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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 工学研究科 博士前期課程 |
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選択・必修 | ||
授業科目名 | 計算機工学PBL演習Ⅰ | |
けいさんきこうがくぴーびーえるえんしゅういち | ||
Problem Based Learning Seminar in Computer Engineering I | ||
単位数 | 2 単位 | |
ナンバリングコード | EN-ECOM-5
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開放科目 | 非開放科目 | |
開講学期 |
前期 |
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開講時間 |
火曜日 9, 10, 11, 12時限 開講時間は受講者全員と相談して変更することもあります. |
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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 | 工学部第一合同棟3階会議室(第5研究室) | |
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開発に必要な基礎知識を習得するために輪講形式で演習を行います. Course Description: This course deals with self-learning and discussion of the manufacturing of intelligent computer systems. |
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学修の目的 | 知的な計算機システム開発に必要な基礎知識を習得します. Learning Objectives: The goal of this course is to acquire the basis to develop intelligent computer systems. |
学修の到達目標 | 知的な計算機システムを, 自力で開発するための基礎知識を身につける. Achievements: Acquire 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 | 発表50%, レポート50% Grading policies and criteria: Grade by report and presentation. |
授業の方法 | 演習 |
授業の特徴 |
Moodleを活用する授業 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) |
授業改善の工夫 | |
教科書 | 特定のものはありません.必要に応じて指示をします. |
参考書 | 特定のものはありません.必要に応じて指示をします. |
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 | Prerequisite: Subjects of undergraduate electronics course. |
予め履修が望ましい科目 | プログラミングおよびアルゴリズムに関する知識を有することを前提として演習を行います. Courses encourage to take in advance: Subjects related to computer engineering. |
発展科目 | |
その他 |
MoodleのコースURL |
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キーワード | 知的システム, 機械学習, 人工知能 |
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Key Word(s) | Intelligent System, Machine Learning, Artificial Intelligence |
学修内容 | 第1回 ガイダンス 第2〜15回 知的な計算機システムに関する文献輪読, 事例報告 第16回 まとめ 1st Guidance 2nd-15th Presentation and discussion on intelligent computer systems 16th Summary |
事前・事後学修の内容 | 自分の研究内容に直接関係する文献を精読するだけでなく、多数の広い分野の文献を読み概略をとらえることができるように心がけ、事前の準備・復習を行うこと。 |
事前学修の時間: 事後学修の時間: |