岡山大学学務情報システム - 202650B029-先端基礎科学プログラミング実習

2026 年度集中環境生命自然科学研究科　博士前期課程環境生命自然科学専攻　数理情報科学学位プログラム				日英区分: 日本語
		先端基礎科学プログラミング実習 Advanced Object-oriented Programming Course for Physics

講義番号	科目区分	学期
50B029		集中

ナンバリングコード	教室
MBCD2NEMZ5001N

必修･選択の別	メディア授業科目
	－

単位数	曜日・時限
1	その他

担当教員（ローマ字表記）

大槻　純也　[OTSUKI Junya]

対象学生

他学部学生の履修の可否

対象学生の項目を参照

連絡先

j.otsuki@okayama-u.ac.jp

オフィスアワー

随時

学部･研究科独自の項目

特になし

使用言語

日本語

授業の概要

本講義は特別開講として、吉見一慶先生（東京大学物性研究所）に担当していただきます。

生成AIを活用したプログラミング実習を行います。大規模言語モデル（LLM）の基礎を学んだ上で、ChatGPTおよびAI搭載エディタ(Cursor, VSCode & GitHub Copilot)を用いたコーディングの手法を実践的に習得します。さらに、生成AIを活用した既存ソフトウェアの利用法や既存コードのカスタマイズ、データ解析への応用を通じて、生成AIを研究に活かすための実践力を養います。

到達目標

1. 大規模言語モデル（LLM）の基本的な仕組みとプロンプトエンジニアリングの手法を理解し、説明できる。
2. 生成AIを活用して、効率的にプログラムを生成・デバッグできるようになる。
3. 生成AIを活用して既存ソフトウェアの利用法を習得し、コードのカスタマイズやデータ解析を行えるようになる。

授業計画

集中講義として3日間で開講する。

6月3日(7-8限): 生成AIとLLMの基礎 / ChatGPTのセットアップ
6月4日(3-4限): ChatGPTを用いたプログラミング基礎
6月4日(5-6限): AI搭載エディタ(Cursor, VSCode & GitHub Copilot)の導入と基本操作
6月4日(7-8限): VSCode & GitHub CopilotのAgent機能・MCPと実践的コーディング
6月5日(3-4限): 生成AIを活用した既存ソフトウェアの活用
6月5日(5-6限): 既存コードのカスタマイズとデータ解析
6月5日(7-8限): 生成AIを活用したソフトウェア開発・まとめ

授業時間外の学習(予習･復習)方法(成績評価への反映についても含む)

特になし

授業形態・学習方法

(1)授業形態-全授業時間に対する[講義形式]:[講義形式以外]の実施割合

60% ： 40%

(2)授業形態-授業全体の中のアクティブ･ラーニングの内容

協働的活動(ペア･グループワーク､ディスカッション､プレゼンテーションなど)

半分未満

対話的活動(教員からの問いかけ､質疑応答など)

半分未満

思考活動(クリティカル･シンキングの実行､問いを立てるなど)

半分以上

理解の確認･促進(問題演習､小テスト､小レポート､授業の振り返りなど)

半分以上

(3)授業形態-実践型科目タイプ

Ｃタイプ（実習や演習だが社会連携したものでない）

(4)授業形態-履修者への連絡事項

特別な配慮が必要であれば、事前に担当教員にご相談ください

使用メディア･機器･人的支援の活用

(1-1)視聴覚メディア(PowerPointのスライド､CD､DVDなど)

ほぼ毎回

(1-2)学習管理システム(Moodleなど)

半分未満

(1-3)人的支援(ゲストスピーカー､TA､ボランティアなど)

なし

(2)履修者への連絡事項

特別な配慮が必要であれば、事前に担当教員にご相談ください

教科書

備考

特になし

参考書

備考

参考文献は授業時に紹介する。

成績評価

出席（50%）とレポート（50%）により評価する。

受講要件

特になし

教職課程該当科目

中専免（理科），高専免（理科）

JABEEとの関連