情報工学

本ページは、情報工学の基礎から応用までを体系的に学べる教材集である。以下の8つの領域を網羅している。

  1. システム環境の基礎：WindowsおよびLinux/WSL2の操作・設定、マークダウン・HTML・LaTeX等の基礎スキル
  2. 開発環境の構築：Python/C/AI開発環境、Docker、クラウド環境の構築手順
  3. コンピューターサイエンスの基礎：プログラミング入門、数値表現、コンピューターアーキテクチャ
  4. ネットワークとセキュリティ：TCP/IP、パケット解析、情報セキュリティの実践
  5. データ分析：Python・R・Excelによる統計処理と数理モデル
  6. 先端技術と応用：3Dグラフィックス、機械学習・AI、画像処理、地理情報システム
  7. デジタルツール：Google・Microsoft製品の活用、ビデオ会議、AI画像生成
  8. アカデミックスキル：レポート作成、プレゼンテーション技法

公開資料は 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．

1. Windows の基本操作・コマンド操作・設定と、アプリ・開発環境・ローカル AI の導入

  1. 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。

    説明スライド（パワーポイント）；windowsuser.pptx

  2. 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。

  3. 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。

  4. Windows の種々のソフトウェアのインストール・設定、ローカルAIの導入

    【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。

  5. Windows のさまざまなソフトウェア（ソフトウェアごとの手動インストール手順）

    特定のソフトウェアについて手動インストール手順を確認したい場合向け。

  6. Windows 開発・運用環境 総合リファレンス

    【概要】Windows上での開発・運用環境の構築と保守に必要な情報をまとめたリファレンスである。プログラミング言語（Python・C/C++・Java・Perl・Rust・Go など）、ビルドツール（Visual Studio Build Tools・CMake・LLVM）、データベース（SQLite・MySQL・Firebird・SQL Server）、WSL2によるLinux環境、Windows Developer Configurations による自動環境構築、VirtualBoxとVagrantによる仮想化、MSYS2・MinGW・Cygwinによるツールチェーンを扱う。winget（Windows標準パッケージマネージャ）、Chocolatey、Windows Update、DISM、SFCによる修復、Sysinternalsツール。

  7. 動画生成 LTX Desktop（動画生成エンジン LTX-2.3 搭載）のインストールと利用方法（Windows 上）

    【概要】 LTX Desktop は、Lightricks の動画生成エンジン「LTX-2.3」を搭載したオープンソースのデスクトップアプリである。テキスト・画像・音声から動画を生成でき、動画編集機能も統合されている。本記事では、Windows 環境でのインストールから動画生成までの手順を順に説明し、最後にローカル生成について補足する。

  8. 手元の PC で完結するローカル LLM 活用 ― チャット・図の理解・RAG を体験する（Ollama＋Open WebUI／CPU/GPU 対応・Windows）

    【概要】Windows上でOllama（推論基盤）とOpen WebUI（操作画面）を用い、データを外部送信しないローカルLLM環境を構築する手順のガイドと演習である。軽量モデルで動作を確認した後、画像入力対応のgemma4系モデルでチャットおよび図・表・数式の読み取りを体験する。RAG（検索拡張生成）については、bge-m3で文書を検索し、rerankerで再順位付けし、質問への対応力を高める。図表・数式を含む文書については、Doclingとの連携により表構造や図中テキストを保持し抽出精度を向上できる。

  9. 手元の PC で動作するAIアシスタント — Ollama・Super Agent Party によるマルチモーダル／RAG／AI エージェント環境の構築（CPU/GPU 対応・Windows）

    【概要】OllamaとOpen WebUIで、データを外部送信しないローカルLLM環境をWindows上に構築できる。軽量モデルで動作確認した後、gemma4系モデルで画像入力に対応する。Super Agent Partyを使い、音声対話・ロールプレイ・物語生成・Discordボット・RAGをローカル実行で試すことができる。

  10. 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、およびNVIDIA GPUを用いた深層学習環境（PyTorch・TensorFlow）の構築

    【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。

  11. コンテナ Docker のインストール、環境構築、基本操作（クリックにより展開）
  12. Docker入門：インストールと基本操作

    【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。

  13. 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。

  14. 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。

  15. 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。

  16. 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．

  17. 仮想マシンソフトウエア VirtualBox での仮想マシンセットアップ（クリックにより展開）

2. Ubuntu

  1. 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. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. Ubuntu 24.04 Apache2 設定手順
  6. HTML コンテンツ運用メモ
  7. 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）、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。

