山梨大学電子シラバス>検索結果一覧>授業データ



授業科目名 IoT・AIシステム
時間割番号 TCS333
担当教員名 大渕 竜太郎
開講学期・曜日・時限 後期・月・III 単位数 2
<対象学生>
(未登録)
<授業の目的>
現在,情報通信技術の中で最も注目されているのは,人工知能(AI)や機械学習(ML)の技術とIoT(モノのインターネット)技術である.IoT機器とは,例えば,スマートフォン,自動運転車,あるいはスマートスピーカーなど,インターネットに接続された広い意味での情報機器を指す.インターネットに繋がれたこれらIoT機器の数は既に世界の人口を超えた.社会に埋め込まれたこれらのIoTデバイスは,画像,位置情報,温度,等のデータを収集する.これらのデータは末端(エッジ)のIoTで深層学習などのエッジAIで処理されることもあれば,ゲートウェ経由でクラウドに送られてビッグデータとして処理される場合もある.処理された結果は,エアコンの起動,車のブレーキやかじ取り,スマートスピーカーからの音楽再生,などの形で環境・社会に影響を与える.
本講義では,IoTとは何かを概観したのち,IoTシステムにおけるクラウドとエッジの協同によるデータ処理の仕組み,およびそのデータのやり取りに必要な各種通信方式について学ぶ.次いで,IoTデバイスのプロセッサおよびOSと各種ソフトウェア・スタック,物理量と情報を変換するセンサとアクチュエータ,機械学習を含むデータ処理の方式について学ぶ.さらに,IoTシステムが避けて通れない情報セキュリティおよび機能安全,および保守・運用上の注意点について学ぶ.また,Raspberry Piなどの開発ボードを用いたプロトタイピング開発についても触れる.

なお,同時開講のTCS334「IoT・AIシステム演習」では,Raspberry Piや各種センサ,クラウドAPIなどを用いた演習を通じて,本科目の内容を実践的かつ体験的に身に着けることができる.本科目とTCS334「IoT・AIシステム演習」の同時履修を強く推奨する.
<本授業科目による獲得・涵養が特に期待されるコンピテンシー>(能力・資質)
工学部>コンピュータ理工学科向け
記号コンピテンシー(能力・資質) 
CS-A専門2.技術者として自らの活動が自然や社会、人に与える影響を理解することができ、責任をもって問題解決にあたることができる。
CS-B5.時代の変化に対応できるよう、最新の技術動向を考慮して、自律的・継続的に学習できる。
CS-C6.情報科学、及び、数学や自然科学等の知識と手法を用いて、以下のことができる。6a.解決すべき問題を形式化することができる。
CS-D6b.要求、時間、費用、資源等の制約条件を考慮した上で、複数の解が存在するような複雑な問題の中から適切な解を見つけ出すことができ
<到達目標>  到達目標とは
目標NO説明コンピテンシーとの対応
CS
1(1) IoTシステムの概要と特性を説明できる.CS-A
2(2) IoTにおけるエッジとクラウドが連携したコンピューティング技術の概要について説明できる.CS-D
3(3) IoTシステムのデータ処理に用いられる統計的手法,機械学習手法とそれらを実行するエッジおよびクラウド上の仕組みについて概要を説明できる.CS-C
4(4) IoT通信方式(エリアネットワーク,WAN)とデータ通信プロトコルの概要を説明できる.CS-D
5(5) IoTデバイスのハードウェア(プロセッサ,センサ,アクチュエータ),およびセンサの信号処理方式(エッジAIを含む)の概要を説明できる.CS-D
6(6) IoTシステムのセキュリティと機能安全の概要に説明できる.CS-A
7(7) IoTシステムのプロトタイプ開発手法および開発事例について説明できる.CS-B
<成績評価の方法>
目標No割合評価の観点
110%(1) IoTシステムの概要と特性を説明できる.
210%(2) IoTにおけるエッジとクラウドが連携したコンピューティング技術の概要について説明できる.
330%(3) IoTシステムのデータ処理に用いられる統計的手法,機械学習手法とそれらを実行するエッジおよびクラウド上の仕組みについて概要を説明できる.
415%(4) IoT通信方式(エリアネットワーク,WAN)とデータ通信プロトコルの概要を説明できる.
515%(5) IoTデバイスのハードウェア(プロセッサ,センサ,アクチュエータ),およびセンサの信号処理方式(エッジAIを含む)の概要を説明できる.
610%(6) IoTシステムのセキュリティと機能安全の概要に説明できる.
