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授業科目名
担当教員
IoT・AIシステム演習
古屋 貴彦
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
TCS334 1 (未登録) 3 後期 III
[概要]
科目「IoT・AIシステム」の内容に対応した統合的な演習を行う.受講生は,シングルボードコンピュータ Raspberry Piを用いたIoT・AIシステムの開発実習を通じて,IoT・AIシステムの制御方法を身に付けると共に,データに対する知的情報処理の基礎を理解する.本科目ではまず,IoT・AIシステムを開発するための環境を構築し,エッジ機器の制御方法やクラウドサービスの利用方法等を習得する.その後,気象データ,音声データ,画像データに対して知的情報処理を行うシステムを開発する.
[具体的な達成目標]
(1) エッジ機器とクラウドサービスの特性を考慮した上で,これらを効果的に組み合わせたIoT・AIシステムを設計し実装できる.
(2) 機械学習に必要な一連の手続き (データの取得とラベリング,データに対する前処理,予測器の学習と評価)を適切に実施できる.
(3) Raspberry Piを用いたシステム開発に必要なツールと手法に関する十分な知識を持ち,それらを活用できる.
[必要知識・準備]
3年後期科目「IoT・AIシステム」の並行履修を前提とする.
2年前期科目「ハードウェア基礎実験」の履修経験があることが望ましい.
また,Linuxオペレーティングシステムの基本的な使い方,特に,CUIによるファイル操作・ファイル転送,Emacs等によるテキスト編集を習得済みとする.
Pythonをプログラミング言語として使用する.Pythonでのプログラミング経験は不要であるが,準備として,Pythonの基本文法とクラス定義方法を習得しておくことが望ましい.
[評価方法・評価基準]
No評価項目割合評価の観点
1小テスト/レポート 90  %全 3 回のレポート課題において,IoTおよびAIの理解度,実装の完成度,報告の詳細度,実験を通して得た知見の質と量を評価する. 
2受講態度 5  %演習に関する有益な質問・問題解決法の提示等を行った受講生に対し加点する. 
3発表/表現等 5  %演習において作成された成果物を評価する. 
[教科書]
(未登録)
[参考書]
(未登録)
[講義項目]
第1回 Raspberry Piおよび開発用PCのセットアップ (1)
第2回 Raspberry Piおよび開発用PCのセットアップ (2)
第3回 スイッチとLEDの制御 (1)
第4回 スイッチとLEDの制御 (2)
第5回 気象センシングと天気予測 (1)
第6回 気象センシングと天気予測 (2)
第7回 気象センシングと天気予測 (3)
第8回 音声認識と音声合成 (1)
第9回 音声認識と音声合成 (2)
第10回 音声認識と音声合成 (3)
第11回 物体認識 (1)
第12回 物体認識 (2)
第13回 物体認識 (3)
第14回 物体認識 (4)
第15回 物体認識 (5),まとめ
[教育方法]
本授業は原則として,「面接授業」の形態で実施する.
受講者1人に対し演習道具1セットを貸し出す.受講者は,演習資料に沿って作業を行う.必要に応じてインターネット等を利用して情報収集を行う.レポートを作成するために,設計内容,作業内容,実験結果,参考資料等を記録に残しつつ実験を行う.

新型コロナウィルス等の感染防止のため,以下の対策を講じる.
・教員および受講生はマスクを着用し,互いの距離を1m以上離す.
・定期的に扉を開放し換気を行う.
・授業前後の手指消毒を徹底する.
・受講人数が教室の臨時定員を上回る場合は,実施時間を複数設けることで受講人数を分散させる.この場合,受講者の一部は火曜III限以外の時間に本授業を受講する可能性がある.
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応]
(未登録)
[その他]
本科目では,演習に必要なファイルの配布およびレポート提出等のために,山梨大学 e-Learning システム(Moodle)を使用する.
http://moodle.yamanashi.ac.jp/