シラバス表示
シラバスの詳細な内容を表示します。
→ 閉じる（シラバスの一覧にもどる）
科目の基本情報
| 開講年度 | 2021 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 工学研究科(博士前期課程)共通科目 | |
| 領域 |
研究科共通 |
|
| 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 |
|
| 選択・必修 | 選択 |
|
| 授業科目名 | 先端技術特論Ⅱ | |
| せんたんぎじゅつとくろんⅡ | ||
| Frontier Technology Ⅱ | ||
| 単位数 | 1 単位 | |
| ナンバリングコード | engr-comn-ENGR5101
|
|
| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
後期 |
|
| 開講時間 |
水曜日 3, 4時限 変更の可能性があります。必ず時間割表を参照してください。 |
|
| 授業形態 |
ハイブリッド授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
|
| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 池浦良淳(工学研究科機械工学専攻)，矢野賢一(工学研究科機械工学専攻), 高瀬治彦(工学研究科電気電子工学専攻), 浅野聡(工学研究科建築学専攻), 林田祐樹(工学研究科情報工学専攻) | |
| IKEURA, Ryojun(Grad. Eng., Mechanical Eng.), YANO, Ken'ichi(Grad. Eng., Mechanical Eng.), TAKASE, Haruhiko(Grad. Eng., Electrical&Electronic Eng.), ASANO, Satoshi(Grad. Eng., Architecture), HAYASHIDA, Yuki(Grad. Eng., Information Eng.) | ||
| SDGsの目標 |
|
|
| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
|
学修の目的と方法
| 授業の概要 | I. ロボティクス・メカトロニクスの最前線 I-1 近年，車やロボットが人間と高度に協調し，お互いがよりよく共存できる機械システムの開発が望まれている．本講義では，人間の特性に合った機械システムの制御技術について，研究事例を交えて概説する．【池浦】 I-2 健康長寿社会を実現するために，現在パワーアシストロボットをはじめとする様々なタイプの医療・福祉ロボットが急ピッチで開発されている．本講義では，超高齢社会に対する医療・福祉ロボットの現状と課題について，研究事例を交えて概説する．【矢野】 1. Forefront of robotics and mechatronics 1-1 In recent years, it has been desired to develop a mechanical system in which cars and robots cooperate highly with humans and can coexist better with each other. In this lecture, the control technology of mechanical systems that suits human characteristics will be introduced with research examples. (IKEURA) 1-2 Recently, various types of medical and assistive robots including the power assist robot are developed at a rapid pace to realize a healthy long life without the need for nursing care. In this lecture, the current situation and the problem of the medical and assistive robots for the super-aged society will be introduced with research examples. (YANO) Ⅱ. 画像処理・自然言語処理における人工知能 近年、計算機の急速な性能向上を受けて，人工知能技術も大きく発展している。特に、画像処理・自然言語処理の分野での適用事例が多数報告されている。本講義では、これらの分野における人工知能について概説する。【高瀬】 Ⅱ. Artificial intelligence in image processing and natural language processing Recently, artificial intelligence technology is greatly developed by increasing computation power. Especially, there are many successful cases in image processing and natural language processing. In this lecture, the basis of such technologies is introduced. （TAKASE） Ⅲ. 未来都市のデザイン 国内外の視点から、持続可能な開発目標（SDGs）を有する未来社会の構築が求められている。都市計画学では、「コンパクト・プラス・ネットワーク型都市構造」によって持続可能な社会を実現することが考えられており、日本の都市でもすでに取り組みが始まっている。未来都市のデザインについて解説する。【浅野】 Ⅲ. Design of the future city Urban planning is needed to change the urban form to be compact from the viewpoints of an aging society, declining population society, and global environmental problem. This course evaluates how the present urban planning should be converted into a sustainable society from an economic growth society.（ASANO） Ⅳ. 情報工学による脳機能補綴 生体神経系の情報処理機能をエミュレートする神経模倣デバイスや、脳内の異常神経活動の検出を行う人工ニューラルネットワークなど、情報工学の最新技術について概説するとともに、これらの技術を、ヒトの脳機能不全を補う“神経機能補綴”に応用するアイデアについて紹介する。【林田】 Ⅳ. Neural prostheses with information engineering This lecture outlines the latest technologies in information engineering, such as neuromorphic devices that emulate the information processing functions of the biological nervous system, and artificial neural networks that detect abnormal neural activities in the brain. In addition, new ideas of applying those technologies to the neural prostheses for alleviating the disorders in human brain functions are introduced. (HAYASHIDA) |
|---|---|
| 学修の目的 | 授業内容に関連する分野の先端技術について、見聞を深める． Learning Objectives: To expand the knowledge about frontier technologies in multiple and interdisciplinary fields. |
| 学修の到達目標 | 授業内容に関連する分野の先端技術について、見聞を深めることができる。 Achievements: To understand and discuss the frontier technologies in multiple and interdisciplinary fields. |
| ディプロマ・ポリシー |
|
| 成績評価方法と基準 | 出席状況と課題レポートを総合的に評価し、10点満点で成績をつけ、6点以上を合格とする。 Evaluation is carried out based on a personal report and the attendance rate. |
| 授業の方法 | 講義 |
| 授業の特徴 | |
| 授業改善の工夫 | |
| 教科書 | 指定しない |
| 参考書 | |
| オフィスアワー | 指定しない |
| 受講要件 | 特になし |
| 予め履修が望ましい科目 | 特になし |
| 発展科目 | 指定しない |
| 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 | 人・機械協調系、ロボティクス、人工知能,、コンパクトシティ、神経情報工学 |
|---|---|
| Key Word(s) | Man-Machine Cooperation, Robotics, Artificial Intelligence, Compact City, Neural Information Engineering |
| 学修内容 | 各教員の講義内容については「授業の目的・概要」の項目を参照のこと。また、講義のスケジュールについては掲示で案内をするので、掲示版に留意すること。 なお，Ｉ, II, III, IVそれぞれについて２回ずつ授業を実施する． |
| 事前・事後学修の内容 | 各教員から各講義中にレポート課題が出題される。提出方法等は各教員の指示に従うこと。 |
| 事前学修の時間:60分/回 事後学修の時間:180分/回 |