情報工学全般・目次

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【内容】情報工学は，デジタルツールの活用，コンピュータの基礎，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．

情報工学全般・目次（簡略版）

1. Windows基礎スキル

  1. Windows システムの基本操作ガイド

    【概要】Windows 11の基本操作は、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により行う。その他、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、多岐にわたる機能を備える。これらの基本操作の習得により、効率的なシステム利用が可能となる。

  2. Windows 11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メディアを作成するか、Rufusを使用して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では、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できる。

  4. Windows 11のおすすめソフトウェア

    【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

  1. Ubuntu システムの基本操作ガイド

    【概要】Ubuntuシステムは、GNOMEデスクトップ環境によるウィンドウ管理を基盤とする。端末での基本的な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機能として提供する。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など、システム管理の実践的なスキルを習得できる。

  2. Linux基本コマンドとその活用法

    【概要】Linux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備える。これらの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。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が可能となる。

  3. Ubuntu 24.04のインストールガイド

    【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「ディスクを削除してUbuntuをインストール」を選択し、ユーザーアカウントとタイムゾーンを設定する。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月までサポートされる。

  4. Ubuntu 24.04 開発・研究環境構築ガイド
  5. Ubuntu 初期設定ガイド: インストール直後の主要設定項目
  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

    【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。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ことで、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。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、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

  1. 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、コードブロックなどの機能を備え、Pandocによる多様な形式（Word、PDF、PowerPoint等）への変換が可能である。日本語文書の作成では、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。

  2. 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る。HTML、HEAD、BODYタグによる基本構造の上に、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提供する。CSSやJavaScriptと組み合わせることで、デザインや動的な機能の実装が可能となる。

  3. Emacsのインストール、設定、操作ガイド（Windows・Linux対応）

    【概要】Emacsは、高度なカスタマイズ性を持つテキストエディタである。WindowsではwingetでEmacsをインストールでき、Ubuntuではaptを使用する。オプションとして、フォント、Pythonのインストールも紹介している。設定ファイルinit.elのサンプルでは、Python、HTML、CSS、テキストファイル編集用の機能を提供する（全機能の使用にはblack、isort、python-lsp-serverの追加インストールが必要である）。基本編集操作、メジャーモード、マイナーモード、トラブルシューティングの説明も含まれる。

  4. 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提供する。文書クラスの選択により、用途に応じた最適な体裁を実現できる。

4. Windows の Python/AI 開発環境構築ガイド

  1. Pythonプログラミングスタートガイド

    【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、プログラムの理解と改造の方法を説明する。

  2. Windows Python開発環境構築ガイド（AI支援対応）

    【概要】Windows環境でAI支援Python開発環境を構築するには、管理者権限でコマンドプロンプトを開き、以下を実行する。Python：winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent、Git：winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements、AIエディタWindsurf：winget install --scope machine --id Codeium.Windsurf -e --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements。GPU搭載時はCUDAとPyTorchもインストールする。Cursor、Visual Studio Code、Visual Studio Build Toolsも同様にwingetでインストールできる。インストール後、AIエディタを起動し、Ctrl+Shift+Pで「Python: Select Interpreter」を選択してPython 3.12を指定する。

  3. AIプログラミング実践ガイド：実験と探求

    【概要】AI開発環境の構築手順：管理者権限のコマンドプロンプトでwingetを使い、Python 3.12、Git、Visual Studio Build Tools、CUDAをインストールする。pipでPyTorch、Matplotlib等をインストールする。パス設定はスクリプトで自動化される。Windsurfでのプログラム実行は、File→New Fileでファイル作成、コードを入力し実行ボタンをクリックする。探求を行うには、仮説を立て、パラメータ（例：学習率0.1→0.01や0.5）を変更し、プログラム実行で確認する。研究への発展：実験環境、実験手順を記録し、再現性を確保する。結果を記録し、考察を行う。

  4. 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

  5. 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。

  6. 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。モデル構造、GPU世代、入力サイズによって効果が異なるため、実際の環境で検証することが重要である。複数の最適化技術を組み合わせることで、効率的な推論処理が可能となる。

  7. 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、Ctrl+LでCascade機能を起動して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。