Python プログラミング

  1. Pythonプログラミング入門
  2. 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．

  3. Python による簡単なドライブゲーム

    pygame を利用したゲームプログラム例を示す．

  4. Pythonプログラミング用語集

    【概要】Pythonの用語の説明、記号とキーワードの解説までを整理している。各用語には説明とコード例を付し、用語間のリンクにより関連概念を参照できる。

  5. Python のまとめ

    【概要】 Pythonの基礎から応用までの一連の知識と手続きについて詳述している．Pythonの起動やインストール方法についてWindowsとUbuntu の両方に対応して説明し，さらに複数バージョンの管理やパッケージ管理ツールpipの使い方も解説している．また，Pythonの隔離環境venvやAnaconda3といったPython環境の設定も詳しく記載している．さらに，Pythonプログラムの例として，グラフ描画や画像ファイルの操作，主成分分析やk-meansクラスタリングなどを紹介．そして，Python開発環境として，Jupyter Notebook，Jupyter Lab，Nteract，spyderなどのインストール方法と起動方法を解説．最後にPythonのプログラミング基礎，データ型，モジュールとライブラリ，クラス定義とオブジェクト生成，制御構造，関数定義等についても触れている．

3. Google アカウント、Colab の操作、AI機能、プログラム作成・実行、ColabでのAI実行体験

  1. 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。

  2. Google アカウントと Google サービス

    【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。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。

    スライド資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube動画：https://youtu.be/ZCVofjGnFtU

  3. 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．

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=Wx04o8U1w7c

  4. 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. Google Colaboratory の概要とAI機能

    スライド資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube動画：https://youtu.be/ZCVofjGnFtU

  6. Colab を用いたAI実行体験
  7. Colab を用いたAI実行体験：MediaPipe による15種類のAIタスク実行（カメラ入力対応）
  8. 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．

  9. Streamlit Community Cloud（無料枠）活用ガイド＆AIアプリ体験

Google アカウント、Colab の操作、AI機能、プログラム作成・実行、ColabでのAI実行体験

4. 開発環境の構築 [詳細版へ]

Python/C/AI開発環境、AIエディタ、Docker、オンライン開発環境を扱う。

4.1 Python/C/AI開発環境（Windows） [詳細版へ]

  1. Windows環境でのPython：基本とプログラムの作成・実行

    Windows環境でPythonプログラミングを始めるための入門教材である。テキストエディタ、AIエディタ、コマンドプロンプト、ディレクトリ、.pyファイル、Pythonプログラムの実行、pip、ファイル入出力の8つの概念を体系的に解説する。加えて、環境の選択、Pythonのインストール、標準入出力を扱うプログラムの作成、エラーへの対処法を扱う。

  2. ノーコードでのアプリ制作 - AIツールを組み合わせたWebアプリケーション開発

    概要：AIツールを組み合わせてコード編集なしでWebアプリケーションを制作・公開する手順を解説。

  3. 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．

  4. 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．

  5. 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．

  6. CPUでもGPUでも動かせるローカルLLM ーWindowsでの学習・推論ツール導入

    【概要】Windows環境で大規模言語モデル(LLM)を扱うための主要な7つのツール（transformers、unsloth、llama.cpp、Ollama、LM Studio、vLLM、LLaMA Factory）について、その役割と関係を整理し、概要・用途・セットアップ手順を示す。これらのツールはLLMの学習と推論の2つの段階で用いられ、それぞれ異なる役割を持つ。学習はtransformers、unsloth、LLaMA Factoryが担い、推論はllama.cpp系（GGUF形式・CPU可）とvLLM（HF形式・GPU必須）が担う。

  7. Claude Code 活用ガイド
  8. 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．

  9. 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．

  10. Windows環境でのC言語：プログラムの作成から実行まで

    Windows環境でC言語プログラミングを始めるための準備と実行

    スライド資料版: Windows で C プログラミング [PDF]、[パワーポイント]

4.2 AIエディタ [詳細版へ]

  1. 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．

  2. 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．

4.3 オンライン開発環境 [詳細版へ]

