情報工学全般・目次

【内容】情報工学は，デジタルツールの活用，コンピューターの基礎，システム操作，ネットワーク，データ活用，先端技術などの多様な内容を含む学問分野である．理論と実践を組み合わせ，基礎的なスキルから高度な応用技術までを体系的に扱う．プライバシーと情報セキュリティにも配慮しながら，デジタルによる問題解決を実現する．

大学授業用に作成した資料を更新・改良して公開しています．これらはクリエイティブコモンズ表示-非営利-継承 4.0 国際ライセンス（CC BY-NC-SA 4.0）で提供しており，事前の許可なく自由に利用できます．条件は著作者表示（BY），非営利目的のみ（NC），同一ライセンスでの再配布（SA）です．

情報工学全般・目次（簡略版）

この簡略版は全体の構成を把握するための目次である．各項目をクリックすると該当ページに移動する．スライド資料，演習問題，関連リンクなどの詳細情報は，下部の詳細版を参照のこと．

1. Windows基礎スキル [詳細版へ]

Windows 11の基本操作，インストール，設定，ソフトウェア導入を扱う．

Windows システムの基本操作ガイド
ウィンドウ操作，コマンドプロンプト，ファイル操作などの基本機能を解説する．
Windows 11クリーンインストールガイド
ISOファイルのダウンロードからUSBメディア作成，インストール実行までの手順を示す．
Windows 11 の基本設定
不要アプリの削除，システム最適化，バックアップと復元などの設定を解説する．
Windows ソフトウェア一覧（2026年版）
wingetを活用したソフトウェアの効率的なインストール方法を示す．

2. Linux/WSL2基礎スキル [詳細版へ]

Ubuntu環境の構築と基本操作，WSL 2によるWindows上でのLinux利用を扱う．

Ubuntu システムの基本操作ガイド
GNOMEデスクトップ環境，基本的なLinuxコマンド，システム管理の基礎を解説する．
Ubuntu 24.04のインストールと初期設定ガイド
Ubuntu 24.04 LTSのインストール手順と初期設定を示す．2029年4月まで標準サポート．
Ubuntu 24.04 初期設定詳細ガイド
セキュリティ向上，日本語環境最適化，運用効率改善のための18項目の設定を解説する．
Linux基本コマンドとその活用法
ワイルドカード，パイプ，リダイレクトなどの基本機能と活用法を示す．
Ubuntu 24.04 開発・研究環境構築ガイド
プログラミング環境，GPU環境，データベース，AI/機械学習ライブラリの導入手順を示す．
Windows上のLinux開発環境構築ガイド：WSL 2とUbuntuのインストール・設定・運用
WSL 2によるWindows上でのLinux環境構築と運用方法を解説する．

3. 共通基礎スキル [詳細版へ]

マークダウン，HTML，Emacs，LaTeXなど，開発・文書作成の共通基盤となるスキルを扱う．

マークダウンのガイド
シンプルな記号による文書構造記述と，Pandocによる多様な形式への変換を解説する．
HTMLによるWebページ作成の基礎
HTMLの基本構造，文字スタイル，画像，リンク，表の作成方法を示す．
Emacsのインストール、設定、操作ガイド（Windows・Linux対応）
Emacsのインストールから設定，基本操作までを解説する．
LaTeX入門ガイド
コマンドによる文書構造記述と組版自動生成の基礎を示す．

4. Windows の Python/AI 開発環境構築ガイド [詳細版へ]

Python環境，GPU計算基盤，AIエディタ，Dockerなど，AI開発のための環境構築を扱う．

はじめに：Windowsのメモ帳で始めるPythonプログラム作成と実行
メモ帳とPythonによるプログラミング入門．インストールから実行までを解説する．
Windows Python 開発環境とビルドツール構築ガイド
Python，GPU計算基盤，ビルドツール，AIエディタの一括導入手順を示す．
AIプログラミング実践ガイド：環境構築から探求へ
環境構築，AIプログラムの実行と探求，研究への発展方法を3章構成で解説する．
Windows AI開発環境構築ガイド
Python，PyTorch，NumPy，Pandas，Matplotlib，Windsurfの導入を解説する．
ディープラーニング応用ライブラリの導入
Dlib，OpenPose，Tesseract OCRなど特定タスク向けライブラリの導入手順を示す．
PyTorch推論GPU最適化ガイド
深層学習モデルの推論速度向上のための最適化手法をまとめる．
AIエディタ Windsurf の活用
VS CodeベースのAIエディタWindsurfの導入と活用方法を解説する．
AIエディタCursorガイド
AI機能統合開発環境Cursorのインストールと特徴的な機能を解説する．
Docker 入門、Docker のインストール、Docker の基本操作
コンテナ化技術Dockerの基本概念と操作方法を解説する．
Windows環境でのDocker開発環境構築ガイド
WSL 2とDockerによるWindows上での開発環境構築を解説する．
DockerコンテナからNVIDIA GPUを利用するための NVIDIA Container
NVIDIA Container Toolkitの導入とGPU対応コンテナ作成手順を示す．
WSL 2、Docker、Miniconda3による統合開発環境構築・運用ガイド（Windows 上）
WSL 2，Docker Desktop，Dockerfileを用いた開発環境構築を解説する．

5. オンライン開発環境 [詳細版へ]

Google Colaboratoryなど，ブラウザから利用可能な開発・学習環境を扱う．

Google Colaboratory
セットアップ不要で無料利用可能なオンラインJupyter Notebookサービスを解説する．
Google Colaboratory による画像分類・感情分析・時系列予測・データ分析の実装例
実装例ノートブック　機械学習の実践的なコード例を提供する．
Google ColaboratoryでのLinuxコマンド活用ガイド
Colab環境で必須となるLinuxコマンドを解説する．
オンラインプログラミング環境のガイド
GitHub Codespaces，Replit，Scratch，Python Tutorなどの環境を紹介する．
オンラインで利用できるAI・機械学習サービスとその他Webサービスの総合ガイド
AI画像生成，自然言語処理，データベース操作など無料Webサービスを網羅する．

6. コンピューターの基礎 [詳細版へ]

コンピューターサイエンスの基礎，数値表現，アーキテクチャ，アセンブラを扱う．

コンピューターサイエンス（スライド資料１５回ほか）
プログラミング，人工知能，データベース，情報セキュリティを15回で学ぶ．
コンピューターにおける数値と画像の表現・処理（資料集）
2進数，16進数，メモリアドレス，論理演算，画像と画素を解説する．
コンピューター・アーキテクチャ演習（スライド資料１３回）
プロセッサ，メモリ，レジスタ，命令セットなどハードウェアの基本を13回で学ぶ．
68000アセンブラプログラミング（スライド資料６回）
68000アセンブラによる低レベルプログラミングを6回で学ぶ．

7. 仮想化とクラウド [詳細版へ]

仮想化技術，Docker，VMware，VirtualBox，AWS，Azureなどを扱う．

仮想化とクラウド・コンピューティングの用語
仮想マシン，ハイパーバイザ，ゲストOSなど基本用語を解説する．
Docker の概要説明（Ubuntu 環境向け）: [PDF]、[パワーポイント]
Dockerの基本概念をスライドで解説する．
仮想化技術の実践ガイド：仮想マシン・chroot・lxc・QEMUの活用法（資料集）
chroot，lxcコンテナ，QEMUエミュレータなど軽量仮想化技術を解説する．
VMWare の利用
VMware Workstation Playerのインストールと仮想マシン作成を解説する．
VirtualBox、Vagrant の利用
VirtualBoxとVagrantによる仮想マシン作成・管理を解説する．
AWS の基本機能
EC2，Lightsail，S3など主要AWSサービスの利用方法を解説する．
Microsoft Azure Cognitive Services を Python で使ってみる [PDF]
Azure Cognitive ServicesのPythonからの利用方法を解説する．

8. 情報ネットワークとセキュリティ [詳細版へ]

