学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博後
時間割コード
Registration Code		4560118
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-f
科目名　【英語】
Course Title		Practical knowledge of intelligent systemsⅡ-f
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI167022J
担当教員　【日本語】
Instructor		榎堀 優 ○ 長尾 確 大平 茂輝 東中 竜一郎 松原 茂樹
担当教員　【英語】
Instructor		ENOKIBORI Yu ○ NAGAO Katashi OHIRA Shigeki HIGASHINAKA Ryuichiro MATSUBARA Shigeki
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		春集中 その他 その他
Intensive(Spring) 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ついて，書籍や論文の輪読を通じて広く教授し，応用力の基礎を養う。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
In this course, students 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関し，当該分野の先端研究論文について追試などを行い，専門研究者としての体系的知識を深化する。
到達目標　【英語】
Objectives 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.
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，当該分野の先端研究論文について追試を行うことを主としつつ，応用的な知識，問題解決法への理解を深める。受講者を６グループに分け，それぞれのグループに担当課題を割り当て，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
For practicing English presentations, we will develop presentation and discussion skills through converting Japanese presentations into English, and practicing assuming external presentations.
We will divide students into six groups, assign a task to each group, and then each group will conduct surveys, presentations, and additional experiments.

[Plan]
1. Guidance
2. Presentation (Group A)
3. Presentation (Group B)
4. Presentation (Group C)
5. Presentation (Group D)
6. Presentation (Group E)
7. Presentation (Group F)
8. Summary
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
なし
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)