  1. 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．

  2. 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．

5. プログラミング言語リファレンス

Python、Rust、C/C++の言語仕様、特徴機能、用語集を扱う。

なお、プログラミング学習のための包括的な教材集は別ページ にまとめている。

  1. Rust言語の特徴機能：技術解説と用語集
  2. Rust が未来を変える！　プログラミングの新常識とは？
  3. C/C++プログラミング用語集
  4. Scratch 入門（コース資料）

6. データ分析と数理 [詳細版へ]

Python、SQL、R、Excelによるデータ分析・統計処理、および数理モデルを扱う。

6.1 Pythonによるデータ分析 [詳細版へ]

6.2 SQL によるデータ操作, SQL と Web 連携の基礎 [詳細版へ]

6.3 Rによるデータ分析 [詳細版へ]

Excelによるデータ処理 [詳細版へ]

7. 機械学習・AI・画像処理・自然言語処理 [詳細版へ]

機械学習・AIの基礎、画像処理、自然言語処理を扱う。

7.1 機械学習とAIの基礎 [詳細版へ]

  1. 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．

  2. 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．

  3. 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．

  4. 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．

  5. Nano Banana 2 活用ガイド

    スライド資料: [PDF], [パワーポイント]

    YouTube動画：https://youtu.be/Zhn9jiLD6zM

  6. 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．

  7. クラスタリング手法まとめ[PDF]

7.2 画像処理 [詳細版へ]

  1. OpenCVによる画像処理入門

    OpenCVライブラリの基礎知識、Pythonによるカメラ画像の取得と表示の実装。

  2. 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．

7.3 自然言語処理 [詳細版へ]

  1. 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．

8. 3次元グラフィックスとゲーム [詳細版へ]

Panda3Dによる3次元グラフィックスとゲームエンジンの活用を扱う。

  1. 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．

  2. 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．

  3. 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．

  4. 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．

  5. 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．

  6. Panda3Dゲームエンジン：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．

9. 地理情報システム [詳細版へ]

Webブラウザでの地図表示、地図情報システム、OpenStreetMapを扱う。

  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，StreetView連携，SpatiaLite，OpenStreetMap活用を解説する．

  2. 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．

  3. 地図システム、Open Street Map [PDF]

    OpenStreetMapの概要と活用方法を解説する．

10. デジタルツールの活用 [詳細版へ]

ビデオ会議・配信、AI画像生成、AI動画作成、Microsoft Office、PowerPoint処理を扱う。

  1. 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．

  2. 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．

  3. VrewによるPowerPointスライド動画化ガイド

    Vrewを使用したPDFスライドからのAI音声付き動画作成

  4. 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．

  5. 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．

11. コンピューターサイエンスとシステム基盤

11.1 仮想化とクラウド [詳細版へ]

  1. 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．

  2. 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．

  3. 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．

  4. 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．

  5. 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．

  6. 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．

11.2 コンピューターサイエンスの基礎 [詳細版へ]

コンピューターサイエンスの基礎理論、数値表現、アーキテクチャ、アセンブラプログラミングを扱う。

  1. 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．

  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）

    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．

  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）

    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．

  4. 68000アセンブラプログラミング（授業資料）

    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．

11.3 並列計算

11.4 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、パケット解析、情報セキュリティの基礎と実践を扱う。

  1. 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．

  2. 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．

  3. 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．

  4. 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．

  5. 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．

  6. 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．

12. 学術スキルと数理

12.1 文書作成の基礎スキル [詳細版へ]

  1. 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．

  2. 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．

  3. 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．

  4. 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．

12.2 思考法とレポート・プレゼンテーション [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、コミュニケーションの基礎を扱う。

  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）

    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．

  2. 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．

12.3 待ち行列の数理（資料集） [詳細版へ]

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．

12.4 オペレーションズリサーチ（Excel を使用）（全１４回） [詳細版へ]

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。

参考資料 [詳細版へ]

  1. 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

情報工学（詳細版の目次）

0. プログラミング体験入門

1.3 共通基礎スキル

1.3.1 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。

1.3.2 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。

1.3.3 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。

1.3.4 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。

2. 開発環境の構築

2.1 Python/C/AI開発環境（Windows）

2.1.1 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。

2.1.2 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。

2.1.3 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。

2.1.4 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

2.1.5 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。

2.1.6 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。

2.1.7 Windows環境でのC言語：プログラムの作成から実行まで

Windows環境でのC言語：プログラムの作成から実行まで

【概要】本資料は、Windows環境でC言語プログラミングを始めるための入門教材である。Visual Studio Build Toolsを用いた開発環境の構築から、コンパイル・実行の基本操作、標準入出力を扱うプログラムの作成までを扱う。

