デザイン工学研究科Graduate School of Engineering and Design
HUI500N4（人間情報学 / Human informatics 500）知能システムデザイン特論Advanced Study of Intelligent System Design
小林 尚登、岩月 正見、田中 豊Kobayashi HISATO, Iwatsuki MASAMI, Tanaka YUTAKA
授業コードなどClass code etc
| 学部・研究科Faculty/Graduate school | デザイン工学研究科Graduate School of Engineering and Design |
| 添付ファイル名Attached documents | |
| 年度Year | 2021 |
| 授業コードClass code | U3501 |
| 旧授業コードPrevious Class code | |
| 旧科目名Previous Class title | |
| 開講時期Term | 春学期授業/Spring |
| 曜日・時限Day/Period | 集中・その他/intensive・other courses |
| 科目種別Class Type | |
| キャンパスCampus | 市ヶ谷 |
| 教室名称Classroom name | |
| 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 | |
| 選択・必修Optional/Compulsory | 選択 |
| 入学年度Admission year | |
| カテゴリーCategory |
博士課程 システムデザイン専攻 専門科目 |
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Outline (in English)
Almost all industrial systems detect their environmental information through sensors and process the information appropriately. This information can be monitored by human operators to control systems remotely. This course will analyze the general form of these industrial systems from an information viewpoint. Students will try to design smart systems as exercises.
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
我々を取り巻く多くのシステムは，外界に発生する種々の物理量をセンサにより取得し，その信号をコンピュータにより処理・加工して，表示装置に情報を提示したり，アクチュエータにより何らかのアクションを起こすことを基本として構成されている。本特論では，この基本構造を原理的に理解した上で，環境やユーザの意図に柔軟に適合して，知的な応答や動作を行うことが可能なシステムの全体を具体的にデザインするための手法について演習を交えながら実践的に論じる。
到達目標Goal
知能システムの在り方について、確立した考えが持てるようにする。また、ハードウェアの要素技術およびソフトウェアの手法について十分な知見を得ることを目的とする。
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?
デザイン工学研究科システムデザイン専攻ディプロマポリシーのうち「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. ）
オムニバス方式で３人の教員が５回づつ授業を担当する。
この授業は、講義により基本概念の説明、基本技術の説明を行う。この講義を元に課題を与え、学生が文献調査および、事例収集し、評価を含めての発表という形態をとる。さらに、製品企画・開発の演習を行う。
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
※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。
第A1回：ロボット工学・制御工学１（担当：小林）
ロボット工学・制御工学の観点から，問題の設定とその具体的な解決策の事例１を紹介する。
第A2回：ロボット工学・制御工学２（担当：小林）
ロボット工学・制御工学の事例２を紹介する。
第A3回：ロボット工学・制御工学３（担当：小林）
ロボット工学・制御工学の事例３を紹介する。
第A4回：ロボット工学・制御工学４（担当：小林）
ロボット工学・制御工学の観点から，知能システムのデザイン論を考究する。
第A5回：ロボット工学・制御工学５（担当：小林）
ロボット工学・制御工学の観点から，知能システムのデザイン演習を行う。
第B1回：メカトロニクス１
（担当：田中）
メカトロニクスの観点から，問題の設定とその具体的な解決策の事例１を紹介する。
第B2回：メカトロニクス２
（担当：田中）
メカトロニクスの事例２
を紹介する。
第B3回：メカトロニクス３
（担当：田中）
メカトロニクスの事例３
を紹介する。
第B4回：メカトロニクス４
（担当：田中）
メカトロニクスの観点から，知能システムのデザイン論を考究する。
第B5回：メカトロニクス５
（担当：田中）
メカトロニクスの観点から，知能システムのデザイン演習を行う。
第C1回：ロボットビジョン１
（担当：岩月）
ロボットビジョンの観点から，問題の設定とその具体的な解決策の事例１を紹介する。
第C2回：ロボットビジョン２
（担当：岩月）
ロボットビジョンの事例２
を紹介する。
第C3回：ロボットビジョン３
（担当：岩月）
ロボットビジョンの事例３
を紹介する。
第C4回：ロボットビジョン４
（担当：岩月）
ロボットビジョンの観点から，知能システムのデザイン論を考究する。また、デザイン演習を行う。
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.)
事例研究や、各学生からの提案は、課題として授業外に行うこととなる。本授業の準備学習・復習時間は、各2時間を標準とします。
テキスト（教科書）Textbooks
なし。
参考書References
授業毎に指示する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
授業への取り組み姿勢２０％ 事例発表４０％、最終課題発表４０％で総合評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
毎年、学生の能力、嗜好は変わるので昨年度の授業改善アンケートは役に立たない。授業に対する要望は直に教員に伝え相談することが望ましい。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
ノートPC および発表用パワーポイント