  8. 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。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を備える。EmacsとVS Code風の2種類のキーバインディングから選択でき、開発者の好みに応じた環境を構築できる。

  9. 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効率的な管理が可能である。

  10. 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。

  11. 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。

  12. 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仮想化技術である。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を用いることで、開発環境の構築を容易に実行できる。

5. オンライン開発環境

  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アカウントが必要だが、他者が公開したノートブックの閲覧だけであればアカウントは不要である。

  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

  3. 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。

  4. 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などと、学習支援プラットフォームのScratchやCode Combat、Python Tutor、VisuAlgoがある。初学者から上級者まで段階的に学習できる環境を提供する。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. 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する。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。

6. コンピュータの基礎

  1. 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り、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。

  2. コンピュータ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]

  3. コンピュータ・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。

  4. 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る。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し、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う。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。

7. 仮想化とクラウド

  1. 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. Docker の概要説明（Ubuntu 環境向け）: Docker の概要 [PDF]、[パワーポイント]
  3. 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。

  4. VMWare の利用
  5. VirtualBox、Vagrant の利用
  6. 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。

  7. 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

  1. 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る。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ことができる。

  2. TCP/IP
  3. 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る。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. Linux のネットワークサービス
  5. 情報セキュリティ演習
  6. 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

  1. 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。

  2. 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。科学技術計算や機械学習の基盤となる行列演算を習得できる。

  3. 統計分析のPython での実現ガイド

    【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。

  4. 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。

  5. 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。

  6. 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

  1. 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、グラフ描画などを含む。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てデータ処理と結果の可視化が可能である。

  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）

    【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、多彩な機能を備える。データ分析に必要な一連の操作を効率的に実行できる。

  3. データシステム演習（スライド資料３回）

11. Excel の活用

  1. 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る。直感的な操作性と豊富な機能により、実務に広く活用できる。

12. 先端技術入門

  1. Panda3D の機能概要（説明資料）[PDF], [パワーポイント]
  2. Panda3D 3次元ゲームエンジン入門

    【概要】Panda3Dは、オープンソースの3次元ゲームエンジンであり、可視化やシミュレーションの機能を持つ。本記事では、Panda3Dの基本的な使い方として、画面の表示、3次元モデルの読み込みと配置、キーボード・マウスイベントの処理、オブジェクトの移動、衝突判定について解説する。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。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. 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]
  7. 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]
  8. 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。

  9. 自然言語処理入門（資料集）
  10. OpenCVの特徴的な機能

    【概要】OpenCV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などの多彩な機能を備える。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。

  11. 地図システム、Open Street Map [PDF]、[パワーポイント]

13. 数理モデル

  1. 待ち行列の数理（資料集）

    【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。

  2. 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る。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。

14. デジタルツールの活用ガイド

  1. 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。

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

    【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する。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。

  3. ComfyUI ユーザーガイド (Windows)

    【概要】ComfyUI Desktopは、ノードベースのAI画像生成ツールである。Windows 10以降、15GB空き容量が必要である。公式サイトからダウンロード後、自動インストールでPython環境を構築する。手動で、最初は、Stable Diffusion v1.5モデルをHugging Faceから取得し配置する。ブラウザで127.0.0.1:8188にアクセスして動作確認を行い、ワークフロー作成で高精度な画像生成が可能となる。

  4. 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を提供する。Formsでフォーム作成・共有できる機能があり、PowerAppsを用いてSharePointと連携したローコード開発が可能である。Power Automateとの連携により、業務フローの自動化を実現できる。

15. パワーポイントの活用

  1. 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

  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
  2. 地図情報システムとデータベース

17. アカデミックスキル

  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）

    【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。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ことが求められる。

  2. 共有ゲーム [PDF]、[ワード]、[HTML]

    【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できる。

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の基本操作は、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により行う。その他、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、多岐にわたる機能を備える。これらの基本操作の習得により、効率的なシステム利用が可能となる。

1.(2) Windows 11インストールガイド

Windows 11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メディアを作成するか、Rufusを使用して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、おすすめソフトウェア

Windows 11 の基本設定

【概要】Windowsでは、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できる。

Windows 11のおすすめソフトウェア

【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) 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.(3) Ubuntu 24.04のインストールガイド