スライド資料版: Windows で C プログラミング [PDF]、[パワーポイント]

2.2 AIエディタ

2.2.1 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。

2.2.2 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。

2.4 オンライン開発環境

2.4.2 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

2.4.4 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。

2.4.5 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

2.5 仮想化とクラウド

2.5.1 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。

2.5.2 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]

2.5.3 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
3. エミュレータ QEMU

2.5.4 VMWare の利用

目次: 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

2.5.5 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

2.5.6 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。

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 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

2.5.7 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]

3. コンピューターサイエンスの基礎

3.1 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。

  1. cs-1. 無料ソフトウエア、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], [HTML]

    YouTube 動画: [YouTube動画]

  2. cs-2. AIの仕組み、責任ある利用 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

    YouTube 動画: [YouTube動画]

  3. cs-3. デジタル画像 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  4. cs-4. ストリートビュー，３次元コンピュータグラフィックス [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  5. cs-5. 人工知能の概要 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

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

  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], [HTML]

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

  7. cs-7. 乱数、シミュレーション [PDF], [パワーポイント], [HTML]

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

  8. cs-8. 表計算ソフトウェア [PDF], [パワーポイント], [HTML]

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

  9. cs-9. 一次式、線形計画法 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

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

  10. cs-10. Python プログラミングの基本[PDF], [パワーポイント], [HTML]

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

  11. cs-11. 条件分岐と繰り返し、ステップ実行 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

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

  12. cs-12. 式の抽象化と関数 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

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

  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], [HTML]

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

  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], [HTML]

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

  15. cs-15. 全体まとめ [PDF], [パワーポイント], [HTML]

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

3.2 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）

全体テキスト [PDF], [ワード]

  1. ２進数、１６進数、２の補数 [PDF], [パワーポイント]
  2. メモリ、メモリアドレス [PDF], [パワーポイント]

  3. 論理和と論理積、記憶と計算の仕組み [PDF], [パワーポイント]

  4. デジタル画像 [PDF], [パワーポイント], 説明動画:[MP4]
  5. 画像処理プログラムの説明 [PDF], [パワーポイント]
  6. 3次元画像処理 [PDF], [パワーポイント]
  7. 3次元コンピュータグラフィックス [PDF], [パワーポイント], 説明動画:[MP4]

3.3 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。

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. 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

  10. 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

  11. 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

  12. 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

  13. 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

3.4 68000アセンブラプログラミング（授業資料）

目次：68000アセンブラプログラミング（授業資料）

【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。

  1. 導入[PDF],   [パワーポイント], [HTML]

    プログラム例   branch.c,   branch.s,   loop.c

  2. メモリとCPU [PDF],   [パワーポイント], [HTML]

    演習問題   [PDF],   [MS-Word]

    プログラム例   add.c,   add.s

  3. 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]

    演習問題   [PDF],   [MS-Word]

    プログラム例   add.c,   add.s,   sum.s

  4. 条件分岐と繰り返し [PDF],   [パワーポイント], [HTML]

    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

  5. 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]

    演習問題   [PDF],   [MS-Word]

    プログラム例   func1.c

  6. 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]

    演習問題   [PDF],   [MS-Word]

実習

4. ネットワークとセキュリティ

4.1 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。

4.2 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

4.3 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。

4.4 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

4.5 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

4.6 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。

5. データ分析とプログラミング言語の活用

5.1 Pythonの活用

5.1.1 主成分分析，次元削減のプログラム例

5.1.2 主成分分析，次元削減のプログラム例

5.1.3 データサイエンス演習

  1. pd-1. データサイエンス、散布図、平均、分布 [PDF], [パワーポイント]
  2. pd-2. 主成分分析、次元削減 [PDF], [パワーポイント]
  3. pd-3. 相関、相関係数、t 検定 [PDF], [パワーポイント]
  4. pd-4. 標本の平均、母平均 [PDF], [パワーポイント]

