学部後期課程
学内のオンライン授業の情報漏洩防止のため，URLやアカウント、教室の記載は削除しております。
最終更新日：2026年10月16日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
最終更新日：2026年10月16日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
情報処理演習
情報処理演習 / Exercises in Information Technology
コンピュータ利用および情報処理は、農学生命科学において必要不可欠な技術であり、リテラシーとなっている。本演習は、生物・環境工学専修の学生を対象として、専修・大学院での学習及び研究に資することを目的として、Pythonによるデータ処理プログラムの作成方法について実習する。演習では各自のPCを用いて例題プログラムを作成・実行し、実践を通してプログラミングおよび画像処理の基礎知識の習得を目指す。
（※ 2026/9/24 一部変更）
（※ 2026/9/24 一部変更）
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
060411100
FAG-MG3006S1
情報処理演習
内藤 裕貴
火曜4限、水曜1限
マイリストに追加
マイリストから削除
講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
YES
他学部履修
不可
開講所属
農学部
授業計画
第1回に授業ガイダンスを行い、授業の進め方および演習で使用するPythonプログラミング環境等について説明する。第2回以降は、以下の5つのSetに沿って授業を進める。
各Setは、オンライン（オンデマンド）による講義と、それに対応する対面での演習から構成する。
（※ 2026/9/24 授業内容を一部変更）
Set_1: Pythonの基礎（データ型、コレクション、条件分岐、繰り返し）
Set_2: Pythonのオブジェクト指向（関数、クラス、モジュール、ライブラリ）
Set_3: 科学技術計算基礎（NumPy）
Set_4-1: 画像処理入門#1（画像データの基本、幾何変換）
Set_4-2: 画像処理入門#2（空間フィルタリング）
各回の実施日については、「授業計画詳細情報」を参照すること。
※ 授業進度や授業内容の更新によって、若干変更する可能性がある。
授業の方法
本授業は対面とオンライン（オンデマンド）を併用する。オンライン授業では各テーマに関する基礎事項を解説し、対面授業ではPythonを用いた演習を行う。授業資料はGoogleDriveによる電子配布を行う。
成績評価方法
対面授業の出席・演習課題の提出状況により評価する。
履修上の注意
・演習には、Google Colaboratory（略称：Colab）と呼ばれるクラウドのPythonプログラミング環境を使用する。特別な事前設定は不要だが、大学のGoogleアカウント（ECCSクラウドメール https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/*****）が必要となる。
・演習は各自PCのブラウザからColabにアクセスし、プログラムの作成・実行を行う。そのため、ネットワーク接続可能なPCを必ず持参すること。
その他
生成AI等のコード作成支援ツールの利用については、授業時に説明する。
実務経験と授業科目の関連性
公的研究機関でスマート農業研究開発の実務経験を有する教員が、実務で必要としたデータ解析に伴うプログラミング技術をベースとして、授業を展開する。
