2024年度学院等開講科目工学院初年次専門科目

工学リテラシーII a

開講元: 初年次専門科目
担当教員: 塚越秀行 / 三浦智 / 三平満司 / 大西有希 / 倉元昭季 / 松浦大輔 / 荒木稚子 / 坂本啓 / JIANG MING / 干場功太郎
授業形態: 講義/演習 (対面型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 火5-6 (S2-203(S222), I1-253, I1-256(I121),S5-206, S5-210)
クラス: a
科目コード: XEG.B102
単位数: 0.50.50
開講時期: 2024年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年3月14日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

工学リテラシーI-IVは工学院の新入生が２年次以降に積極的に専門教育を受けられるように，高校までの一般教育と200番台以降の専門教育との橋渡しの役目をねらいとするとともに，工学的センスや問題解決の姿勢などを身に付けることをねらいとする．
工学リテラシーI-IVを1年間通じて受講することで工学院に関連する以下の7テーマの実験実習を経験することができる．
【水力ロケット開発計画（力学の理解と制御）】
【グライド推進ロボット"魚太郎IIIa号機"】
【AIドローン（機械学習と運動制御）】
【ものを制御する（制御システムの設計）】
【マイコン搭載ワイヤレス電気自動車】
【通信・計算機システムと知的情報処理】
【経営工学のトピックを学習する（マクロ経済学・データ分析）】

到達目標

本講義を履修することにより，以下の知識と能力を習得する．
【ものを制御する（制御システムの設計）】
1) センサによる計測の基本原理を把握できる．
2) フィードバック制御の基本原理を把握できる．
3) 制御システムの設計方法を体得できる．
【AIドローン（機械学習と運動制御）】
1) 機械学習によるモデル生成の基本原理を理解できる．
2) ドローンを通してフィードバック制御の基本原理を理解できる．
3) ドローンの自律飛行を通して、実物および実体験の重要性を理解できる．

キーワード

【ものを制御する（制御システムの設計）】
計測，制御，システム
【AIドローン（機械学習）】
機械学習、AI、人工知能、Deep Learning、深層学習、ニューラル・ネットワーク、ドローン、制御

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

【ものを制御する（制御システムの設計）】
センサで計測された信号をフィードバックして制御する仕組みの基礎を学び，ライントレースのコンテストを通じてその有効性を体験する．
【AIドローン（機械学習）】
機械学習から生成されたモデルで画像内のマーカーを推定し、自律的に飛行するドローンを構築する。それらの実物を通した体験から、実体験および実検証の重要性を学ぶ。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	イントロダクション：本講義の狙い，受講上の注意，システムのセットアップ	講義の目的を理解し，受講のためのシステムをセットアップする．
第2回	ものを測る（計測）センサと衝突回避	センサと衝突回避の仕組みがわかる．
第3回	ライントレースを行うための制御系を設計	ライントレースを行うための制御系を設計できる．
第4回	コンテスト：評価と表彰	ライントレースのコンテストを通じて制御系の性能を評価できる．
第5回	機械学習	機械学習の基本原理とモデルの構築の仕方がわかる。
第6回	ドローンの制御	ドローンを用いたフィードバック制御がわかる。
第7回	ドローンの自律飛行の検証	画像の推論とドローンの自律飛行を通じて、実検証の重要性がわかる。

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

なし

参考書、講義資料等

資料配布

成績評価の方法及び基準

【ものを制御する（制御システムの設計）】
レポートとコンテストの結果を総合的に評価する．
【AIドローン（機械学習）】
レポートとドローンの自律飛行の結果を総合的に評価する．

履修の条件・注意事項

工学院の1年次学生であること（再履修は不可）．工学リテラシーI-IVを1年間通じて受講することを強く推奨する