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．

情報工学（簡略版の目次）

0. プログラミング体験入門

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。

0.1 ノーコードでのアプリ制作体験[詳細版へ]

• 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。

0.2 Scratch 入門[詳細版へ]

• Scratch 入門（コース資料）

0.3 Python 言語によるとても簡単なアドベンチャーゲーム[詳細版へ]

• 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．

1. システム環境の基礎 [詳細版へ]

Windows、Linux/WSL2の基本操作・インストール・設定、および共通基礎スキル（マークダウン、HTML、Emacs、LaTeX）を扱う。

1.1 Windows環境 [詳細版へ]

1. 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．

   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

   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．

3. 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．

4. Windows のさまざまなアプリケーション

   Windows の様々なフリーソフトウエアの紹介、効率的なインストール方法を示す．

5. unsloth、transformers、llama.cpp、Ollama、LM Studio、vLLM、LLaMA Factoryの関係とWindowsセットアップ
6. Windows環境でのVirtualBoxとUbuntu仮想マシンのセットアップ

   Windows上でVirtualBoxとUbuntu 24.04仮想マシンを自動構築するバッチスクリプトとその説明である。

1.2 Linux/WSL2環境 [詳細版へ]

1. 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．

2. 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．

3. 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．

4. 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．

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

   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．

8. 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．

1.3 共通基礎スキル [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．

2. 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、仮想化とクラウドを扱う。

2.1 Python/C/AI開発環境（Windows） [詳細版へ]

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

   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．

2. 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．

3. 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．

4. 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．

5. 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．

6. 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．

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]

2.2 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．

2.3 Docker環境 [詳細版へ]

1. 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．

2. 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．

3. 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．

4. 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．

2.4 オンライン開発環境 [詳細版へ]

1. 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．

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

   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．

3. 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．

4. Google アカウントと Google サービス

   スライド資料: [PDF], [パワーポイント]

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

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. Google Colaboratory で手元のカメラを使う（Google Colaboratory 提供のスニペットを使用） [HTML]
7. Google Colaboratory で TensorFlow, Keras のバージョン確認 [HTML]
8. 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．

9. 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．

2.5 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. 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．

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）

   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．

4. 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．

5. 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．

6. 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．

7. 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．

3. 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．

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．

5. データ分析とプログラミング言語の活用 [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。

5.1 Pythonの活用 [詳細版へ]

1. 5.3.1 Pythonによるデータ処理
1. 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．

2. 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．

3. 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．

4. 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．

5. 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．

6. 社会ネットワーク分析（SNA: Social Network Analysis）（説明＋パワーポイント資料＋動画）
2. 5.1.2 Pythonによる主成分分析
• Iris データセットの主成分分析プロット（Python, matplotlib, seaborn を使用）
• CIFAR 10, CIFAR 100, MNIST, Fashion MNIST データセットの主成分分析プロット（Python, matplotlib, seaborn を使用）
• Iris データセットの次元削減（t-SNE, Isomap, Script Embedding, LLE, kernel approximation 法）（Python, scikit-learn を使用）
3. 5.1.3 データサイエンス演習

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

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）
2. dbdev.html

5.3 Rの活用 [詳細版へ]

1. 5.3.1 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．

2. 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）

   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．

3. 5.3.3 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．

5.4 Excelの活用 [詳細版へ]

1. 5.4.1 Excelによるデータ処理入門（授業資料）

   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．

5.5 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．

5.6 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．

6. 先端技術と応用 [詳細版へ]

3次元グラフィックス、機械学習・AI、画像処理、自然言語処理、地理情報システムを扱う。

6.1 3次元グラフィックスとゲームエンジン [詳細版へ]

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．

6.2 機械学習とAI [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 Pro 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．

6.3 画像処理と自然言語処理 [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．

2. 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。

3. 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．

6.4 地図／地理情報システム [詳細版へ]

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．

7. デジタルツールとアカデミックスキル [詳細版へ]

デジタルツールの活用、アカデミックスキル、および参考資料を扱う。

7.1 デジタルツールの活用 [詳細版へ]

1. 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．

2. 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．

3. 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．

4. 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

5. 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．

6. 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．

7.2 アカデミックスキル [詳細版へ]

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．

8. 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

プログラミング関連資料

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

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情報工学（詳細版の目次）

0. プログラミング体験入門

0.1 ノーコードでのアプリ制作体験

• 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。

0.2 Scratch 入門（コース資料）

目次: Scratch 入門（コース資料）

ビジュアルにプログラミングを学習するもの．日本語表示可能．

Scratch のページ: https://scratch.mit.edu/

• Scratch プログラミング，Scratch のキャラクタ [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• Scratch の変数 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

