大学院

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最終更新日：2026年10月16日

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農学生命情報科学特論III

ICT/IoT 技術や計測機器の発展により、現在、農業現場では植物の成長に関する様々なデータが得られるようになっています。なかでも環境センサーを用いた栽培環境のモニタリングは、植物の環境応答の解析、植物栽培の効率化・省力化に必要不可欠な技術となっています。
本講義では、附属生態調和農学機構の温室内に設置した環境センサーのデータを利用して、環境モニタリングに関する簡単なデータ処理プログラムの作成を行います。Pythonでデータ処理プログラムが書けるようになる。JSONやCSV形式のデータが扱えて、統計処理やグラフの作成などができるようになることを目指します。

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時間割／共通科目コード

コース名

教員

学期

時限

3912140

GAG-CC6214L1

農学生命情報科学特論III

越塚　登

集中

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講義使用言語

日本語

単位

実務経験のある教員による授業科目

他学部履修

可

開講所属

農学生命科学研究科

授業計画

以下を予定しています：集中講義形式のため3日間で授業を行います。 5/11(月), 5/18(月), 5/25(月) ※講義時間は他の講義と異なり13:00-17:00です。 1日目講義:IoT環境概説実習:Pythonを用いたプログラミング基礎 2日目講義:IoT技術基礎1実習:実験ハウスで得られたデータを用いた、データ処理プログラミング 3日目講義:IoT技術基礎2実習:受講生による課題の発表

授業の方法

・講義はZoomを用いて実施します (Zoom URL は UTOL で通知します)。・講義後にオンデマンド配信も行う予定です。

成績評価方法

・課題と発表による評価を行います。・課題はUTOLから提出してください。

履修上の注意

・Google Colaboratory (Colab:クラウドの Python実行環境)を利用します。・本講義はプログラミングを初めて行う学生でも理解できる内容としていますが、多少なりともプログラミングの経験があることが望ましい（言語は問わない）。・本科目は方法論の「フィールドインフォマティクス」、先端トピックスの「農学生命情報科学特論II」と関連しています。併せて履修することをおすすめします。・Zoom には UTokyo Accout でサインインしてください (https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/*****)。・オンライン授業全般についてはポータル (https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/*****) を確認してください。

その他

・授業のZoom URLを公開することは厳禁です。・本講義のスクリーンショット撮影、録画や録音等は一切禁止します。説明(medium of instrucion): J、資料(course materials): J

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