TCP/IP，ネットワークサービス，セキュリティの基礎と実践を扱う．

情報ネットワーク入門
TCP/IP，IPアドレス，DNS，HTTP，診断ツールなどネットワークの基礎を解説する．
TCP/IP
IPデータグラム，TCP/UDP通信プロトコルの詳細を解説する．
パケット解析ツール Wireshark による情報収集と解析
Wiresharkによるパケットキャプチャと解析方法を解説する．
Linux のネットワークサービス
DNS，WWW，NIS，DHCP，SMTPなどネットワークサービスを解説する．
情報セキュリティ演習
認証，暗号，不正アクセス防止，ファイアウォール，SSL/SSHを演習形式で学ぶ．
情報セキュリティパンフレット
マルウェア対策，パスワード管理，バックアップなど安全利用の基本を示す．

9. Python の活用 [詳細版へ]

機械学習，行列計算，統計分析，音声処理，画像処理のPython実装を扱う．

機械学習の Python 実現ガイド
46項目の用語と13の実装例（ロジスティック回帰，SVM，k-means，PCA等）を提供する．
行列計算の Python 実現ガイド
NumPyによる行列積，LU分解，逆行列，畳み込みなどの実装を示す．
統計分析のPython での実現ガイド
Pandas，SciPy，Matplotlibによる記述統計，検定，可視化の実装を示す．
音声信号処理の Python 実現ガイド
60項目の用語と5つの実装例（スペクトログラム，F0推定，フォルマント分析等）を提供する．
カラー画像処理の Python 実現ガイド
40項目の用語と5つの実装例（画質改善，ノイズ評価，エッジ解析等）を提供する．
Python 言語によるとても簡単なアドベンチャーゲーム
変数，if，while，関数を使用した簡単なゲームプログラム例を示す．

10. R によるデータ活用 [詳細版へ]

R言語による統計分析，データサイエンス，Webアプリケーション開発を扱う．

統計分析のR での実現ガイド
記述統計量，クロス集計，各種検定，グラフ描画のR実装を示す．
データサイエンス演習（R システムを使用）（スライド資料１３回）
ヒストグラム，t検定，相関，主成分分析，クラスタリングなどを13回で学ぶ．
データシステム演習（スライド資料３回）
ShinyによるWebベースデータシステム開発を3回で学ぶ．

11. Excel の活用 [詳細版へ]

Excelによるデータ管理，集計・分析，グラフ作成を扱う．

Excel の使い方（スライド資料１４回）
数式，関数，並べ替え，ピボットテーブル，グラフ，乱数，統計関数などを14回で学ぶ．

12. 先端技術入門 [詳細版へ]

3Dゲームエンジン，ニューラルネットワーク，対話型AI，画像処理などを扱う．

Panda3D の機能概要（説明資料）[PDF]
Python用3Dゲームエンジン Panda3D の機能をスライドで解説する．
Panda3D 3次元ゲームエンジン入門
画面表示，3Dモデル配置，入力処理，衝突判定の基本を解説する．
Panda3D 3次元ゲームエンジン基礎
座標系，カメラ，メッシュ，ライティング，物理演算などを10項目で学ぶ．
シミュレーションと３次元コンピューターグラフィックス
N体シミュレーション，Boids，流体シミュレーションの実装例を示す．
Panda3D オープンワールドゲーム教材
Perlinノイズ地形生成，LOD制御，三人称カメラの実装を解説する．
Panda3Dゲームエンジン中級編：システム構築の基礎
シーン管理，衝突判定，GUI，サウンド，パーティクルなど実践的機能を解説する．
ニューラルネットワークと機械学習の基礎：概念からPyTorchによる実装まで
ニューロン，バックプロパゲーション，勾配降下法の概念とPyTorch実装を解説する．
対話型AIサービスの活用とプロンプトエンジニアリング入門 [PDF]
対話型AIの効果的な活用方法とプロンプト設計の基礎を解説する．
AIとはじめるプログラミング ― 言葉がコードに変わる [PDF]
AIを活用したプログラミング入門を解説する．
AIエージェント間ディスカッションシステム
複数AIエージェントによるディスカッションシステムを解説する．
Google Colaboratoryを用いたAI入門
CNN画像分類，LSTM感情分析・時系列予測の実践的コード例を示す．
自然言語処理入門（資料集）
形態素解析，構文解析，オンライン翻訳などを解説する．
OpenCVの特徴的な機能
色空間変換，動体追跡，形状解析，セグメンテーションなどを解説する．
地図システム、Open Street Map [PDF]
OpenStreetMapの概要と活用方法を解説する．

13. 数理モデル [詳細版へ]

待ち行列理論，オペレーションズリサーチなど数理的手法を扱う．

待ち行列の数理（資料集）
ポアソン分布，指数分布，M/M/S待ち行列，アーランモデルを解説する．
オペレーションズリサーチ（Excel を使用）（全１４回）
線形計画法，待ち行列，ゲーム理論，シミュレーションをExcelで14回学ぶ．

14. デジタルツールの活用ガイド [詳細版へ]

Google，Zoom，YouTube，ComfyUI，Microsoft Officeなどの活用を扱う．

Google アカウントと Google サービスの概要
Googleアカウントの作成と主要サービスの利用方法を解説する．
ビデオ収録配信、ビデオ会議（Zoom, YouTube を利用）（資料集）
Zoom，YouTube，Google Meetによるオンライン会議と配信を解説する．
ComfyUI ユーザーガイド (Windows)
ノードベースAI画像生成ツール ComfyUI Desktop の導入と使用方法を解説する．
マイクロソフト Office（資料集）
Microsoft 365，Forms，PowerApps，Power Automateの活用を解説する．

15. パワーポイントの活用 [詳細版へ]

Pythonによるパワーポイントファイルの分析・処理を扱う．

パワーポイントの分析、処理（Python を使用）
python-pptxライブラリによるパワーポイント操作を解説する．

16. 地図／地理情報システム [詳細版へ]

インタラクティブ地図，OpenStreetMap，GISツールの活用を扱う．

Web ブラウザで動くインタラクティブ、ダイナミックな地図を作る
クリッカブル地図，StreetView連携，SpatiaLite，OpenStreetMap活用を解説する．
地図情報システムとデータベース
JOSM，QGIS，osmar，Spatialiteによる地図データ処理を解説する．

17. アカデミックスキル [詳細版へ]

クリティカルシンキング，レポート作成，プレゼンテーションを扱う．

クリティカルシンキング、レポート作成、プレゼンテーション（資料集）
見やすい資料作成，論理的なレポート記述，効果的な発表技法を解説する．
共有ゲーム [PDF]
34個の質問を通じて20分で親密な関係を築くゲーム形式の演習を示す．

18. AI プロンプトの例 [詳細版へ]

AI校正プロンプトの例
プロンプト設計時に発生しやすいAIの問題行動、その対策を含むプロンプト改善手法、HTML文書・パワーポイントの校正、文書統合、AIプログラム利用ガイドの作成に関するプロンプトの紹介

19. 言語用語集 [詳細版へ]

Python マニュアル
Pythonプログラミングに関する基本用語を解説したものである。Python固有の概念に加え、C言語との比較も含めて説明している。
Rust言語の特徴機能：技術解説
Rustプログラミング言語の重要な特徴機能を解説する技術文書である。

情報工学全般・目次（詳細版）

1. Windows基礎スキル

1.(1) Windows システムの基本操作ガイド

Windows システムの基本操作ガイド

【概要】Windows 11では、ウィンドウのサイズ変更、移動、スナップ、最大化・最小化などのウィンドウ操作が基本となる。このほか、コマンドプロンプト(cmd)によるコマンドライン操作、テキストエディタ（メモ帳）での文書編集、ファイルのコピー・切り取り・貼り付け・名前変更・削除といったファイル操作など、多くの機能を利用できる。これらの基本操作を習得すれば、システムを効率的に活用できる。

