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| 開講年度 | 2018 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 工学研究科(博士前期課程)機械工学専攻 | |
| 領域 | 主領域 : A | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次 |
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| 選択・必修 | ||
| 授業科目名 | 機械知能学特論 | |
| きかいちのうがくとくろん | ||
| Advanced Lecture on Machine Intelligence | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| 他学部・他研究科からの受講 |
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| 市民開放授業 | 市民開放授業ではない | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 野村 由司彦 (工学研究科機械工学専攻) | |
| NOMURA, Yoshihiko | ||
| 授業の概要 | 近年,コンピュータなどのハードウェアや情報処理,人工知能などのソフトウェアの急速な発展をうけ,かつてのように定型的な仕事を繰り返すだけでなく,状況の変化に応じて適切に仕事ができる,知的な機械・システムへと変貌を遂げている.本特論では,知能機械学の基礎、ロボティクス・メカトロニクス分野における具体例について述べる. |
|---|---|
| 学習の目的 | 機械知能の基礎について説明できる. |
| 学習の到達目標 | 確率・統計,信号処理技術,ヒューマンインタフェースについて基礎的な説明ができ,具体的な課題にそれを適用して,問題解決することができる. |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 | 能動的要素を加えた授業 |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| 成績評価方法と基準 | 小テスト,レポート,発表などを随時実施して,その累積得点で評価する. |
| オフィスアワー | ・随時対応します.電子メールアドレス: nomura@mach.mie-u.ac.jpにより,予約をしてください.場所:野村教員室(総合研究棟II,保健管理センターの上の3階,最奥の331室) |
| 受講要件 | |
| 予め履修が望ましい科目 | |
| 発展科目 | |
| 授業改善への工夫 | 受講生には事前にテキストに基づいて自学自習しておいてもらう.そして,授業では受講生が説明する機会を設け,それに対して解説を加える. |
| その他 |
英語対応授業である。 |
| キーワード | 知能機械学,システム制御工学,ロボティクス・メカトロニクス,認知科学,ヒューマンインタフェース |
|---|---|
| Key Word(s) | intelligent machine, system and control, robotics, mechatronics, cognitive science, human interface |
| 学習内容 | 以下の事項に関連する英語論文を題材として,学生主体で授業を行う.学習する. 1.統計的検定 2.統計的検定 3.統計的検定 4.触覚,運動覚 5.触覚,運動覚 5.触覚,運動覚 5.認知科学メカトロニクス応用 7.認知科学メカトロニクス応用 8.認知科学 9.ヒューマンインタフェース 10.ヒューマンインタフェース 11.ヒューマンインタフェース 12.共分散行列,誤差伝播, 13.ベイズ推定,最小2乗法 14.オンライン最小2乗法,カルマンフィルタ 15.非線形最小2乗法,拡張カルマンフィルタ |
| 事前・事後学修の内容 | 課題として,学生主体で論文をまとめてもらう.そのまとめに基づいて,学生主体で授業を行う. |
| ナンバリングコード(試行) | EN-PROC-5 |
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※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら