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開講年度 | 2022 年度 | |
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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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授業形態 |
対面授業 * 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 |
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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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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 |
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. |
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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。 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | 機械学習, 人工知能, IoT |
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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. |
事前学修の時間: 事後学修の時間: |