シラバス参照

授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2021/09/22 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 適応システム工学
科目名（英文）
／Course		 Advanced System Engineering
時間割コード
／Registration Code		 81A16101
学部（研究科）
／Faculty		 情報系工学研究科 博士後期課程
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		 ○穂苅　真樹
オフィスアワー
／Office Hour		 穂苅　真樹(水曜日4時限　情報工学部棟3階 2305室)
開講年度
／Year of the Course		 2021年度
開講期間
／Term		 前期
対象学生
／Eligible Students		 1年,2年,3年
単位数
／Credits		 2
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2021/02/24
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		 外界の変化や状況の変動に合わせて、自動的かつ適切に処理を行うシステムの設計?開発が求められている。さらに、人間の特性によく適合できる人間中心の設計思想に基づいた機器やシステムの設計?開発も求められている。これらを踏まえ、適応システムの知識が必要とされる。適応システムでは、計測?信号処理の分野で雑音除去，微弱信号の抽出、未来データの予測などに応用される適応フィルタとパターン分類、非線形信号処理などに応用されているニューラルネットワークについて講義する。
履修に必要な知識?能力?キーワード
／Prerequisites and Keywords		 講義のキーワードに関連する専門書や論文等を読み、理解を深めること。
キーワード：信号処理、ノイズ、適応フィルタ、機械学習、人工知能
履修上の注意
／Notes		 特になし。
教科書
／Textbook(s)		 使用しません。
参考文献等
／References		 特になし。
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 特になし。
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License		 特になし。
備考
／Notes		 ?本科目は、一部または全部をオンライン授業で実施する可能性がある。
授業計画詳細情報
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 第１回 [講義の概要]
講義の目的、スケジュールなどシラバスを用いて説明する。
2 第２回 [信号のディジタル化と離散フーリエ変換]
アナログ-デジタル変換回路を使って信号をアナログからデジタルへの変換、離散的なデー タを計算機によるフーリエ変換について説明する。
3 第３回 [標本化定理]
アナログ信号をデジタル信号へと変換する際に、どの程度の間隔で標本化（サンプリング）すればよいかを定量的に示す定理について説明する。
4 第４回 [線形システム(概要)]
線形システムには入力と出力があり、それらの間には一定の関係が存在する。その概要について説明する。
5 第５回 [線形システム(周波数解析)]
線形システムを入力と出力の周波数解析から説明する。
6 第６回 [線形システム(数式表現とフィルタの設計)]
線形システムを数式とフィルタの設計から説明する。
7 第７回 [ディジタル信号処理]
ディジタル信号処理の特徴について説明する。
8 第８回 [スペクトル推定]
ARモデルのパラメータ推定法自己回帰モデルについて説明する。
9 第９回 [適応信号処理]
適応フィルタについて説明する。
10 第１０回 [学習とは]
人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術?手法の概要について説明する。
11 第１１回 [機械学習]
機械学習のアルゴリズムについて説明する。
12 第１２回 [ニューラルネット(概要、多層パーセプトロン)]
多層パーセプトロンの適用事例について説明する。
13 第１３回 [ニューラルネット(自己組織化マップ)]
自己組織化マップの適用事例について説明する。
14 第１４回 [遺伝アルゴリズムの概要と最適化問題]
遺伝アルゴリズムについて説明する。
15 第１５回 [遺伝アルゴリズム]
遺伝アルゴリズムの適用事例について説明する。
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
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
1 適応信号処理の原理について説明できる ○ ○
2 計測データの解析や適応フィルタの設計へ適用できる ○ ○
3 ニューラルネット、遺伝アルゴリズムの基礎について説明できる ○ ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 論文購読 レポート
1 適応信号処理の原理について説明できる ○ ○
2 計測データの解析や適応フィルタの設計へ適用できる ○
3 ニューラルネット、遺伝アルゴリズムの基礎について説明できる ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 80 20

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