1.(2) Windows 11クリーンインストールガイド

Windows 11クリーンインストールガイド

【概要】Windows 11のインストール作業では、Media Creation ToolでISOファイルをダウンロードし、USBメディアを直接作成するか、ダウンロードしたISOファイルを使用してRufusで詳細な設定が可能なUSBメディアを作成する。インストールでは、TPM 2.0（セキュリティチップ）などのシステム要件を確認後、アップグレードまたはクリーンインストールを実行する。

1.(3) Windows 11 の基本設定

Windows 11 の基本設定

【概要】Windows 11の基本設定について解説する。不要なプリインストールアプリの削除、ディスクのクリーンアップ、空き領域のゼロフィル(セキュリティ向上のためのデータ消去手法)、長いパス名制限(従来の260文字制限)の緩和、システムサービスの最適化などの設定をコマンドラインから実行する方法に加え、BIOSへのアクセス、バックアップと復元、トラブルシューティングについても取り上げる。

1.(4) Windows ソフトウェア一覧（2026年版）

Windows ソフトウェア一覧（2026年版）

【概要】Windowsでは、Microsoft社が提供するwinget（Windows Package Manager）を活用し、ビルドツール、開発環境、ユーティリティなどのソフトウェアを効率的にインストールできる。さらに、公式ストアやwingetに未収録の有用なフリーソフトウェアを、開発者のWebサイト等から入手できる。

2. Linux/WSL2基礎スキル

2.(1) Ubuntu システムの基本操作ガイド

Ubuntu システムの基本操作ガイド

【概要】Ubuntuシステムは、GNOMEデスクトップ環境でウィンドウ管理を行い、端末でのLinuxコマンド実行（ls、cat、mv、rmなど）、テキストエディタでの文書編集、ファイル操作を基本とする。システム管理ではパッケージ更新やプロセス管理によるトラブルシューティングが重要である。

2.(2) Ubuntu 24.04のインストールと初期設定ガイド

Ubuntu 24.04のインストールと初期設定ガイド

【概要】Ubuntu 24.04 LTS(開発コードネーム: Noble Numbat)のインストール手順を解説する。公式ミラーサイトから日本語版インストールメディアをダウンロードし、言語設定、キーボードレイアウト、インターネット接続方式などを設定する。ディスクのセットアップでは、既存OSとの共存を選択するか、「ディスクを削除してUbuntuをインストール」を選択する。ユーザーアカウントとタイムゾーンを設定後、インストールを実行する。インストール完了後は、ネットワーク設定やシステム更新などの初期設定を行う。本バージョンは長期サポート(LTS)版であり、2029年4月まで標準サポート、Ubuntu Proにより2034年4月まで拡張セキュリティ保守が提供される。

2.(3) Ubuntu 24.04 初期設定詳細ガイド

Ubuntu 24.04 初期設定詳細ガイド

【概要】本ガイドは、Ubuntu 24.04 LTSをインストールした後に行う環境構築手順を解説する。セキュリティの向上、日本語環境の最適化、運用効率の改善を目的とした18の設定項目を、コマンドライン操作を中心に示す。

2.(4) Linux基本コマンドとその活用法

Linux基本コマンドとその活用法

【概要】Linuxでは、ワイルドカード（*、?、[]）、パイプ（|）、リダイレクト（>、>>）、パス指定（/usr/bin、./）、標準出力・エラー出力制御などの基本機能を組み合わせることで、ファイル操作、テキスト処理、ネットワーク管理、システム制御など、多様な処理を効率的に実行できる。また、環境変数PATHの設定により、コマンドの格納場所を意識することなく操作を行える。

2.(5) Ubuntu 24.04 開発・研究環境構築ガイド

Ubuntu 24.04 開発・研究環境構築ガイド

【概要】本ガイドでは、Ubuntu 24.04 LTSにおける各種ソフトウェアのインストール手順を説明する。プログラミング環境（C/C++、Python、Java、R）、NVIDIA GPU環境（ドライバ、CUDA、cuDNN）、データベース（PostgreSQL）、AI/機械学習ライブラリ、3DCG・GIS・メディア処理ツール、エディタ・IDEなどを扱う。

2.(6) Windows上のLinux開発環境構築ガイド：WSL 2とUbuntuのインストール・設定・運用

Windows上のLinux開発環境構築ガイド：WSL 2とUbuntuのインストール・設定・運用

【概要】WSL 2は、Windows上でLinux環境を実現する仮想化技術である。その動作には、BIOS/UEFIでの仮想化機能の有効化が必須である。WSL 2の利用には、Windowsで必要な機能を有効化した後、Linuxディストリビューションをインストールする必要がある。これにより、bashコマンドでLinuxのコマンドを実行でき、wslコマンドで管理作業が可能となる。利用時には、設定ファイルでメモリ制限、スワップ領域、CPUコア数を制御できる。WSL 2上のUbuntuに開発ツールを導入することで、コンパイラの動作確認やプログラムのテストを実施できる。Windows 11では、WSLgにより、Xウィンドウ・アプリケーションも追加設定なしで利用可能である。

3. 共通基礎スキル

3.(1) マークダウンのガイド

マークダウンのガイド

【概要】マークダウンは、シンプルな記号による文書構造の記述と、Pandocによる多様な形式（Word、PDF、PowerPoint等）への変換を実現するマークアップ言語である。見出し、装飾、リスト、引用、コードブロック等の機能を備える。日本語文書では文字エンコーディングやフォント指定に注意が必要である。

3.(2) HTMLによるWebページ作成の基礎

HTMLによるWebページ作成の基礎

【概要】HTMLは、Webページを作成するためのマークアップ言語であり、タグによって文書構造や内容を定義する。基本構造は、HTML、HEAD、BODYタグで構成され、文字のスタイル指定、画像挿入、ハイパーリンク作成、表作成などの機能を持つ。また、CSSやJavaScriptと組み合わせることで、デザインや動的な機能を実現できる。

3.(3) Emacs の基本編集機能のガイド

Emacs の基本編集機能のガイド

【概要】Emacsの操作コマンドを覚えるのは効率化のために重要である。Emacsでは、カーソル移動（Ctrl+p/n/f/b）、テキスト編集（Ctrl+k/y）、ファイル操作（Ctrl+x Ctrl+f/s）、検索（Ctrl+s）、バッファ管理（Ctrl+x Ctrl+b）、ウィンドウ分割（Ctrl+x 2/1）、リージョン指定（Ctrl+Space）などの基本機能が用意されている。

3.(4) LaTeX入門ガイド

LaTeX入門ガイド

【概要】LaTeXは、コマンドを用いて文書の論理構造を記述し、組版を自動生成するシステムである。数式や表の美しい表現、長文での一貫した体裁の保持、目次や参照の自動生成といった機能を活用できる。文書クラスによって用途に応じた最適な体裁を実現する。

4. Windows の Python/AI 開発環境構築ガイド

4.(1) はじめに：Windowsのメモ帳で始めるPythonプログラム作成と実行

はじめに：Windowsのメモ帳で始めるPythonプログラム作成と実行

【概要】Windowsのメモ帳とPythonを使用してプログラミングを始める方法を解説する。Pythonのインストール、プログラムの作成・保存・実行の手順、よくあるエラーへの対処法、次のステップを説明する。

4.(2) Windows Python 開発環境とビルドツール構築ガイド

Windows Python 開発環境とビルドツール構築ガイド

【概要】本ガイドでは、Windows環境でAIプログラミングを始めるための開発環境を構築する。Python、GPU計算基盤、ビルドツール、AIエディタを導入することで、機械学習モデルの実行や実験、AIによるコード生成支援を活用した開発が可能になる。各ソフトウェアのインストールとパスの設定は、コマンドラインから一括で行える。

4.(3) AIプログラミング実践ガイド：環境構築から探求へ

AIプログラミング実践ガイド：環境構築から探求へ

【概要】第1章では、Windows環境にPython、GPU計算基盤、AIエディタを導入し、開発環境を構築する。第2章では、構築した環境でAIプログラムを実行し、パラメータ変更による効果を観察する探求手法を学ぶ。たとえば学習率を0.1から0.01や0.5に変更し、損失の収束過程がどう変化するかをグラフで確認する。仮説を立て、プログラムを実行し、結果を観察するサイクルを通じて、AIの動作原理を体験的に理解できる。第3章では、探求を研究に発展させる方法を扱う。探求対象の特定、仮説立案、結果観察、記録整理という4つのステップを学び、予想外の結果からも知見を得る柔軟な思考を身につける。さらに、再現性の確保や研究倫理の遵守といった、研究者としての基本も習得する。

4.(4) Windows AI開発環境構築ガイド

Windows AI開発環境構築ガイド

【概要】Pythonはデータ分析、機械学習、ディープラーニングに広く使われる言語である。PyTorchは深層学習モデルを効率的に構築するための主要なライブラリである。NumPyは数値計算、Pandasは表形式データの操作・分析、Matplotlibはグラフ可視化に使用する。GPUを使用すると深層学習の計算速度が向上する。開発エディタのWindsurfはAI支援機能を持ち、対話によるコード生成が可能である。

Word 版: winenv.docx, PDF 版: winenv.pdf

4.(5) ディープラーニング応用ライブラリの導入

ディープラーニング応用ライブラリの導入

【概要】顔認識、姿勢推定、文字認識など、特定のタスクに特化したライブラリのインストール手順を示す。Dlibによる顔検出、OpenPoseによる人体姿勢推定、Tesseract OCRによる文字認識など、実用的なアプリケーション開発に直結するツール群を必要に応じて導入できる。すべてをインストールする必要はなく、目的に応じて必要なものを選択する。

4.(6) PyTorch推論GPU最適化ガイド

PyTorch推論GPU最適化ガイド

【概要】PyTorchを使った深層学習モデルの推論速度向上を目指す最適化手法をまとめたガイドである。ただし効果はモデル構造・GPU世代・入力サイズによって異なるため、実際の環境で検証することが重要である。

4.(7) AIエディタ Windsurf の活用

AIエディタ Windsurf の活用

【概要】WindsurfはVS Codeベースの無料でも利用できるAIエディタである。DeepSeek-V3-0324は無料利用できる。Ctrl+LでCascade機能を起動し日本語でさまざまな依頼（プログラムの解説、出力の解説、デバッグ、改良、利用技術のリサーチ、実験のヒントなど）が可能である。API Key不要でアカウント登録のみで使用できる。

4.(8) AIエディタCursorガイド

AIエディタCursorガイド

【概要】CursorはAI機能を統合した開発環境である。本ガイドでは、Ubuntu向けのインストール手順、AIによるコード支援やチャット機能などの特徴的な機能、EmacsとVS Code風の2種類のキーバインディングについて解説する。

4.(9) Windows環境でのDocker開発環境構築ガイド

Windows環境でのDocker開発環境構築ガイド

【概要】WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）は、Windowsで Linux実行環境を提供する。

4.(10) DockerコンテナからNVIDIA GPUを利用するための NVIDIA Container

DockerコンテナからNVIDIA GPUを利用するための NVIDIA Container

【概要】DockerコンテナからNVIDIA GPUを利用するための設定手順を解説する。NVIDIA Container Toolkitのインストール方法と、NVIDIA公式CUDAイメージを用いたコンテナの作成手順を説明する。

4.(11) Docker入門

Docker 入門、Docker のインストール、Docker の基本操作

【概要】Dockerは実行環境をパッケージとして扱うコンテナ化技術である。イメージを基にコンテナを作成し、各コンテナは独立して動作する。データの永続化にはボリュームを使用し、コンテナ間の通信はネットワークを使用する。Dockerfileに手順を記述してイメージをビルドでき、レイヤー構造により管理が可能である。

4.(12) WSL 2、Docker、Miniconda3による統合開発環境構築・運用ガイド（Windows 上）

WSL 2、Docker、Miniconda3による統合開発環境構築・運用ガイド（Windows 上）

【概要】WSL 2（Windows Subsystem for Linux 2）は、WindowsでLinux実行環境を提供する。そして、Docker Desktopは、WSL 2と連携して動作し、コンテナの管理やイメージの作成を視覚的に行う機能を持つ。Dockerfileは、UbuntuなどのLinuxをベースに環境構築の手順（例：Python環境の構築や開発ツールの導入など）を記述する設定ファイルである。Dockerfileを用いて、開発環境の構築を容易に行うことができる。

5. オンライン開発環境

5.(1) Google Colaboratory

Google Colaboratory

【概要】Google Colaboratoryは、オンラインのJupyter Notebookサービスである。セットアップ不要で無料利用可能であり、機械学習、データサイエンス、教育に適している。利用にはGoogleアカウントが必要である。他者が公開したノートブックの閲覧だけであれば、Googleアカウントは不要である。

5.(2) Google Colaboratory による画像分類・感情分析・時系列予測・データ分析の実装例

https://colab.research.google.com/drive/189VSv_xeuc9SGqNV3LCG5DdDYoEnHAZA?usp=sharing

5.(3) Google ColaboratoryでのLinuxコマンド活用ガイド

Google ColaboratoryでのLinuxコマンド活用ガイド

【概要】Google Colaboratory (Colab) のバックエンドではLinux (Ubuntu) が動作している。Colab環境で必須となるLinuxコマンドを解説する。

5.(4) オンラインプログラミング環境のガイド

オンラインプログラミング環境のガイド

【概要】オンラインのプログラミング環境には、統合開発環境のGoogle ColaboratoryやGitHub Codespaces、Replitなどや、学習支援プラットフォームのScratchやCode Combat、Python Tutor、VisuAlgoがあり、初学者から上級者まで段階的に学習できる。無料版には機能やリソースの制限があるため、用途に応じた選択が重要である。

5.(5) オンラインで利用できるAI・機械学習サービスとその他Webサービスの総合ガイド

オンラインで利用できるAI・機械学習サービスとその他Webサービスの総合ガイド

【概要】オンライン（Webブラウザ）でアクセス可能な無料のツールやサービスが豊富に存在し、AIによる画像・音声・テキスト生成、自然言語処理、機械学習のビジュアル学習、画像編集、音楽生成、文書管理、データベース操作、地図閲覧、教育リソース活用、ゲーム対戦など、幅広い目的に応じて活用できる。

数学や物理学の基礎について、日本語でオンラインで学習できる外部のサイト

https://cognicull.com/ja

6. コンピューターの基礎

6.(1) コンピューターサイエンス（スライド資料１５回ほか）

目次：コンピューターサイエンス（スライド資料１５回ほか）

【概要】情報工学は、プログラミング、人工知能、データベース、情報セキュリティなどの分野を包含する。プログラミングは人間の意図を論理的手順でコンピューターに伝える創造的な活動である。人工知能は知能、知識、学習の3要素を持つシステムで、言語処理や画像認識などに活用される。創造性や倫理的判断には限界があるため、人間の補助ツールとして活用すべきである。データベースは大量データを効率的に管理する基盤技術である。データの活用により様々な発見が可能である。情報セキュリティはデジタル社会で情報を安全に扱うための対策であり、ウイルス対策や強固なパスワード管理が基本となる。デジタル社会では個人の意識と行動が社会全体の安全を支えている。以上を15回のスライド資料と演習で学ぶ。

6.(2) コンピューターにおける数値と画像の表現・処理（資料集）

目次: コンピューターにおける数値と画像の表現・処理（資料集）

全体資料 [PDF], [ワード]

