーマや目的などを主体的に定めて課題探究型学習を行い、その成果を記述する機会がある。：76～100％
【科目の位置付け】
理学や社会の問題解決に資するプログラムミングの実践力を育成するための科目である。学生はまた、深層学習の仕組みとその使用方法についての一般的な理解を得ることができます。
【SDGs（持続可能な開発目標）】
04.質の高い教育をみんなに
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
【授業計画】
・授業の方法
コース全体は、オンラインで入手可能な書面およびビデオの説明とコードを使用してオンラインで受講できます。コードは、Web ブラウザを備えた任意のコンピュータで実行できます。
自主的な対面クラス（ストリーミング配信もあり）が毎週開催されます。 これらのクラスは、学生のコード割り当てを支援し、学生の質問に答えるために開催されます。
この主題は、コース中に開発される 3 つのコード プロジェクトの観点から評価されます。 これらのプロジェクトは、毎週のコーディング タスクで構成されます。
・日程
1) ガイダンスと紹介
2) 基礎プログラミング1: プログラム構造*
3) 基本プログラミング 2: 命令とループ*。
4) データ構造*
5) プログラミングプロジェクト1。 基本的なデータ処理
6) UAV 飛行計画および関連ソフトウェア。
7) フィールド UAV、実際的な考慮事項。 画像収集に関する考慮事項。
8) 基本的な画像処理、ピクセルカウント。
9) データの後処理、オルソモザイク。
10) データアノテーション (画像上のオブジェクトのラベル付け)。 蔵王山の低木種。
11) アノテーションの練習。
12) プログラミング プロジェクト 2. コンピューター ビジョン。
13) DL の紹介。
14) トレーニングとテスト、データの問題。
15) 最終プロジェクト、深層学習。
* プログラミングの知識がある学生向けに、より高度なプログラミング教材もこれらのクラスで利用できます。
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
理論的な拡張のためのビデオの説明とスライドが事前に提供されます。レッスンの前にそれを確認してください。プログラミング プロジェクトでは、学生がプログラミングの基礎を学び (またはプログラミングの知識を向上させ)、毎週コーディング演習を行う必要があります。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
必ず事前に予習をし、わからないことは質問してください。 自分で頻繁にコードを練習し、助けが必要なときはいつでも教授に連絡してください。
【成績の評価】
・基準
作成されたプログラミングプロジェクトを使用して主題が評価されます。
・方法
プログラミングプロジェクト1、30点
プログラミングプロジェクト2、30点
プログラミングプロジェクト3、40点
補足タスクを完了することでも追加ポイントを獲得できます。
【テキスト・参考書】
参考書としては、インターネット上で利用できる資料を用いる。一例として以下を挙げる:
https://colab.research.google.com/drive/1wYIcjC74RnB3HcpqCWWoXLUjVlD8N1YU?usp=sharing
https://docs.python.jp/3/tutorial/
【その他】
・学生へのメッセージ
現代のコンピューターは誰にとっても非常に便利なツールです。 ただし、その可能性をすべて実際に活用するには、プログラミングを学ぶ必要があります。 この科目では、実践的な目的を持ったプログラミングの入門や、プログラミング スキルの向上を図ることができます。 プログラミングを使用して、基本的なテストデータや他の研究分野からの画像を分析します。 私たちの主な関心は、山形県の山林で撮影されたドローン画像を人工知能を使って解析することです。
・オフィス・アワー
オンラインまたは理学４号館302号室。事前にメールでアポイントを取ってから質問に来て下さい。連絡先は授業中にお知らせします。
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