710%(7) IoTシステムのプロトタイプ開発手法および開発事例について説明できる.
合計100% 
<授業の方法>
コンピュータのハードウェア,プログラミング,およびオペレーティングシステム関する基礎的な知識があること.
関連の深い先行科目である「計算機アーキテクチャーI」,「プログラミング基礎」,「プログラミング応用」,「オペレーティングシステム」の単位を修得していることが望ましい.また「ハードウェア基礎実験」を履修済みであると理解の助けになる.
<受講に際して・学生へのメッセージ>
(未登録)
<テキスト>
  1. 坂東 大輔 著, IoT開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書, 技術評論社, ISBN:9784297116927,
    (2020年出版 図解即戦力 : 豊富な図解と丁寧な解説で、知識0でもわかりやすい!)
<参考書>
(未登録)
<授業計画の概要>
1タイトル1章 IoT開発とは(1)
事前学習
事後学習
事前: 無し
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容IoT開発とは,開発の流れ,デバイスとセンサの選択,IoTネットワークの選択
2タイトル1章 IoT開発とは(2)
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容アプリケーション開発,システムの運用管理,IoTセキュリティガイドライン,留意すべき法的寛容
3タイトル2章 IoTデバイスとセンサ(1)
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容IoTデバイスとは,センサモジュール,マイクロコントローラー,シングルボードコンピュータ
4タイトル2章 IoTデバイスとセンサ(2)
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容プロトタイピングのためのデバイス,IoTゲートウェイ,IoTデバイスのためのプログラミング,ファームウェア設計,エッジコンピューティング
5タイトル3章 通信技術とネットワーク環境(1)
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容IoTで利用するネットワーク環境,IoTネットワークの選択,セキュアなWiFiの利用,遠隔地でも利用できるLTE,IoTのための次世代移動通信方式
6タイトル3章 通信技術とネットワーク環境(2)
事前学習
事後学習
事前: これまでの講義資料を復習してテストに備える.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容低消費電力の無線通信技術(LPWA),Bluetoothの活用,IoTの相互通信,暗号化と認証技術
7タイトル中間評価,事例紹介
事前学習
事後学習
事前: これまでの講義資料を復習してテストに備える.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容中間評価,IoTの事例紹介
8タイトル4章 IoTデータの処理と活用(1)
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容構造化データと非構造化データ,IoTのためのデータストア,ドキュメント指向型データベース,リアルタイム処理と分散処理,IoTと機械学習,ディープラーニング用フレームワーク
9タイトルA1章 IoTデータの処理と活用(2)
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容MLシステムのライフサイクル,データの種類,処理の種類(予測,傾向関連の発見,分類とグルーピング),モデルの選択,可視化
10タイトルA1章 IoTデータの処理と活用(3)
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容データの読み込み,前処理,データ分割,主成分分析,k-meansクラスタリング,
11タイトルA1章 IoTデータの処理と活用(4)
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容決定木,乱尺決定木,ハイパーパラメータチューニング
12タイトル5章 クラウドの利用
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容IoTのためのPaaS,AWSのIoTクラウドサービス,大規模IoTシステムの管理,クラウド上のコードの実行,IoTデバイスの分析,ディープラーニングのためのIoTデバイス
13タイトルA2章 IoTのセキュリティ,リライアビリティ,セーフティ
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容IoTのセキュリティ,セキュリティ対策技術(認証,暗号化,行動監視),機能安全
14タイトル6章 IoT開発の事例
事前学習
事後学習
事前: スライドを事前に学習する.
事後: 学習した内容を復習する.
授業内容IoT開発の実務,デバイス設計とプロトタイピング,データ総合通信環境の構築,プラットフォームの選択,デバイスプログラミング,IoTアプリケーション開発,データ前処理とフィードバック,システムの運用・保守
15タイトルまとめと期末評価
事前学習
事後学習
事前: これまでの講義資料とテキストを復習してテストに備える.
授業内容後半のまとめ
期末テスト
<実務経験のある教員による授業科目の概要>
担当教員は情報系企業の基礎研究所においてグラフィックス描画用等のハードウェアの設計開発に携わり,またそれらハードウェアのファームウェア,ソフトウェア開発も行った経験を持つ.
これらの経験をもとに,ハードウェアとソフトウェアの境界をやりくりしつつ設計開発実装されることの多い組込みシステムの考え方を伝える.さらに,急速に拡がりつつある物のインターネット(IoT),担当教員の研究対象であるAIや機械学習,等の新しい流れを取り込んだ組込みシステムの授業を行う.
<備考>
(未登録)