パワーポイント

6.(3) コンピューター・アーキテクチャ演習（スライド資料１３回）

目次：コンピューター・アーキテクチャ演習（スライド資料１３回）

【概要】コンピューターのハードウェア構成において、プロセッサはプログラム実行の中核を担い、メモリと協調して動作する。プロセッサ内部のレジスタや命令セット、メモリアクセスの仕組み、データ転送や演算の実行など、ハードウェアの基本動作を理解することで、効率的なプログラム開発が可能となる。

ca-1. プロセッサ、マシン語 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5YEQPZ-2021-12-23-133913
ca-2. メモリとアドレス、ダンプリスト [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/KNJQEZ-2021-12-23-134117
ca-3. コンピューターの構成、アドレスバス、データバス [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5RGJ3Z-2021-12-23-134239
ca-4. アセンブリ言語 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/K28Y4K-2021-12-23-134335
ca-5. レジスタ [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/581Q2K-2021-12-23-134459
ca-6. プログラムカウンタ [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/K33NMK-2021-12-23-134602
ca-7. データ転送命令とアドレッシングモード [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5QM7MK-2021-12-23-134754
ca-8. 算術演算命令 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/K7E3JZ-2021-12-23-134906
ca-9. 数の扱い [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/ZJX1Q5-2021-12-23-135006
ca-10. フラグ、フラグレジスタ [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/Z4ERN5-2021-12-23-135108
ca-11. 条件分岐、繰り返し [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5ML2GK-2021-12-23-135215
ca-12. スタック [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/KELVQ5-2021-12-23-135318
ca-13. サブルーチン [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/KYEL75-2021-12-23-135400

6.(4) 68000アセンブラプログラミング（スライド資料６回）

目次：68000アセンブラプログラミング（スライド資料６回）

【概要】 68000アセンブラ言語では、CPUとメモリの連携においてレジスタを介したデータ転送が基本となり、命令フェッチ・デコード・実行の各サイクルでプログラムカウンタを更新する。サブルーチン呼び出しではスタックを用いた状態管理を行い、割り込み処理では優先制御と状態の保存・復帰機能を提供する。

導入[PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/as1-250632873/250632873
プログラム例 branch.c, branch.s, loop.c,
メモリとCPU [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/as2-cpu
演習問題 [PDF], [MS-Word]
プログラム例 add.c, add.s
プログラムカウンタと命令実行サイクル [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/as3-250632884/250632884
演習問題 [PDF], [MS-Word]
プログラム例 add.c, add.s, sum.s
条件分岐と繰り返し [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/as4-250632887/250632887
演習問題 [PDF], [MS-Word]
プログラム例 branch.c, branch.s, loop.c, array.c, array2.s, str.c, str2.s
サブルーチン呼び出しのメカニズム [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/as5-250632892/250632892
演習問題 [PDF], [MS-Word]
プログラム例 func1.c
スーパバイザモード, 特権命令, 割り込み [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/as6/250632901
演習問題 [PDF], [MS-Word]

実習

ログイン、ログアウトのマナー、ウィンドウマネージャ、UNIX コマンド、エディタと日本語入力など [PDF], [MS-Word]
アセンブラソフトの使用法、エミュレータによる実行法、ステップ実行によるメモリの中身とレジスタの変化の観察 [PDF], [MS-Word]
構文エラー(Syntax Error)とデバッグ、add 命令、move 命令、ds 疑似命令 [PDF], [MS-Word]
エミュレータの各種機能（レジスタへの値の設定など）、ステップ実行によるプログラムカウンタ、ステータスレジスタの変化の観察、分岐命令、equ疑似命令などの疑似命令 [PDF] [MS-Word]
文法エラーと実行時エラー、ブレークポイントとステップ実行によるデバッグ、比較命令におけるコンディションコードレジスタの変化 [PDF], [MS-Word]
サブルーチン呼び出しと復帰、 jsr 命令、rts 命令 [PDF], [MS-Word]
キューのプログラム [PDF], [MS-Word]

7. 仮想化とクラウド

7.(1) 仮想化とクラウド・コンピューティングの用語

仮想化とクラウド・コンピューティングの用語

【概要】仮想化とクラウド・コンピューティングでは、物理サーバ上でホストOSまたはハイパーバイザが動作し、その上で仮想マシン・マネージャを介して複数の仮想マシンが稼働する。各仮想マシンではゲストOSとアプリケーションが動作し、ユーザはネットワーク越しにこれらを利用できる。仮想マシンは容易に追加・削除・移動が可能で、資源を効率的に活用できる。

7.(2) Docker の概要説明（Ubuntu 環境向け）

パワーポイントによる概要説明: Docker の概要 [PDF], [パワーポイント]

7.(3) chroot、lxc コンテナ、QEMU エミュレータ

目次: 仮想化技術の実践ガイド：仮想マシン・chroot・lxc・QEMUの活用法（資料集）

【概要】仮想化技術は、サーバ統合によるコスト削減とクラウドでの柔軟な資源提供を実現する。仮想マシンでは、スナップショット、複製、マイグレーションなどの操作が可能である。より軽量な仮想化技術として、chroot環境、lxcコンテナ、QEMUなどがあり、開発環境の隔離や異なるアーキテクチャのエミュレーションに活用されている。

1. chroot 環境

2. lxc コンテナ

仮想マシンの新規作成、ゲスト OS のインストール

使用上のヒント

7.(5) VirtualBox、Vagrant の利用

目次: VirtualBox、Vagrant の利用

1. VirtualBox の使用法

2. Vagrant を用いた仮想マシンの作成

7.(6) AWS の基本機能

目次：AWS の基本機能

【概要】AWSクラウドでは、EC2やLightsailによる仮想マシン作成、S3によるストレージ管理が可能である。マイ請求ダッシュボードで料金を確認でき、WindowsやUbuntuなどのインスタンスにリモートログインできる。EC2は柔軟な構成が可能で、Lightsailは月額固定料金で利用できる。

AWS アカウントの作成 [PDF]、[パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/Z81NY5-2021-12-12-215126
AWS のマイ請求ダッシュボードの確認と Billing の設定 [PDF]、[パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/533J85-2021-12-12-215209
EC2 Windows マシンの作成、リモートデスクトップ (Windows から) [PDF]、[パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/ZRGENK-2021-12-12-214940
EC2 Ubuntu マシンの作成、リモートログイン (Windows から) [PDF]、[パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/528Q95-2021-12-12-215044
Lightsail Windows インスタンスの作成 [PDF]、[パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/KWVMPZ-2021-12-12-214851
Lightsail Ubuntu インスタンスの作成 [PDF]、[パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5DGWR5-2021-12-12-214742
Amazon S3 バケットの作成 [PDF]、[パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/ZJXQX5-2021-12-11-100802

7.(7) Microsoft Azure Cognitive Services を Python で使ってみる

目次：Microsoft Azure Cognitive Services を Python で使ってみる [PDF], [パワーポイント]

8. 情報ネットワークとセキュリティ

8.(1) 情報ネットワーク入門

情報ネットワーク入門

【概要】情報ネットワークは、コンピューター間で情報をやり取りするための基盤技術である。TCP/IPプロトコルを用いて通信を標準化し、IPアドレスで各機器を識別する。DNSによるドメイン名解決、SMTPによるメール転送、HTTPによるWeb通信など、階層的なプロトコル群で構成され、pingやtracerouteなどの診断ツールでトラブルシューティングを行う。

IP アドレス [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5JXVQK-2021-12-24-142544
IPアドレスの割り当て(静的、動的) [PDF], [パワーポイント], [HTML]
DNS ドメイン名 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

8.(2) TCP/IP

目次: TCP/IP

IPアドレスとIPデータグラム

TCP/IP と UDP/IP の通信プロトコル

8.(3) パケット解析ツール Wireshark による情報収集と解析

目次: パケット解析ツール Wireshark による情報収集と解析

【概要】Wiresharkは、パケットのリアルタイムキャプチャと詳細な解析を実現するオープンソースのネットワークプロトコルアナライザである。GUIベースの直感的なインタフェースに加え、IPアドレスやポート番号によるフィルタリング、フローグラフ分析などの高度な機能を備え、通信プロトコルの動作理解やネットワークトラブルの解決に効果的なツールである。

