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  仮想マシンの配布について
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本講義では，python によるプログラミングを前提としています．
しかしながらプログラミング言語 Python の準備自体が，計算機ハードウェア，
OS, python のバージョンなどによって大きく異なった環境になります．
このような環境構築が出来るようになることもソフトウェアエンジニアとして
重要なことですが，プログラミングの勉強を行うための準備としての
ハードルは非常に高いものになってしまいます．
また依存関係は，意外と複雑で， **現況の使用している環境を壊さずに**
導入しようとすると，各ユーザーがどのようなソフトウェアを使っているかを
考慮しないといけないため，個々の計算機に一律に導入を行うことのは
かなり困難な作業となります．
そこで，均質な python の実行環境を提供する一つの手段として
仮想マシンのディスクイメージを配布することにしました．

仮想マシンは，ソフトウェア的に計算機内に PC を構築（エミュレート）し，
其の上で好きな環境を構築するための技術です．
このような仮想マシンのイメージを配布すれば，仮想マシンが導入可能な
Windows, MacOSX, Linux 上で同一環境を担保できることになります．

今回は，Python プログラミング言語環境のお試し版として，

  * Ubuntu 16.04 LTS server (64bit)

  * Python 開発環境
    Anaconda https://www.anaconda.com/ により
    numpy, scipy, matplotlib, scikit-learn, jupyter など導入済み

  * git 環境

を用意しました．

上記のパッケージは，ディスクイメージが 2.4 GBytes程度強になってしまうため，
仮想計算機上での グラフィカルユーザーインターフェース (GUI) は含まれません．
講義もこの環境だけで収まるように設計しているつもりですが，
必要であれば， shouno@uec.ac.jp に相談してくれれば GUI 付きの仮想マシンの
環境を考えたいと思います．

なお，ディスクイメージは， :ref:`こちら <VMImgDL>` のページを参照してください．
（再配布に関しては shouno@uec.ac.jp までお知らせください）

以上の仮想マシン環境の構築に関して，受講者の皆さんに実行してもらう
作業は下記の通りになります．

1. 仮想マシン環境(VirtualBox)の導入

2. VirtualBox による仮想環境の構築

3. 構築環境のチェック