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科目の基本情報
| 開講年度 | 2020 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 工学研究科(博士前期課程)電気電子工学専攻 | |
| 領域 | 主領域 : C | |
| 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 | 計算機工学特論Ⅰ | |
| けいさんきこうがくとくろんいち | ||
| Computer Engineering I | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | ||
| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
前期 |
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| 開講時間 |
木曜日 3, 4時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 高瀬 治彦（工学研究科電気電子工学専攻） | |
| TAKASE, Haruhiko | ||
| SDGsの目標 |
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学修の目的と方法
| 授業の概要 | 知的な計算機システムを構築するための基礎技術(特に人工知能技術)について， 基礎技術の習得および最新の文献の輪読を行う． Course description: This course deals with the basis to develop intelligent computer systems. In this course, students introduce the latest literals related to artificial intelligence and discuss the contents. |
|---|---|
| 学修の目的 | 知的な計算機システムを構築するための基礎を理解し, および, 研究動向を把握する． Learning objectives: The goal of the course is to understand the basis to develop intelligent computer systems. |
| 学修の到達目標 | 知的な計算機システムに関する幅広い知識を得る． Achievements: Understand the basis to develop intelligent computer systems. |
| ディプロマ・ポリシー |
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| 成績評価方法と基準 | レポート及び授業への参加状況により評価する． ただし，授業の出席回数が70%に満たないものは評価対象としない（単位を与えない）． Grading policies and criteria: Grade by reports and presentation. Each student should attend more than 70% of classes. |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業 Moodleを活用する授業 教員と学生のやり取りは日本語でも、英語による論文や教材の講読を含んだ授業 |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | 毎週水曜 18:00 - 19:00、場所：第一合同棟3階7306号室 Office hour: 18:00-19:00, Wednesday Room 7306 in The first GOUDOUTOU |
| 受講要件 | 特になし Prerequisite: |
| 予め履修が望ましい科目 | アルゴリズムとデータ構造(学部科目)， 計算機工学I(学部科目)， 計算機工学II(学部科目) Courses encourage to take in advance: Algorithm and data structure, Computer engineering I, Computer engineering II (undergraduate course) |
| 発展科目 | |
| その他 |
英語対応授業である。 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | 機械学習， 人工知能, IoT |
|---|---|
| Key Word(s) | Machine Learning, Artificial Intelligence, Internet of Things |
| 学修内容 | 第1回：ガイダンス（授業内容，授業進め方） 第2～5回：(解説) 講義 「人工知能概略」 第6～15回：(受講者相互学習) 知的な計算機システムに関する文献の輪読 1st: Guidance 2nd: Basis of artificial intelligence (1) 3rd: Basis of artificial intelligence (2) 4th: Basis of artificial intelligence (3) 5th: Presentation about artificial intelligence (1) 6th: Presentation about artificial intelligence (2) 7th: Presentation about artificial intelligence (3) 8th: Presentation about artificial intelligence (4) 9th: Presentation about artificial intelligence (5) 10th: Presentation about artificial intelligence (6) 11th: Presentation about artificial intelligence (7) 12th: Presentation about artificial intelligence (8) 13th: Presentation about artificial intelligence (9) 14th: Presentation about artificial intelligence (10) 15th: Presentation about artificial intelligence (11) |
| 事前・事後学修の内容 | 各回：当該回の学習内容に対応する教科書の記載内容の事前学習（予習）と，事後学習（復習）を実施． |