5.2 SQL によるデータ操作, SQL と Web 連携の基礎

5.2.1 データベース処理とデータ分析：SQL・Python・機械学習による演習（授業資料）

データベース処理とデータ分析：SQL・Python・機械学習による演習（授業資料）

5.2.2 データベース、Webとの連携

dbdev.html

5.3 Rの活用

5.3.1 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。

5.3.2 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。

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. 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

  10. 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

  11. 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

  12. 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

  13. 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

5.3.3 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。

目次： データシステム演習（スライド資料３回）

5.4 Excelの活用

5.4.1 Excelによるデータ処理入門（授業資料）

目次：Excelによるデータ処理入門（授業資料）

【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。

  1. ex-1. Excel を使ってみる [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  2. 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]
  3. ex-3. Excel での並べ替え、グラフ [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  4. 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]
  5. 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]
  6. ex-6. Excel でのルックアップ [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  7. ex-7. Excel での乱数 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  8. ex-8. Excel での平均と標準偏差 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  9. ex-9. Excel での数式のグラフ [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  10. ex-10. Excel でのデータの入力規則 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  11. 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]

5.5 待ち行列の数理

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。

  1. wq-1. ポアソン分布、指数分布、アーラン分布 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  2. wq-2. 待ち行列 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  3. wq-3. M/M/S 待ち行列、アーランの即時式モデル [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  4. 待ち行列シミュレーション [PDF], [パワーポイント], [HTML]
  5. アーランの即時式モデル [PDF], [パワーポイント], [HTML]

5.6 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。

  1. 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

  2. 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

  3. 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]
  4. or-4. モンテカルロシミュレーション [PDF], [パワーポイント]
  5. or-5. ランダムウオーク [PDF], [パワーポイント]
  6. or-6. 待ち行列シミュレーション [PDF], [パワーポイント]
  7. or-7. 正規分布 [PDF], [パワーポイント]
  8. or-8. ゲーム理論 [PDF], [パワーポイント]
  9. 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]
  10. or-10. 一次式、線形計画法 [PDF], [パワーポイント]
  11. or-11. 線形計画法を Excel で解く [PDF], [パワーポイント]

    YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=qxy4cjh2SEo

  12. or-12. 囚人のジレンマ [PDF], [パワーポイント]
  13. or-13. ゲーム理論、グラフ [PDF], [パワーポイント]
  14. 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]

6. 先端技術と応用

6.1 3次元グラフィックスとゲームエンジン

6.2 機械学習とAI

6.2.1 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による実装まで

【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。

6.2.2 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]

6.2.3 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]

6.2.4 AIエージェント間ディスカッションシステム

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．

6.2.5 Nano Banana Pro 活用ガイド

  • Nano Banana Pro 活用ガイド

    • 6.2.6 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。

    6.3 画像処理と自然言語処理

    6.3.1 自然言語処理入門

    目次: 自然言語処理入門（資料集）

    1. 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

    2. 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

    6.3.2 OpenCVによる画像処理入門

    6.3.3 OpenCVの特徴的な機能

    6.3.4 クラスタリング手法まとめ

    6.4 地図／地理情報システム

    6.4.1 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

    SpatiaLite 活用

    OpenStreetMap 活用

    OpenStreetMap データダウンロード

    地図システム、Open Street Map [PDF]

    OpenStreetMapの概要と活用方法を解説する．

    6.4.2 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】

    7. デジタルツールとアカデミックスキル

    7.1 デジタルツールの活用

    7.1.2 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。

    【動画処理Pythonプログラム】

    【ビデオ収録配信】

    【ビデオ会議（生配信）】

    7.1.3 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。

    VrewによるPowerPointスライド動画化ガイド

    VrewによるPowerPointスライド動画化ガイド

    【概要】 Vrewを使用したPDFスライドからのAI音声付き動画作成

    7.1.4 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。

    7.1.5 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）

    7.2 アカデミックスキル

    7.2.1 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。

    1. 見やすいプレゼンテーション資料 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
    2. レポートの書き方、クリティカルシンキング [PDF], [パワーポイント], [HTML]
    3. プレゼンテーション演習 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

    7.2.2 共有ゲーム

    8. 参考資料

    8.1 AI校正プロンプトの例

    プログラミング関連

    Python言語の用語集

    Rust言語の特徴機能：技術解説と用語集

    あなたが使うアプリを動かしているRust

    C/C++プログラミング用語集