三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2022 年度
開講区分	工学部情報工学科／総合工学科情報工学コース・専門教育

受講対象学生	学部(学士課程) : 3年次
選択・必修	必修
授業科目名	情報工学実験 II
	じょうほうこうがくじっけん 2
	Information Engineering Laboratory II
単位数	3 単位
ナンバリングコード	engr-engr-INFO-3611-001

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間	火曜日 5, 6, 7, 8, 9, 10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	各教員
担当教員	Each professor in charge
SDGsの目標
連絡事項	授業形態を「対面授業」に変更しました．（真鍋：2022.2.25） * 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	情報工学に関する基礎的な技術について、実験を通じて検証・体得し、講義で得られる知識を補強する。自分で問題を調査・理解・解決する態度を身につけ、報告書としてまとめることを経験する。
学修の目的	情報工学に関する基礎的な技術について理解を深める。
学修の到達目標	自分で問題を調査・理解・解決することができる。実験の目的・方法・結果を報告書としてまとめることができる。
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標　情報工学の基礎知識を身につけ、科学技術が社会や自然環境に及ぼす影響を理解し、責任ある技術者として行動できる。【技術者倫理】 ○情報工学科に関連する様々な分野に関心をもち、未知分野を理解するために、自主的、継続的に学習できる。【自主的継続的学習】　世界に多様な考え方があることを学び、様々な立場の考えや意見を尊重し、多面的に物事を考えることができる。【多面的な思考能力】 ○情報工学に関連する課題に対して、与えられた条件や期限を熟慮し、計画的に作業を進め、報告できる。【計画的な活動】 ○専門分野の英語で書かれた文献について理解し、説明できる．また、学習や実験で得た知見を、論理的に記述し、的確に発表し、討議できる。【コミュニケーション能力】 ○自然科学と情報技術に関する十分な知識を修得し、それらの知識を応用できる。【知識の修得と応用】 ○与えられた問題に対し、修得した知識や技術を利用して、関連情報を収集し、解決手法を提案し、実現できる。【問題解決能力】 ○ 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 ○ JABEE 関連項目
成績評価方法と基準	全ての実験に出席して全テーマの報告書を提出し，かつ，各テーマの評点（１０点満点）が６点以上を合格とする。最終成績は各テーマの評点を平均（小数点以下切り捨て）し算出する。
授業の方法	実験
授業の特徴	PBL 特色ある教育その他、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	指導書やウェブページなどをテーマ毎に指定する。
参考書	テーマ毎に指定する (指導書に一部記載)。
オフィスアワー	実験実施時に各テーマ担当の教員が指示する。
受講要件
予め履修が望ましい科目	初級プログラミング演習、中級プロラミング演習、計算機アーキテクチャ、データ構造・アルゴリズム論、コンピュータネットワーク、ディジタル信号処理 (一部は本実験と同時期に履修)
発展科目	情報工学実験III，卒業研究
その他	各学生は、情報工学実験Iと合わせ、全てのテーマを実施する。

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	実験、評価、プレゼンテーション、アルゴリズム、データ構造、プログラミング言語、電気回路、RC回路、周波数特性、機械学習、パターン認識、人工知能、フィルタ、信号処理、音声情報処理
Key Word(s)	experimentation, evaluation, presentation, algorithm, data structure, programming language, electrical circuit, RC circuit, frequency response, machine learning, pattern recognition, artificial intelligence, filter, signal processing, speech processing
学修内容	受講者はグループに分かれ、以下の実験テーマを順次実施する。実施の順序は受講者グループ毎に異なる。 1. プログラミング言語処理系算術式や論理式を扱う簡単なプログラミング言語言語処理系の設計や実装を通し、データ構造とアルゴリズムの基礎を身に付ける。 2. 情報ネットワーク基礎実験組込マイコンによる情報通信実験、および、電気回路を題材とした線形システムの基本特性の解析・測定実験を行う。 3. パターン認識と機械学習専用の演算装置を用いて、パターン認識と機械学習に関する基礎知識の習得・実践応用を行う。 4. アナログ/ディジタルフィルタによる信号処理オペアンプを用いたアナログフィルタの周波数特性の測定、数値解析ソフトウェア上でのディジタルフィルタの設計と解析を行い、音声情報処理等に必要な信号処理の基礎を学ぶ。
事前・事後学修の内容	実験内容を予習して手順を把握し、当日に実験を円滑に進めるための準備をしておくこと。そのために、指導書、ウェブページ、参考資料をよく読んでおくこと。(当日指導書を読み始めても間に合わないので注意。)
事前・事後学修の内容	事前学修の時間:90分/回　　　事後学修の時間:90分/回