学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博後
時間割コード
Registration Code
4560119
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名 【日本語】
Course Title
フィールド知能情報学セミナーⅡ-g
科目名 【英語】
Course Title
Practical knowledge of intelligent systemsⅡ-g
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI167023J
担当教員 【日本語】
Instructor
松原 茂樹 ○ 長尾 確 大平 茂輝 東中 竜一郎 榎堀 優
担当教員 【英語】
Instructor
MATSUBARA Shigeki ○ NAGAO Katashi OHIRA Shigeki HIGASHINAKA Ryuichiro ENOKIBORI Yu
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋集中 その他 その他
Intensive(Fall) Other Other
対象学年
Year
2年
2
授業形態
Course style
セミナ-
Seminar
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
知能システム学専攻
必修・選択
Required / Selected


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
知能システム学の運用に伴う学理や学説に関し,各自の研究分野と学位論文研究に関連の深い学理や学説について取り纏め,当該分野の専門研究者として独自性を持った深い知識体系を確立することを目指す。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
We aim to practice presentations in English with respect to intelligent mechanical systems, intelligent robotics, artificial intelligence (AI), machine learning, sensing technology, intelligent interface design, system design, field experiment design, and so on, that are necessary for applied system construction in intelligent systems.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
知能システム学の運用に伴う学理や学説について,書籍や論文の輪読を通じて学修し,応用力の基礎を習得する。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
Students will learn the theory and theories associated with the operation of intelligent system science through reading books and treatises, and acquire the basics of applied skills.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
知能システム学の運用に伴う学理や学説,具体的には知能機械システム,知能ロボティクス,人工知能(AI),機械学習,センシング技術などに関し,各自の研究分野と学位論文研究に関連の深い学理や学説について取り纏めると共に,各自の発展的考察と検証を重ねる。受講者を6グループに分け,グループごとに発表および発表結果に対する討論を行う。

〔計画〕
1. ガイダンス
2. 発表(グループA)
3. 発表(グループB)
4. 発表(グループC)
5. 発表(グループD)
6. 発表(グループE)
7. 発表(グループF)
8. 総括
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
履修条件は課さない。
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
発表の評価50%,他のグループの発表に対する討論50%,合計100点満点で60点以上を合格とする。
教科書・参考書
Textbook/Reference book
資料は時流に応じて適切に指示する。また,必要に応じて印刷配布する。
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
各グループに授業内容に即した課題を与える。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
遠隔授業(オンデマンド型)で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)