8.(4) Linux のネットワークサービス

目次: Linux のネットワークサービス

8.(5) 情報セキュリティ演習

ユーザ認証

改竄の検知と電子書名

不正侵入、不正アクセスの防止

ファイアウオール、通信の遮断

RFC の仕組み

アプリケーション層

ツールを使って、アプリケーション層でやりとりされるパケットの中身を実際に観察する。

SSL と SSH

その他

rpcinfo, nslookup, dig 実験 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

8.(6) 情報セキュリティパンフレット

情報セキュリティパンフレット

【概要】情報通信機器の安全な利用には、マルウェア対策、個人情報保護、不審な表示への冷静な対応、強固なパスワード管理、セキュリティ問題の早期発見と対応、データのバックアップ、AIの適切な活用、知的財産権の尊重が必要不可欠である。情報発信時は、プライバシーや他者への配慮を忘れてはならない。

9. Python の活用

機械学習の Python 実現ガイド
【概要】機械学習の用語（46項目）とPython実装を示す。用語は教師あり学習手法、教師なし学習手法（クラスタリング）、次元削減・特徴抽出手法、行列分解手法、評価指標、実装支援技術、実装結果の検証・評価に分類され、対応するPython関数を明示する。実装例として、ロジスティック回帰、SVM、k-NN、決定木・ランダムフォレスト、k-means、階層的クラスタリング、DBSCAN、PCA、t-SNE、因子分析、線形判別分析（LDA）、特異値分解（SVD）、QR分解の13のプログラムを提供する。
行列計算の Python 実現ガイド
【概要】行列計算の基礎と実装について、NumPyライブラリを中心に解説する。行列の積、LU分解、逆行列、行列式、畳み込みなどの基本的な行列演算について説明し、Pythonによる実装例を示す。
統計分析のPython 実現ガイド
【概要】Pandas、SciPy、Matplotlibを用いた統計分析のPython実装ガイドである。記述統計量、ヒストグラム、箱ひげ図、クロス集計表、t検定、一元配置分散分析、正規性検定の7つの統計手法を解説し、各手法のPythonコードと実行結果を示す。データの特徴把握から仮説検証までの分析プロセスを網羅する。
音声信号処理の Python 実現ガイド
【概要】音声信号処理の用語（60項目）とPython実装を示す。用語は音声信号の基本概念、周波数領域分析、スペクトル特徴量、基本周波数推定、フォルマント分析、時間領域特徴量、リズム・時間構造特徴量、環境音解析、信号処理技術、評価・検証手法に分類され、対応するPython関数を明示する。実装例として、音声ファイルの入出力、スペクトログラムの生成と表示、基本周波数（F0）推定、フォルマント分析、環境音の解析の5つのプログラムを提供する。
カラー画像処理の Python 実現ガイド
【概要】カラー画像処理の用語（40項目）とPython実装を示す。用語は画像の基本概念、色空間と色表現、画質改善技術、ノイズ評価と除去、畳み込み演算、エッジ解析、画像変換、画像評価に分類され、対応するPython関数を明示する。実装例として、画質改善処理、ノイズ量の評価、畳み込みフィルタの適用、エッジの解析、リサイズと補間の5つのプログラムを提供する。

Python 言語によるとても簡単なアドベンチャーゲーム（変数、式、if、while、関数、print、time.sleep, def, global を使用）

10. R によるデータ活用

10.(1) 統計分析のR での実現ガイド

統計分析のR での実現ガイド

【概要】Rを用いた統計分析は、記述統計量の計算、クロス集計、各種検定、グラフ描画などがあり、baseパッケージによる基本的な統計処理から、momentsパッケージによる高度な分布解析まで、さまざまな分析手法が提供されている。データフレーム構造を基盤としデータ処理と結果の可視化が可能である。

10.(2) データサイエンス演習（R システムを使用）（スライド資料１３回）

目次：データサイエンス演習（R システムを使用）（スライド資料１３回）

【概要】 Rシステムは、データフレームを基本データ構造とし、コマンドラインでの操作により統計検定や機械学習を実行できる統計解析ソフトウェアである。オブジェクト一覧の表示、ワークスペースの保存、CSVファイルの読み込みなど、多彩な機能を備え、データ分析に必要な一連の操作を実行できる。

rd-1. R システムと RStudio [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/ZPW1QK-2022-02-25-120228
rd-2. ヒストグラム、散布図、折れ線グラフ、要約統計量 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/ZX4JNZ-2022-02-25-120327
rd-3. 機械学習による自動分類 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5D2845-2022-02-25-120358
rd-4. 平均と分散 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/KW47Q5-2022-02-25-120436
rd-5. t 検定 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/ZR6RR5-2022-02-25-120503
rd-6. 相関、相関係数 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/52NPVZ-2022-02-25-120530
rd-7. 次元削減、主成分分析 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/Z8MPXZ-2022-02-25-120606
rd-8. クラスタリング [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/53EW25-2022-02-25-120630
rd-9. テーブルデータ処理、並べ替え（ソート）・集計・集約 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/ZQ9WYZ-2022-02-25-120657
rd-10. オブジェクトのセーブとロード [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/57JP7Z-2022-02-25-120733
rd-11. リレーショナルデータベースとの連携 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/KJ8DGK-2022-02-25-120800
rd-12. CSV ファイルのインポート、エクスポート [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/K4JGQ5-2022-02-25-120828
rd-13. 正規分布 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/ZMVDXZ-2022-02-25-120900

10.(3) データシステム演習（スライド資料３回）

データシステム演習（スライド資料３回）

「Shiny によるデータシステム演習」では、オンライン（Web ペース）のデータシステムに関する次のことを演習形式で学ぶ。

Shiny は、R システムと Web サーバの連携が簡単にできるシステムである。Webサーバが内蔵されている
「ウィジェット」を組み合わせて、Web 画面を組み立てる。これは ui.R に書く。
ユーザが Web 画面で操作するたび、その情報がサーバに送られる。そして、サーバが返答する。これは server.R に書く。

目次：データシステム演習（スライド資料３回）

Shiny のギャラリー [PDF], [パワーポイント], YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=POOORv2BFCM
Shiny の仕組み [PDF], [パワーポイント], YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=-Qb2LNNovZY
Shiny のウィジェット、Shiny でテキスト表示、テーブル表示 [PDF], [パワーポイント], YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=qA-BVSfzbYQ

11. Excel の活用

11.(1) Excel の使い方（スライド資料１４回）

目次：Excel の使い方（スライド資料１４回）

【概要】Excelは、データの記録、データの管理、データの集計・分析、グラフ作成などの多彩な機能を提供する。数式の自動計算、条件付き書式設定、ピボットテーブル、乱数生成、統計関数など、データ分析に必要な機能を備えている。直感的な操作性と豊富な機能が特徴である。

ex-1. Excel を使ってみる [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597146/250597146
ex-2. 切り取りとコピーと貼り付け、Excel の関数 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-excel/250597152
ex-3. Excel での並べ替え、グラフ [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597158/250597158
ex-4. Excel での検索、条件付き書式設定、並べ替え [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597165/250597165
ex-5. Excel での集計、ピボットテーブル（クロス集計表） [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597168/250597168
ex-6. Excel でのルックアップ [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597174/250597174
ex-7. Excel での乱数 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597177/250597177
ex-8. Excel での平均と標準偏差 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597182/250597182
ex-9. Excel での数式のグラフ [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597188/250597188
ex-10. Excel でのデータの入力規則 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597193/250597193
ex-11. Excel で small 関数を用いて、順位からデータを探す [PDF], [パワーポイント], [HTML]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-small/250597196