0.3 Python 言語によるとても簡単なアドベンチャーゲーム

• 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．

1. システム環境の基礎

1.1 Windows環境

1.1.1 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。

説明スライド（パワーポイント）；windowsuser.pptx

1.1.2 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。

1.1.3 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。

1.1.4 Windows のさまざまなアプリケーション

Windows のさまざまなアプリケーション

【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。

1.1.5 Windows環境でのVirtualBoxとUbuntu仮想マシンのセットアップ

Windows環境でのVirtualBoxとUbuntu仮想マシンのセットアップ

Windows上でVirtualBoxとUbuntu 24.04仮想マシンを自動構築するバッチスクリプトとその説明である。

1.2 Linux/WSL2環境

1.2.1 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。

1.2.2 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。

1.2.3 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。

1.2.4 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。

1.2.5 Ubuntu 24.04 Apache2 設定手順

Ubuntu 24.04 Apache2 設定手順

1.2.6 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。

1.2.7 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。

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。

2.3 Docker環境

2.3.1 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。

2.3.2 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。

2.3.3 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。

2.3.4 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。

2.4 オンライン開発環境

2.4.1 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。

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

2.4.3 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。

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

• https://cognicull.com/ja

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

• chroot で隔離された環境を作る（Ubuntu 上）
• 隔離された環境（chroot 環境）を用いて、Docker ベースイメージの作成（Ubuntu 上）

2. lxc コンテナ

• Ubuntu で lxc のインストールとテスト実行
• コンテナマネージャ lxd のインストールと利用方法（Ubuntu 上）

3. エミュレータ QEMU

• Ubuntu 上で、ARM 版 Rasbian (buster) の隔離された開発環境を作成する方法（qemu-debootstrap 使用）
• Ubuntu 上で、armhf 版 Degian 10 (buster) の隔離された開発環境を作る（qemu-debootstrap を使用）
• Windows で Raspbian システムを起動（QEMU, qemu-rpi-kernel を使用）

  30分もかかりません。Raspbian システムがどのようなものか体験したい人向け。

• Ubuntu で Raspbian システムを起動（QEMU, qemu-rpi-kernel を使用）

2.5.4 VMWare の利用

目次: VMWare の利用

VMWare のインストール

• VMWare Workstation Player のインストールと Ubuntu 仮想マシンの作成 [PDF], [パワーポイント]

仮想マシンの新規作成、ゲスト OS のインストール

• ゲスト OS として Ubuntu バージョン 18.04.3 をインストール
• ゲスト OS としてRasperry Pi Desktop (for PC and Mac)をインストール
• ゲスト OS として FreeBSD バージョン 12.1 をインストール
• ゲスト OS として Windows 2016 をインストール

使用上のヒント

• VMware で、仮想マシンイメージファイルのデフラグとサイズ縮小
• VMware でブリッジ接続
• VMware で USB メモリの抜き差し
• Ubuntu で VMware Workstation Player のアンインストール
• VMware Workstation Player Linux 版 バージョン 4.0.3 のコマンドライン操作

2.5.5 VirtualBox、Vagrant の利用

目次: VirtualBox、Vagrant の利用

1. VirtualBox の使用法

• VirtualBox で仮想マシンの新規作成
• VirtualBox で、仮想マシンの新規作成と、ゲスト OS としてRasperry Pi Desktop (for PC and Mac)をインストール
• VirtualBox の Guest Additions のインストール （ゲスト OS は Linux）
• VirtualBox でゲスト OS のインストール中に DVD の交換を求められたときの手順
• VirtualBox バージョン 3.2.8 のコマンドライン操作
• ライブ起動（書きかけ）
• VirtualBox で、仮想マシンの仮想ネットワークインタフェースを、ホストOSにブリッジ接続

2. Vagrant を用いた仮想マシンの作成

• Ubuntu 20.04, 18.04 仮想マシンを作る（VirtualBox, Vagrant を使用）（Windows 上、Ubuntu 上）
• Debian 10 仮想マシンを作る（VirtualBox, Vagrant を使用）（Windows 上、Ubuntu 上）
• Fedora 32 仮想マシンを作る（VirtualBox, Vagrant を使用）（Windows 上、Ubuntu 上）
• FreeBSD 12 仮想マシンを作る（VirtualBox, Vagrant を使用）（Windows 上、Ubuntu 上）

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、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. コンピューターによる画像制作、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次元コンピューターグラフィックス [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]

   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]
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]

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

• 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]

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。

• 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]

4.2 TCP/IP

目次: TCP/IP

IPアドレスとIPデータグラム

• IP と ICMP の機能と役割 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• MAC アドレスと ARP [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• IP データグラム構造 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• ルーティングとIPアドレスの関係[PDF], [パワーポイント], [HTML]
• IPエラー処理とICMP [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• ICMPの詳細 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

TCP/IP と UDP/IP の通信プロトコル

• UDP の役割 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• UDPデータグラムヘッダ [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• UDP/IPの通信手順 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• TCP とは [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• TCP のポート番号 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• プロトコル番号 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• TCP/IPの通信手順 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• TCP/IPセグメントヘッダ [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• TCP/IPコネクション管理 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• TCP/IPのウィンドウ制御 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• TCP/IPのフロー制御 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• TCP/IPのレート制御 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• TCP/IPのエラー制御, [パワーポイント], [HTML]

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。

• Windows で Wireshark をインストール
• Wireshark を使ってみる
• Wireshark を使用して libpcap 形式ファイルを解析する

