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2009-09-26

MIT Python 教室(講義映像)公開

2008年度に MIT で行われた, Python のプログラミング入門 (Introduction to Computer Science and Programming) の講義ビデオが1週間前公開されたようです. SICP (Structure and Interpretation of Computer Programs) に基づく scheme 入門の講義から変更されて, 始まったもののようです.

ウェブページはこちら. 初回の講義ビデオは, こちらで iTunes, Internet archive を通してダウンロードでき, こちら で Youtube を通して見ることができる. この講義は, コンピュータを専門としない学生を対象としたプログラミング入門になっています. その概要は次の通り.
この授業は, プログラミングの経験がほとんど, または, まったくない学生に向けたものです. この授業では, 問題解決において計算が果たす役割を学生に理解してもらうことを目的としています. また, 学生の専攻に関わらず, 有用な目的を達成出来る小さなプログラムを書く能力に自信が持てるようにすることも目的としています. この授業では, プログラミング言語 Python を使います.
講義は全24回. ここにあるように, 各回はほぼ一時間ずつで, それぞれの内容は次の通り.
  1. 授業の目標. 計算とは何か. データの種類, 演算子, 変数の導入.
  2. 演算子と演算対象. 命令, 分岐, 条件文, 繰り返し.
  3. 共通のコードパターン. 繰り返しプログラム.
  4. 関数を経由した分解と抽象化. 再帰計算の導入.
  5. 浮動小数点. 逐次改善. 二乗根の計算.
  6. 二分法. ニュートン/ラフソン法. リストの導入.
  7. リストと変異性. 辞書. 擬似コード. 効率の導入.
  8. 計算の複雑さ. 対数時間, 線形時間, 二次, 指数時間のアルゴリズム.
  9. 二分探索. バブルソート. 選択ソート.
  10. 分割統治法. マージソート. 例外.
  11. テストとデバッグ
  12. デバッグの詳細. ナップサック問題. 動的計画法の導入.
  13. 動的計画法. 重複する部分問題.
  14. ナップサック問題の解析. オブジェクト指向プログラミングの導入.
  15. 抽象データ型, クラス, メソッド.
  16. カプセル化. 継承, シャドーイング.
  17. 計算モデル. ランダムウォークのシミュレーション.
  18. シミュレーション結果の表示. Pylab. プロット.
  19. 偏りのあるランダムウォーク. 分布.
  20. モンテカルロシミュレーション. 円周率の推定.
  21. シミュレーション結果の検証. 曲線のあてはめ. 線形回帰.
  22. 正規分布. 一様分布. 指数分布. 統計の誤った使い方
  23. 株式市場のシミュレーション
  24. 講義全体を通して. 計算機科学者がしていること.

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