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＞
IoT機器とは，物理的な世界を感じ取るセンサを持ち，場合によって物理的世界に働きかけるアクチュエータももち，インターネットに接続された，広い意味での情報機器である．自動運転車，飲料の自動販売機，ウェアラブル健康機器，監視カメラ，交通信号機，等がIoTの例である． 本講義では，IoTとは何かを概観したのち，まずIoTデバイスそのもの，特にセンサ，アクチュエータとプロセッサについて学ぶ．ついで，IoTとクラウドを繋ぐ有線無線の通信技術，さらにクラウドにおけるIoTデータの蓄積・統計処理・可視化・機械学習の手法について学ぶ．IoTデバイスは実世界に組み込まれ，社会の各所で人とかかわりあって使用されるため，そのセキュリティやセーフティも重要であり，機能安全や情報セキュリティについても学ぶ． 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(～2023年度入学生)>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-B 5.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-C 6.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-D 6b.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 1 10% (1) IoTシステムの概要と特性を説明できる． 2 10% (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． 3 30% (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． 4 15% (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． 5 15% (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． 6 10% (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． 7 10% (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＞
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 16 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 17 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 18 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 19 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 20 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 21 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 22 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 23 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 24 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 25 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 26 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 27 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 28 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 29 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容 30 タイトル 事前学習 事後学習 授業内容
＜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．また，大学では機械学習，深層学習を用いたマルチメディアデータ処理技術の研究を行ってきた． これらの経験をもとに，センサおよびアクチュエータを持つIoTデバイスと，エッジやクラウドで動くAIや機械学習を組み合わせたIoTシステムについて授業を行う．
＜前年度授業に対する改善要望等への対応＞
アンケート結果確認中
＜備考＞
(未登録)