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

• グローバルアドレスとプライベートアドレス、ドメイン、DNS
• WWWとApache
• DNS サーバの機能 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• DNS の例（実際のパケットダンプを使った説明） [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• NISサーバ設定 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• NISコマンド使用法 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• NIS
• /etc/passwd,/etc/hosts, /etc/group ファイルの意味 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• DHCP サーバの機能(静的、動的) [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• SMTP,POP

4.5 情報セキュリティ演習

ユーザ認証

• ユーザ認証 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• tcpdump によるパケット監視
• ユーザ認証の盗聴と tcpdump 実習 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• 暗号技術を用いた認証 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

改竄の検知と電子書名

• データの改竄を防ぐ仕組みと MD5 実習 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• 電子署名(PGP) [PDF], [パワーポイント], [HTML]

不正侵入、不正アクセスの防止

• セキュリティ上の脅威 [PDF], [パワーポイント], [ワード], [HTML]
• 改ざん [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• バッファオーバーフロー [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• ポートスキャン [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• ネットワーク情報の収集 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

ファイアウオール、通信の遮断

• TCP wrapper
• TCP wrapper 実習 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• NAT [PDF], [LaTeX]
• アプリケーションゲートウエイ実験 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

RFC の仕組み

• RFC [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• RFCとパッチ [PDF], [パワーポイント], [HTML]

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。

• ソケット通信 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• smtp プロトコル [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• telnet の通信手順、セッション [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• ftpの通信手順、セッション [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• HTTP プロトコル [PDF], [パワーポイント], [HTML]

SSL と SSH

• SSL プロトコル [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• SSH プロトコル [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• SSH パケット詳細 [PDF], [パワーポイント], [HTML]
• SSH ポート転送機能 [PDF], [パワーポイント], [HTML]

その他

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

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

• 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。

• 社会ネットワーク分析（SNA: Social Network Analysis）（説明＋パワーポイント資料＋動画）
• 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）

5.1.2 主成分分析，次元削減のプログラム例

• Iris データセットの主成分分析プロット（Python, matplotlib, seaborn を使用）
• CIFAR 10, CIFAR 100, MNIST, Fashion MNIST データセットの主成分分析プロット（Python, matplotlib, seaborn を使用）
• Iris データセットの次元削減（t-SNE, Isomap, Script Embedding, LLE, kernel approximation 法）（Python, scikit-learn を使用）

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。

• 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

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

• 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入門

  【概要】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

  【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。

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

• 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。

  スライド資料: [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

6.3.3 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。

6.3.4 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]

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）

• Flicker を用いて地図のクリックで写真を表示, [PDF], [ワード]
• クリッカブル地図の製作実習 [PDF], [ワード]

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

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】

• Ubuntu で JOSM (Java OpenStreetMap Editor) を使ってみる
• JOSM (Java OpenStreetMap Editor) を用いて複数 OSM ファイルのマージ
• JOSM (Java OpenStreetMap Editor) でデータの選択
• JOSM (Java OpenStreetMap Editor) でメモリが確保できないときの対処法
• Ubuntu で QGIS (Quantum GIS) のインストール
• QGIS (Quantum GIS) のインストール (Windows の場合)
• Ubuntu で SAGA GIS のインストール

【osmar】

• osmar を使ってみる
• osmar を用いた地図描画ブログラムの例
• osmar のデータ構造例

【Spatialite のインストールと使用法】

• Ubuntu で Spatialite のインストール
• Spatialite を使ってみる
• Ubuntu で SpatiaLite GUI を使ってみる
• Rでの SQLiteMap パッケージのインストール

【地図データの入手】

• OpenStreetMap, ESRI Shape ファイルの入手
• 国土地理院の電子国土基本図（オルソ画像）

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

7.1.1 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

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】

• 講義動画向け動画再エンコードによるサイズ削減

【ビデオ収録配信】

• ユーチューブ（YouTube ）での限定公開

  [PDF], [ワード]

• 15分を超えるビデオを YouTube で扱うとき

  [PDF], [パワーポイント]

  YouTube 動画: https://www.youtube.com/watch?v=kea5UfBLQok

• PowerPoint のスライドショーの記録

  [PDF], [ワード]

【ビデオ会議（生配信）】

• Zoom の使い方、マナー、利用上の注意点,

  [PDF], [パワーポイント]

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

• Zoom によるオンライン会議の開催と、参加者の招待 [HTML], [PDF], [ワード]
• Zoom ビデオ会議でのプレゼンテーション手順例
• Google Hangouts Meet によるオンライン会議の開催

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。

• Office 365 のインストール [PDF], [パワーポイント]
• マイクロソフト Office のフォーム
• 簡単な PowerApps の作成

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

• 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。

8. 参考資料

8.1 AI校正プロンプトの例

• 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

プログラミング関連

Python マニュアル

• 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：技術解説と用語集

• Rust言語の特徴機能：技術解説と用語集

  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。

あなたが使うアプリを動かしているRust

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C/C++プログラミング用語集

• C/C++プログラミング用語集