Ubuntu 24.04のインストールガイド

【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「ディスクを削除してUbuntuをインストール」を選択し、ユーザーアカウントとタイムゾーンを設定する。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月までサポートされる。

2.(4) 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

2.(5) 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) Pythonプログラミングスタートガイド

Pythonプログラミングスタートガイド

【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、プログラムの理解と改造の方法を説明する。

4.(2) Windows Python開発環境構築ガイド（AI支援対応）

Windows Python開発環境構築ガイド（AI支援対応）

【概要】AI支援機能を含むPython開発環境を一から構築したい場合、および既存環境でAI支援機能が正常に動作せず困っている場合の実践的なセットアップガイドである。Windows環境でPython 3.12、Git、CUDA 12.6、AI対応エディタ（Windsurf、Cursor、Visual Studio Code）という開発環境を構築する手順を示す。

4.(3) AIプログラミング実践ガイド：実験と探求

AIプログラミング実践ガイド：実験と探求

【概要】本ガイドは、AIプログラミングの開発環境構築からPythonプログラムの実行、探求プロセスの実践までを体系的に解説する。Windows環境でのPython、CUDA、PyTorchのインストール手順、Windsurfエディタを用いたプログラム実行方法、学習率変更による効果の観察、さらにオープンボキャブラリ型物体検出を例とした研究計画立案まで、AI技術の実践的な学習と探求に必要な知識を提供する。

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。セットアップ不要で無料利用可能。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。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

    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

    6. コンピュータの基礎

    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、エコシステム、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: https://www.youtube.com/watch?v=k8VwaW2GI5g

    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], [HTML]

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

    3. cs-3. パノラマ画像、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]

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

    4. cs-4. プログラミング入門 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

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

    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]

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

      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]

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

      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

    6.(2) コンピュータ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

    1. ２進数、１６進数、２の補数 [PDF], [パワーポイント]

      ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/512WRZ-2021-12-17-152552

    2. メモリ、メモリアドレス [PDF], [パワーポイント]

      ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/KGGJLK-2021-12-17-152641

    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]

      ドクセルの URL: https://www.docswell.com/s/6674398749/5LJ9QZ-2021-12-17-152801

    4. 画像と画素 [PDF], [パワーポイント]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/ss-251828198/251828198

    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]

    6.(3) コンピュータ・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・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

    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。

    1. 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,

    2. 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

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/as3-250632884/250632884

      演習問題   [PDF],   [MS-Word]

      4. 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]

      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

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/as5-250632892/250632892

      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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/as6/250632901

      演習問題   [PDF],   [MS-Word]

    実習

    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
    3. エミュレータ QEMU

    7.(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

    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。

    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

    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。

    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

    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

  • 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。

    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

    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。

    目次： データシステム演習（スライド資料３回）

    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。

    1. 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

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-excel/250597152

    3. 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

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597165/250597165

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-250597168/250597168

    6. 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

    7. 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

    8. 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

    9. 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

    10. 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

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/excel-small/250597196

    12. 先端技術入門

    12.(1) 3次元ゲームの基礎

    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

    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

    12.(7) OpenCVの特徴的な機能

    12.(8) クラスタリング手法まとめ

    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。

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/wq1-250632186/250632186

    2. wq-2. 待ち行列 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/wq2-250632193/250632193

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/wq3-mms/250632197

    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]

    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。

    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

      SlideShare: 2https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/or1-251787339

    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

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/ss-250598455/250598455

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or3-pert/251671433

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/kunihikokaneko1/or4-251902279

    5. 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

    6. 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

    7. or-7. 正規分布 [PDF], [パワーポイント]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or7/251895311

    8. or-8. ゲーム理論 [PDF], [パワーポイント]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or8/251932162

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/or9/251982980

    10. 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

    11. 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

    12. 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

    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]

      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

    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

    【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 Codespcaes、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。

    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

    【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

    14.(5) 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

    SpatiaLite 活用

    OpenStreetMap 活用

    OpenStreetMap データダウンロード

    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。

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/ss-250596937/250596937

    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]

      SlideShare: https://www.slideshare.net/slideshow/ss-250637326/250637326

    17.(2) 共有ゲーム