理工学研究科Graduate School of Science and Engineering
ELC500X2（電気電子工学 / Electrical and electronic engineering 500）回路工学特論２Circuit Engineering (Ⅱ)
斉藤 利通Toshimichi SAITO
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | 理工学研究科Graduate School of Science and Engineering |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2022 |
| 授業コードClass code | YA501 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 秋学期授業/Fall |
| 曜日・時限Day/Period | 金3/Fri.3 |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 小金井 |
| 教室名称Classroom name | 各学部・研究科等の時間割等で確認 |
| 配当年次Grade | |
| 単位数Credit(s) | 2 |
| 備考（履修条件等）Notes | |
| 実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | |
| カテゴリーCategory | 電気電子工学専攻 |
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Outline (in English)
(Course outline) An introduction to analysis and synthesis of nonlinear circuits and artificial neural networks.
(Learning objectives) Understanding basic dynamics and engineering applications in typical nonlinear circuits and artificial neural networks.
(Learning activities outside of classroom) Numerical experiments of nonlinear circuits and artificial neural networks.
(Grading Criterion/Policy ) Presentation and report (70%) Discussion (30%)
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的（何を学ぶか）Outline and objectives
非線形回路に見られる基本的な非線形現象とその解析法について学ぶ。人工ニューラルネット等を対象に非線形現象応用例を学ぶ。最近の研究動向についても検討する。
到達目標Goal
典型的な非線形回路と人工ニューラルネットの基本動作と工学的応用の理解
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか（該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連）Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
ディプロマポリシーのうち、「DP1」「DP2」「DP3」に関連
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)（学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. ）
講義、演習、発表-討論
アクティブラーニング（グループディスカッション、ディベート等）の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
なし / No
フィールドワーク（学外での実習等）の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
授業形態/methods of teaching：対面/face to face
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
1[未定/undecided]：導入
非線形システムと非線形現象
2[未定/undecided]：非線形回路
マルチバイブレータ
3[未定/undecided]：離散時間非線形システム
A/Dコンバータ, D/Aコンバータ
4[対面/face to face]：離散時間非線形システム
ロジスティックマップ、周期倍分岐
5[未定/undecided]：離散時間非線形システム
重区分線形系, カオス
6[未定/undecided]：離散時間非線形システム
カオス的スパイキング発振器
7[対面/face to face]：人工ニューラルネット
エネルギー関数と最適化
8[対面/face to face]：人工ニューラルネット
最適化とハードウエア
9[対面/face to face]：人工ニューラルネット
連想メモリ, 相関学習
10[対面/face to face]：人工ニューラルネット
多層パーセプトロン, 最急降下法
11[対面/face to face]：人工ニューラルネット
バイナリーニューラルネット
12[対面/face to face]：非線形回路、ニューラルネット、AIに技術研究動向
発表と討論
13[対面/face to face]：非線形回路、ニューラルネット、AIに技術研究動向
発表と討論
14[対面/face to face]：非線形回路、ニューラルネット、AIに技術研究動向
発表と討論
授業時間外の学習（準備学習・復習・宿題等）Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習時間は、各４時間を標準とします。】研究動向の調査とまとめ
テキスト（教科書）Textbooks
なし
参考書References
なし
成績評価の方法と基準Grading criteria
発表とレポート(70%) 討論(30%)
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
将来の最先端技術を開発するには、基礎固めが重要。