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コンピューターサイエンス(全15回)

大学で使用した自作の教材を,手直しの上公開している. クリエイティブ・コモンズ BY NC SA.

目次

  1. cs-1. 無料ソフトウェア,無料データ,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ [PDF], [パワーポイント]
  2. cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素 [PDF], [パワーポイント]
  3. cs-3. 360度パノラマ画像,3次元コンピュータグラフィックスの世界,ポリゴン,テクスチャ,オンラインの地図サービス [PDF], [パワーポイント]
  4. cs-4. さまざまなプログラミング言語,コンピュータでの計算の誤差,プログラミングの基礎(変数,式,条件分岐,繰り返し) [PDF], [パワーポイント]
  5. cs-5. 人工知能の基本 [PDF], [パワーポイント]
  6. cs-6. データベース,データベースシステム [PDF], [パワーポイント]
  7. cs-7. 乱数,シミュレーション [PDF], [パワーポイント]
  8. cs-8. 表計算ソフトウェアを用いたデータの扱い [PDF], [パワーポイント]
  9. cs-9. 一次式,線形計画法 [PDF], [パワーポイント]
  10. cs-10. Python の基礎(オブジェクト,メソッド,引数,文字列) [PDF], [パワーポイント]
  11. cs-11. Python の条件分岐と繰り返し,ステップ実行 [PDF], [パワーポイント]
  12. cs-12. 式の抽象化と関数,モジュール,算法(アルゴリズム) [PDF], [パワーポイント]
  13. cs-13. プロセッサ,メモリ,文字コード,論理演算と足し算 [PDF], [パワーポイント]
  14. cs-14. 情報化社会でのマナー,情報セキュリティ [PDF], [パワーポイント]
  15. cs-15. まとめ [PDF], [パワーポイント]
  16. 動画

資料

cs-1. 無料ソフトウェア,無料データ,Scratch プログラミング,Scratch のキャラクタ

SlideShare の URL: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs1-scratch-scratch

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=k8VwaW2GI5g

資料: [PDF], [パワーポイント]

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cs-2. コンピュータによる画像制作,人工知能でできること,情報のコード化,デジタル画像,画素

SlideShare の URL: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs2-251767110

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=89Kiy7yaTMQ

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

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cs-3. 360度パノラマ画像,3次元コンピュータグラフィックスの世界,ポリゴン,テクスチャ,オンラインの地図サービス

SlideShare の URL: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs3-251766657

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=JfsXT9ZQefA

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

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cs-4. さまざまなプログラミング言語,コンピュータでの計算の誤差,プログラミングの基礎(変数,式,条件分岐,繰り返し)

SlideShare の URL: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs4-251766750

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=blBX7q2hdCQ

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

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cs-5. 人工知能の基本

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs5-251812249

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=76Xa2ZGqpy0

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

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cs-6. データベース,データベースシステム

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs6-252037193

キーワード: データベース,表計算ソフトウェア,Office 365,Excel,散布図,合計,平均,分布,密度,人工知能でのデータ活用

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=hafgkLQ2fzs

資料: [PDF], [パワーポイント]

総務省が公開しているデータを使用.

年次	出生数	死亡数
1985	1432	752
1990	1222	820
1995	1187	922
2000	1191	962
2005	1063	1084
2010	1071	1197

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cs-7. 乱数,シミュレーション

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs7-252037237

キーワード: 乱数,Excel での乱数,乱数を用いたシミュレーションで円周率を求める,ランダムな到着,分布

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=22MbFeFAYNE

資料: [PDF], [パワーポイント]

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cs-8. 表計算ソフトウェアを用いたデータの整理

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs8-252037270

キーワード: 散布図での色分け,クラスタ分析,Excel のルックアップ,絶対参照,相対参照

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=vUJKLwNQn44

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

cs-9. 一次式,線形計画法

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs9-252037293

キーワード: 一次式,一次不等式,制約,線形計画法,Excel の条件付き書式

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=GKy0Bl5ZCQY

資料: [PDF], [パワーポイント]

Excel ファイル

線形計画法を知っておくことは、コンピュータの活用の範囲の広がりを知ること、そして、データや数理に基づいた判断を行うときに、コンピュータが役に立つことを知ることにもつながる。

cs-10. Python の基礎(オブジェクト,メソッド,引数,文字列)

SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/cs10-python-252041852

キーワード: Python,Python の基礎,オブジェクト,メソッド,引数,文字列,インポート,CodeCombat

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=PW0nH3bHEqM

資料: [PDF], [パワーポイント]

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Python プログラム

  1. 現在の日時

    次のソースコードを実行.いまの日時が表示されることを確認

    import datetime
    now = datetime.datetime.now()
    print(now)
    
  2. 最大公約数

    次のソースコードを実行.結果 6 を確認

    import math
    print( math.gcd(24, 18) )
    
  3. 方程式を解く

    次のソースコードを実行.結果 -0.25 を確認

    from scipy import optimize
    def foo(x):
        return 4 * x + 1
    print( optimize.fsolve(foo, 10) )
    
  4. 平方根

    次のソースコードを実行.結果 2.6457513110645907 を確認(結果は近似値)

    import math
    print( math.sqrt(7) )
    
  5. 円の面積

    次のソースコードを実行.結果を確認(結果は近似値)

    import math
    print( 3 * 3 * math.pi )
    
  6. 三角形の面積

    次のソースコードを実行.結果を確認

    import math
    print( (1/2) * 4 * 6 * math.sin(60 * math.pi / 180) )
    

cs-11. Python の条件分岐と繰り返し,ステップ実行

ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5EL9RZ-2021-12-17-134243

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=zeleeooCfT0

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

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x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
for t in x:    
    print( (9.8 / 2) * t * t )

x = [8, 6, 4, 2, 3]
y = [0, 0, 0, 0, 0]
for i in [0, 1, 2, 3, 4]:
    y[i] = x[i] * 1.1
    print(y[i])

cs-12. 式の抽象化と関数,モジュール,算法(アルゴリズム)

ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5YE9PZ-2021-12-17-134324

YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=Z102Pg28nW8

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

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def foo(a):
    return a * 1.1

print(foo(100))
print(foo(150))
print(foo(400))

def foo(a):
    return a * 1.1

p = 120
print(foo(p))
p = 200
print(foo(p))

def foo(a):
    return a * 1.1

def bar(a):
    return a * 100

c = 5
print(foo(bar(c)))
c = 12
print(foo(bar(c)))

def foo(a):
    return bar(a * 1.1)

def bar(a):
    return a * 100

c = 5
print(foo(c))
c = 12
print(foo(c))

cs-13. プロセッサ,メモリ,文字コード,論理演算と足し算

ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5671MZ-2021-12-17-134428

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

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x = 0
y = 0
print(x and y)
print(x or y)

x = 1
y = 0
print(x and y)
print(x or y)

x = 0
y = 1
print(x and y)
print(x or y)

x = 1
y = 1
print(x and y)
print(x or y)

c = 'a'
print(hex(ord(c)))

c = 'b'
print(hex(ord(c)))

c = '!'
print(hex(ord(c)))

cs-14. 情報化社会でのマナー,情報セキュリティ

ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5V6XVZ-2021-12-17-134504

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

cs-15. まとめ

ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/KNJXEZ-2021-12-17-134355

資料: [PDF], [パワーポイント]

内容

  1. Google Earth を開き,「福山城」などで検索してみる

    https://earth.google.com

  2. WikiPedia で,自分の興味のあるキーワード複数個で検索し,記事を確認してみる

    https://ja.wikipedia.org/

  3. まず,Paiza.IO を開く.「コード作成を試してみる」をクリック,その後,「Python3 」を選ぶ

    https://paiza.io/ja

    そして,4x + 1 = 0 を解く,次の Python プログラムを入れ,実行してみる from scipy import optimize def foo(x): return 4 * x + 1 print( optimize.fsolve(foo, 10) )

  4. Paiza.IO で,次の Python プログラムを実行し,計算誤差があることを確認.
    print(1/3)
    
  5. Paiza.IO で,次の Python プログラムを実行し,結果を確認するとともに, ソースコードを確認することで,関数の使い方についての理解を深める.
    def foo(a):
        return a * 1.1
    print(foo(100))
    print(foo(150))
    print(foo(400))
    

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from scipy import optimize
def foo(x):
    return 4 * x + 1

print( optimize.fsolve(foo, 10) )

print(1/3)

def foo(a):
    return a * 1.1

print(foo(100))
print(foo(150))
print(foo(400))