三重大学ウェブシラバス


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 2022 年度
開講区分 工学研究科(博士後期課程)システム工学専攻
受講対象学生 大学院(博士課程・博士後期課程) : 1年次
選択・必修
授業科目名 計算機システム特論
けいさんきしすてむとくろん
Advanced Computer Systems
単位数 2 単位
ナンバリングコード
EN-ECOM-7
開放科目 非開放科目    
開講学期

後期

開講時間 金曜日 5, 6時限
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
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

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
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 人工知能・機械学習を用いた計算機システム構築に関する技術・原理について学習し,事例を通して理解を深める.

Course Description:
This course deals with the technology and the fundamentals of computer systems with artificial intelligence
and machine learning.
学修の目的 人工知能・機械学習を用いたコンピュータシステム構築に関する技術について理解でき,先端的研究を推進する能力を身につけることを目的とする.

Learning Objectives:
The goal of this course is to acquire the ability to develop advanced computer systems with artificial intelligence and machine learning.
学修の到達目標 人工知能・機械学習を用いたコンピュータシステム構築に関する最近の研究論文・技術報告を理解し,先端的研究を推進する能力を育成する.

Achievements:
Acquire the ability to develop advanced computer systems with artificial intelligence and machine learning.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  •  主体性
考える力
  •  幅広い教養
  • ○専門知識・技術
  • ○論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  • ○表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  • ○問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  •  社会人としての態度・倫理観

成績評価方法と基準 授業中に与えた課題に対する調査研究発表およびレポートによって評価する.

Grading policies and criteria:
Grade by report and presentation.
授業の方法 講義

授業の特徴

PBL

特色ある教育

プレゼンテーション/ディベートを取り入れた授業
その他、能動的要素を加えた授業(ミニッツペーパー、シャトルカードなど)

英語を用いた教育

授業改善の工夫
教科書 関連分野の研究論文など
参考書
オフィスアワー 毎週水曜日18:00-19:00 第1合同棟3階 7306室

Office hour:
18:00-19:00, Wednesday
Room 7306 in The first GOUDOUTOU
受講要件 特になし
予め履修が望ましい科目
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 コンピュータシステム, 人工知能, 機械学習
Key Word(s) Computer System, Artificial Intelligence, Machine Learning
学修内容 指定した参考書あるいは配布資料をもとに,プレゼンテーション・レポートの作成を行い,それをもとに議論を行う.

Make a presentation and report about latest references, and discuss intelligent systems.
事前・事後学修の内容
事前学修の時間:    事後学修の時間:

Copyright (c) Mie University