12. 先端技術入門

12.(1) 3次元ゲーム，シミュレーションの３次元可視化の基礎

Panda3D の機能概要（説明資料）[PDF], [パワーポイント]
Panda3D 3次元ゲームエンジン基礎
【概要】Python用3Dゲームエンジン「Panda3D」の基礎を10項目に分けて学習する。環境構築から座標系、カメラ制御、メッシュとマテリアル、ライティング、エンティティの階層構造、入力処理、アニメーションと物理演算、簡易ゲーム制作、波動シミュレーション。実装例とともに解説する。各項目には3DCGとゲームエンジンの重要な用語解説を含む。
シミュレーションと３次元コンピューターグラフィックス
資料：[PDF], [パワーポイント]
【概要】Panda3Dを用いた3種類の物理シミュレーションプログラムを解説する。重力N体シミュレーションによる銀河衝突、Boidsアルゴリズムによる群れ行動、格子法による流体シミュレーション（煙の拡散と上昇気流）を実装し、物理法則に基づく自然現象の可視化手法を学ぶ。
Panda3D オープンワールドゲーム教材
資料：[PDF], [パワーポイント]
【概要】Panda3Dゲームエンジンを使用した3D地形生成とキャラクター操作の学習教材である。Perlinノイズによる手続き的地形生成、GeoMipTerrainによるLOD制御、三人称カメラの実装方法を、動作するプログラムを通じて理解できる。
Panda3Dゲームエンジン中級編：システム構築の基礎
【概要】Panda3Dを用いた3Dゲーム開発の実践的機能を解説する。シーン管理、衝突判定、物理シミュレーション、GUI制御、タスク管理、シャドウマッピング、サウンド制御、スプライト表示、パーティクル制御、シーン遷移を扱う。各項目では予備知識として関連する概念や用語を説明し、続いて実行可能なコード例を提示している。すべてのコード例はPanda3D同梱のリソースを活用しており、追加ファイルなしで動作確認が可能である。ゲーム開発に必要な個別機能の実装方法を学習できる構成となっている。

12.(2) ニューラルネットワークと機械学習の基礎：概念からPyTorch実装

ニューラルネットワークと機械学習の基礎：概念からPyTorch実装

【概要】ニューラルネットワークは、入力データの重みづけ処理、合計とバイアス調整、活性化関数の適用を行うニューロンがネットワークを形成する機械学習モデルである。PyTorchを活用した実装では、大規模なデータセットを用いた学習により、ニューロン間の結合の重みとバイアスを自動的に最適化し、データの特徴やパターンを獲得する。特に、バックプロパゲーションによる誤差の逆伝播計算と、勾配降下法による誤差の最小化が、学習プロセスにおいて重要な役割を果たす。

12.(3) 対話型AIサービスの活用とプロンプトエンジニアリング入門

対話型AIサービスの活用とプロンプトエンジニアリング入門 [PDF], [ワード]

12.(4) AIとはじめるプログラミング ― 言葉がコードに変わる

AIとはじめるプログラミング ― 言葉がコードに変わる [PDF], [パワーポイント]

12.(5) Google Colaboratoryを用いたAI入門

Google Colaboratoryを用いたAI入門

【概要】Google Colaboratoryを使用した機械学習の入門である。ブラウザから利用可能なColabの基本操作、CNN による画像分類、LSTMによる感情分析・時系列予測、データ可視化、実践的なコード例とともに確認できる。

12.(6) 自然言語処理入門

目次: 自然言語処理入門

nl-1. 形態素解析と構文解析 [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/ZNJ7E5-2021-12-16-141804
nl-2. オンライン翻訳を使ってみる [PDF], [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/K679M5-2021-12-16-142201

12.(7) OpenCVの特徴的な機能

OpenCVの特徴的な機能
【概要】 OpenCVには、色空間変換、局所的コントラスト強調、動体追跡、幾何学的変換、形状解析、多重解像度解析、パターン検出、適応的二値化、セグメンテーション等の多彩な機能がある。これらの機能は、照明変動への対応、動き検出、形状認識など、実用的な画像処理に有効である。
OpenCV について [PDF] , [パワーポイント]
ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/51X845-2022-02-18-085434

12.(8) クラスタリング手法まとめ

クラスタリング手法まとめ[PDF]

13. 数理モデル

13.(1) 待ち行列の数理（資料集）

目次：待ち行列の数理

【概要】待ち行列理論は、ポアソン分布による到着過程と指数分布による処理時間を基礎として、システム内のジョブ数や待ち時間を確率的に解析する数理モデルである。M/M/S待ち行列やアーランの即時式モデルなどを用いて、システムの評価や設計に活用できる。

13.(2) オペレーションズリサーチ（Excel を使用）（全１４回）

目次：オペレーションズリサーチ（Excel を使用）（全１４回）

【概要】オペレーションズリサーチは、データに基づく意思決定支援技術であり、線形計画法、待ち行列、ゲーム理論などの数理的手法を活用して、在庫管理、配送計画、スケジューリングなどの実務的課題を解決する。最適化、シミュレーション、確率統計の手法を組み合わせ、Excelなどのツールを用いて具体的な解決策を導出できる。

or-1. オペレーションズリサーチ（Excel を使用） [PDF], [パワーポイント]
YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=a8us7gTPNC8
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/or1-251787339
or-2. 配送計画、リードタイム [PDF], [パワーポイント]
YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=mDrUuTDleBE
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/ss-250598455/250598455
or-3. 作業リスト、スケジューリング、PERT図 [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or3-pert/251671433
or-4. モンテカルロシミュレーション [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/or4-251902279
or-5. ランダムウオーク [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or5/251787396
or-6. 待ち行列シミュレーション [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/or6
or-7. 正規分布 [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or7/251895311
or-8. ゲーム理論 [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or8/251932162
or-9. 囚人のジレンマ、資金計画、投資効率 [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or9/251982980
or-10. 一次式、線形計画法 [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or10-252026771/252026771
or-11. 線形計画法を Excel で解く [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or11-excel-252082847/252082847
YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=qxy4cjh2SEo
or-12. 囚人のジレンマ [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/ss-250598451/250598451
or-13. ゲーム理論、グラフ [PDF], [パワーポイント]
or-14. グラフの最短経路などのアルゴリズムをビジュアルに表示するオンラインサイト www.algoanim.ide.sk の紹介 [PDF], [パワーポイント]
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/wwwalgoanimidesk/250598453

14. デジタルツールの活用

14.(1) Google アカウントと Google サービスの概要

Google アカウントと Google サービスの概要
【概要】Googleアカウントは、検索、メール、地図などの全サービスを単一のIDで利用できる統合認証システムである。クラウドベースで複数デバイス間でのデータ同期が可能であり、二段階認証によるセキュリティ強化も提供する。無料で取得可能だが、プライバシー設定の確認と個人情報の管理が重要である。
YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=Wx04o8U1w7c
SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/google-250596496/250596496

14.(2) ビデオ収録配信、ビデオ会議（Zoom, YouTube を利用）（資料集）

目次：ビデオ収録配信、ビデオ会議（Zoom, YouTube を利用）

【概要】オンライン会議システムは、ビデオや音声によるリアルタイムコミュニケーションを実現し、録画機能やスライド共有、限定公開設定など多彩な機能を備えている。Zoom、Google Hangouts Meet、YouTubeなどのツールでは、参加者制限やプライバシー保護のための適切な設定と、通信負荷を考慮した運用が重要である。

【ビデオ収録配信】

【ビデオ会議（生配信）】

14.(3) オンラインプログラミング環境のガイド

オンラインプログラミング環境のガイド

14.(4) ComfyUI ユーザーガイド (Windows)

ComfyUI ユーザーガイド (Windows)

【概要】 ComfyUI Desktopバージョンの使用方法を説明します。ComfyUI DesktopはノードベースのAI画像生成ツールです。Windows 10以降、15GB空き容量が必要。公式サイトからダウンロード後、自動インストールでPython環境を構築。手動で、最初は、Stable Diffusion v1.5モデルをHugging Faceから取得し配置。ブラウザで127.0.0.1:8188にアクセスして動作確認。ワークフロー作成で高精度な画像生成が可能になります。

