  シラバス参照
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| 科目名／Course: メカトロニクス特論（R2以前入学生用）／Advanced Mechatronics | |
| 科目一覧へ戻る | 2022/09/09 現在 |
| 科目名（和文） ／Course |
メカトロニクス特論（R2以前入学生用） |
|---|---|
| 科目名（英文） ／Course |
Advanced Mechatronics |
| 時間割コード ／Registration Code |
66002602 |
| 学部（研究科） ／Faculty |
情報系工学研究科 博士前期課程 |
| 学科（専攻） ／Department |
システム工学専攻 |
| 担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors |
○小枝 正直 |
| オフィスアワー ／Office Hour |
小枝 正直(火曜日 12:40～14:10（通年）) |
| 開講年度 ／Year of the Course |
2022年度 |
| 開講期間 ／Term |
前期 |
| 対象学生 ／Eligible Students |
1年,2年 |
| 単位数 ／Credits |
2 |
| 更新日 ／Date of renewal |
2022/03/07 |
|---|---|
| 使用言語 ／Language of Instruction |
日本語 |
| オムニバス ／Omnibus |
該当なし |
| 授業概略と目的 ／Cource Description and Objectives |
メカトロニクスにおいて，画像処理およびコンピュータビジョンは重要な要素の一つである．さらに近年，画像を用いた機械学習および深層学習がメカトロニクスの発展に寄与している．本講義では，これらの歴史と最新技術の理解を目的とする． |
| 履修に必要な知識?能力?キーワード ／Prerequisites and Keywords |
画像処理，コンピュータビジョン，機械学習，深層学習 |
| 履修上の注意 ／Notes |
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| 教科書 ／Textbook(s) |
必要に応じて資料を配布する． |
| 参考文献等 ／References |
適宜，講義中に提示する． |
| 自主学習ガイド ／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework |
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| 資格等に関する事項 ／Attention Relating to Professional License |
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| アクティブラーニングに関する事項 ／Attention Relating to Active Learning |
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| 実務経験に関する事項 ／Attention Relating to Operational Experiences |
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| 備考 ／Notes |
| No. | 単元（授業回数） ／Unit (Lesson Number) |
単元タイトルと概要 ／Unit Title and Unit Description |
時間外学習 ／Preparation and Review |
配付資料 ／Handouts |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1～3 | [画像処理] 画像処理の基礎と応用について述べる． |
配布資料の確認，文献調査，レポート作成 | 講義内で配布する． |
| 2 | 4～7 | [コンピュータビジョン] コンピュータビジョンの基礎と応用について述べる． |
配布資料の確認，文献調査，レポート作成 | 講義内で配布する． |
| 3 | 8～11 | [機械学習] 機械学習の基礎と応用について述べる． |
配布資料の確認，文献調査，レポート作成 | 講義内で配布する． |
| 4 | 12～15 | [深層学習] 深層学習の基礎と応用について述べる． |
配布資料の確認，文献調査，レポート作成 | 講義内で配布する． |
| No. |
到達目標 ／Learning Goal |
知識?理解 ／Knowledge & Undestanding |
技能?表現 ／Skills & Expressions |
思考?判断 ／Thoughts & Decisions |
伝達?コミュニケーション ／Communication |
協働 ／Cooperative Attitude |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | コンピュータビジョンに関する基本技術を理解し，説明できる．(A-1) | ○ | ○ | |||||
| 2 | 機械学習に関する基本技術を理解し，説明できる．(A-1) | ○ | ○ | |||||
| 3 | 深層学習に関する基本技術を理解し，説明できる．(A-1) | ○ | ○ |
| No. |
到達目標 ／Learning Goal |
定期試験 ／Exam. |
レポート課題 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | コンピュータビジョンに関する基本技術を理解し，説明できる．(A-1) | ○ | |||||
| 2 | 機械学習に関する基本技術を理解し，説明できる．(A-1) | ○ | |||||
| 3 | 深層学習に関する基本技術を理解し，説明できる．(A-1) | ○ | |||||
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評価割合（％） ／Allocation of Marks |
100 | ||||||