14.(5) オンラインで利用できるAI・機械学習サービスとその他Webサービスの総合ガイド

オンラインで利用できるAI・機械学習サービスとその他Webサービスの総合ガイド

数学や物理学の基礎について、日本語でオンラインで学習できる外部のサイト

https://cognicull.com/ja

14.(6) マイクロソフト Office（資料集）

目次: マイクロソフト Office（資料集）

【概要】Microsoft 365は、クラウドベースのワードやエクセルなどの他、Formsでフォーム作成・共有できる機能がある。また、PowerAppsを用いてSharePointと連携したローコード開発が行うことができる。Power Automateとの連携により、業務フローの自動化が実現できる。

15. パワーポイントの活用

15.(1) パワーポイントの分析、処理（Python を使用）

目次：パワーポイントの分析、処理（Python を使用）

16. 地図／地理情報システム

16.(1) Web ブラウザで動くインタラクティブ、ダイナミックな地図を作る

クリッカブル地図（マーカーなどが付いた地図）

GoogleStreetView へのリンク

Google ストリートビューを見てみる

SpatiaLite 活用

SpatiaLite を使ってみる

OpenStreetMap 活用

OpenStreetMap のエディタを使って地図を編集, [PDF], [ワード]

OpenStreetMap データダウンロード

OpenStreetMap のデータ（少量）のダウンロード: YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=MPxDfHo49s0
Mapbox を使ってみる
mapbox は、地図サービス・ソフトウェア開発キット、OpenStreetMap のデータから作られたタイルマップ、自前のタイルマップをサーバにアップロードできるサービス
Python の overpass を用いて OpenStreetMap のデータをダウンロード
Python の overpy を用いて OpenStreetMap のデータをダウンロード

16.(2) 地図情報システムとデータベース

目次: 地図情報システムとデータベース

【OpenStreetMap, ESRI Shape 関係】

【osmar】

【Spatialite のインストールと使用法】

【地図データの入手】

17. アカデミックスキル

17.(1) クリティカルシンキング、レポート作成、プレゼンテーション（資料集）

目次: クリティカルシンキング、レポート作成、プレゼンテーション

【概要】プレゼンテーションとレポートにおける効果的な情報伝達には、見やすさと論理性が重要である。24ポイント以上の文字サイズ、読みやすいフォント、1スライド1テーマの原則を遵守し、根拠データと考察を体系的に記述する。さらに、聴衆の立場で考え、全員に語りかけ、建設的なフィードバックを通じて相互理解と学びを深める。

17.(2) 共有ゲーム

共有ゲーム [PDF], [ワード]
【概要】2人1組で順番に34個の質問を互いにしあい、最後にお互いを見つめ合うことで、20分で親密な関係を築くことができるゲーム感覚の演習である。質問は自己開示の深さが徐々に増していき、個人の価値観や人生観、心の内面を共有していく。ゲーム形式で行うことで心理的な抵抗を下げながら、共感と信頼関係の構築を体験することができる。

18. AI プロンプトの例

AI校正プロンプトの例
プロンプト設計時に発生しやすいAIの問題行動、その対策を含むプロンプト改善手法、HTML文書・パワーポイントの校正、文書統合、AIプログラム利用ガイドの作成に関するプロンプトの紹介

19. 言語用語集

Python マニュアル
Pythonプログラミングに関する基本用語を解説したものである。Python固有の概念に加え、C言語との比較も含めて説明している。
Rust言語の特徴機能：技術解説
Rustプログラミング言語の重要な特徴機能を解説する技術文書である。

情報工学全般・目次

情報工学全般・目次（簡略版）

1. Windows基礎スキル [詳細版へ]

2. Linux/WSL2基礎スキル [詳細版へ]

3. 共通基礎スキル [詳細版へ]

4. Windows の Python/AI 開発環境構築ガイド [詳細版へ]

5. オンライン開発環境 [詳細版へ]

6. コンピューターの基礎 [詳細版へ]

7. 仮想化とクラウド [詳細版へ]

8. 情報ネットワークとセキュリティ [詳細版へ]

9. Python の活用 [詳細版へ]

10. R によるデータ活用 [詳細版へ]

11. Excel の活用 [詳細版へ]

12. 先端技術入門 [詳細版へ]

13. 数理モデル [詳細版へ]

14. デジタルツールの活用ガイド [詳細版へ]

15. パワーポイントの活用 [詳細版へ]

16. 地図／地理情報システム [詳細版へ]

17. アカデミックスキル [詳細版へ]

18. AI プロンプトの例 [詳細版へ]

19. 言語用語集 [詳細版へ]

情報工学全般・目次（詳細版）

1. Windows基礎スキル

1.(1) Windows システムの基本操作ガイド

1.(2) Windows 11クリーンインストールガイド

1.(3) Windows 11 の基本設定

1.(4) Windows ソフトウェア一覧（2026年版）

2. Linux/WSL2基礎スキル

2.(1) Ubuntu システムの基本操作ガイド

2.(2) Ubuntu 24.04のインストールと初期設定ガイド

2.(3) Ubuntu 24.04 初期設定詳細ガイド

2.(4) Linux基本コマンドとその活用法

2.(5) Ubuntu 24.04 開発・研究環境構築ガイド

2.(6) Windows上のLinux開発環境構築ガイド：WSL 2とUbuntuのインストール・設定・運用

3. 共通基礎スキル

3.(1) マークダウンのガイド

3.(2) HTMLによるWebページ作成の基礎

3.(3) Emacs の基本編集機能のガイド

3.(4) LaTeX入門ガイド

4. Windows の Python/AI 開発環境構築ガイド

4.(1) はじめに：Windowsのメモ帳で始めるPythonプログラム作成と実行

4.(2) Windows Python 開発環境とビルドツール構築ガイド

4.(3) AIプログラミング実践ガイド：環境構築から探求へ

4.(4) Windows AI開発環境構築ガイド

4.(5) ディープラーニング応用ライブラリの導入

4.(6) PyTorch推論GPU最適化ガイド

4.(7) AIエディタ Windsurf の活用

4.(8) AIエディタCursorガイド

4.(9) Windows環境でのDocker開発環境構築ガイド

4.(10) DockerコンテナからNVIDIA GPUを利用するための NVIDIA Container

4.(11) Docker入門

4.(12) WSL 2、Docker、Miniconda3による統合開発環境構築・運用ガイド（Windows 上）

5. オンライン開発環境

5.(1) Google Colaboratory

5.(2) Google Colaboratory による画像分類・感情分析・時系列予測・データ分析の実装例

5.(3) Google ColaboratoryでのLinuxコマンド活用ガイド

5.(4) オンラインプログラミング環境のガイド

5.(5) オンラインで利用できるAI・機械学習サービスとその他Webサービスの総合ガイド

6. コンピューターの基礎

6.(1) コンピューターサイエンス（スライド資料１５回ほか）

6.(2) コンピューターにおける数値と画像の表現・処理（資料集）

6.(3) コンピューター・アーキテクチャ演習（スライド資料１３回）

6.(4) 68000アセンブラプログラミング（スライド資料６回）

7. 仮想化とクラウド

7.(1) 仮想化とクラウド・コンピューティングの用語

7.(2) Docker の概要説明（Ubuntu 環境向け）

7.(3) chroot、lxc コンテナ、QEMU エミュレータ

1. chroot 環境

2. lxc コンテナ

3. エミュレータ QEMU

7.(4) VMWare の利用

VMWare のインストール

仮想マシンの新規作成、ゲスト OS のインストール

使用上のヒント

7.(5) VirtualBox、Vagrant の利用

1. VirtualBox の使用法

2. Vagrant を用いた仮想マシンの作成

7.(6) AWS の基本機能

7.(7) Microsoft Azure Cognitive Services を Python で使ってみる

8. 情報ネットワークとセキュリティ