2020年度 足利大学 工学部
創生工学科 システム情報分野

講義に関する情報

2020 年度の講義

フレッシュマンゼミ (Freshman seminar)
※前期,1年次,1単位,選択
講義内容・日程
[概 要]: こ の科目は大学生活への導入教育科目として位置づけられている。そのため、大学を理解し、大学での学修方法を学ぶ。また、大学での学修には自主性が不可欠で ある。そこで、担当教員とともに学修テーマを探し、それに取り組むことで、学修の楽しさを学ぶ。そして、積極的に取り組んだ成果について発表や意見交換を 行い、コミュニケーションの重要性を学ぶ。なお、自主的な学修習慣を身につけるための一助として、各自の行動履歴を記載して毎週提出する。
[目 標]: こ の科目は大学生活への導入科目なので、大学に慣れ、学生同士および教員と親しくなり、それによって自主的な学修の習慣を身につけてほしい。よって、(1) 積極的に学修テーマに取り組むこと(学修・教育目標5)【積極性と自己学修の習慣】、(2)グループで協力して学修テーマに取り組むこと(学修・教育目標 2)【コミュニケーション能力と表現力の涵養】が重要である。
[評 価]: (1)学修テーマへの取り組み状況、まとめの完成度、行動履歴の提出、(2)グループでの協力姿勢、発表や意見交換などを総合的に評価し、60点以上を合格とする。
この科目の到達すべき目標は、学修テーマを自ら探し、積極的に取り組み、結果について発表や意見交換ができることである。


コンピュータアーキテクチャ (Computer Architecture)
※前期,2年次,2単位,選択
講義内容・日程
[概 要]: 情報社会の基盤であるコンピュータの構成について,その基本的な概念から始め,制御装置,演算装置,記憶装置,入出力装置といったコンピュータシステムの基本的な構成要素について講義する.
[目 標]: 情報システムの基盤の一つであるコンピュータの構成を習得する(学修・教育目標4)【専門知識の確実な習得と実務に応用できる能力の修得】.
[評 価]: 試験の成績(50%),および演習問題・レポートの成績(50%)で評価し,総合点が60点以上を合格とする.


ソフトウェア工学 (Software Engineering)
※前期,3年次,2単位,選択
講義内容・日程
[概 要]: ソ フトウェア開発では,ハードウェアと異なり開発技術者の哲学に基づいて,開発技術者の経験や勘に頼る部分が多くあった.ソフトウェアの大規模化による開発 環境の分散や開発人数の増大のため,経験や勘にばかり頼っているわけにはいかなくなってきている.ソフトウェア工学とは,そのような職人芸的な部分を定式 化し,品質の高いソフトウェアを開発する方法論を確立するための学問である.「高品質のソフトウェアを如何に効率よく作るか」ということについて学ぶ.
[目 標]: 情報技術や創造性を支援するプログラムに関する知識とその応用能力やデザイン力の養成し,情報化社会に適応し社会の求めるシステムを計画し,自ら問題を解決していく実践的能力を修得する(学修・教育目標4)【専門知識の確実な習得と実務に応用できる能力の修得】
[評 価]: 試験の成績(50%),および演習問題・レポートの成績(50%)で評価し,総合点が60点以上を合格とする.


人工知能 (Artificial Intelligene)
※前期,3年次,2単位,選択
講義内容・日程
[概 要]: 人 工知能は近年大変注目され,その成果には目を見張るものがある.本講義では人工知能における様々な手法に焦点をあてる.現在,人工知能の手法は様々なビジ ネスアプリケーションや研究プロジェクトで利用されており,音声認識や画像認識,医療診断やオンラインショップのレコメンデーション,SNSにおける友人 の発見など,幅広い分野に応用されている.本講義では,具体的なシステムやライブラリを動かすことで,人工知能に関するアルゴリズムや手法について学ぶこ とを目標とする.
[目 標]: 情報システムデザインの主要分野の一つである人工知能の基礎知識を習得し,これを実際の課題に応用する能力を身につける(学修・教育目標4)【専門知識の確実な修得と実務に応用できる能力の修得】.
[評 価]: 演習課題(50%)とレポートの成績(50%)で評価し,総合点が60点以上を合格とする.


人工知能I (Artficial Intelligence I)
※後期,1年次,2単位,選択(AIシステムコース必修)
講義内容・日程
[概 要]: 人 工知能は近年大変注目されており,様々なビジネスアプリケーションや研究プロジェクトで利用されており,音声認識や画像認識,医療診断やオンラインショッ プのレコメンデーション,SNSにおける友人の発見など,幅広い分野に応用されている.本講義では,人工知能の仕組みや可能性について,さらには,人工知 能の危険性についても議論し,人間と機械との関わり方や,将来の人間と人工知能との関係性について議論する.
[目 標]: 人工知能の基礎知識を習得し,これを実際の課題に応用する能力を身につける(学修・教育目標4)【専門知識の確実な修得と実務に応用できる能力の修得】.
[評 価]: 演習課題(50%)とレポートの成績(50%)で評価し,総合点が60点以上を合格とする.


シミュレーション (Simulation)
※後期,3年次,2単位,選択
講義内容・日程
[概 要]: コンピュータシミュレーションとは,何らかの現象をコンピュータでシミュレートすることであ る.様々な分野において,現実では膨大 な時間がかかる問題や,人の手では計算が困難な複雑な問題に対して,コンピュータを用いて模擬的に計算する.対象とする分野は常に多様であり,時間ととも に適用される範囲や内容も変わってくる.そのため,この科目では,できるだけ広い範囲でのシミュレーションを取り上げる.方程式を使ったシミュレーショ ン,生態系や感染症のシミュレーション,デザインやモデルによるシミュレーション,また,物理シミュレーションやセルオートマトンなどを扱う.
[目 標]: デザイン力の養成.情報化社会に適応しつつ,自ら問題を解決していく実践的能力を修得する.
(学修・教育目標4)【専門知識の確実な修得と実務に応用できる能力の修得】
[評 価]: 演習課題(60%)やレポートあるいはプレゼンテーション(40%)の結果に従い,60点以上を合格とする


人工知能特論 (Advanced Artificail Intelligence)
※前期,修士1年次,2単位,選択
[概 要]: 人 工知能は近年大変注目され,その成果には目を見張るものがある.本講義では人工知能における様々な手法に焦点をあてる.現在,人工知能の手法は様々なビジ ネスアプリケーションや研究プロジェクトで利用されており,音声認識や画像認識,医療診断やオンラインショップのレコメンデーション,SNSにおける友人 の発見など,幅広い分野に応用されている.本講義では,具体的なシステムやライブラリを動かすことで,人工知能に関するアルゴリズムや手法について学ぶこ とを目標とする.
[目 標]: 専攻分野の専門的な知識の拡充と研究能力の向上.
[評 価]: 評価は,普段の講義における取組み状況と課題レポートの評価により行う


機械学習特論 (Advanced Machine Learning)
※後期,修士1年次,2単位,選択
[概 要]:   人工知能は近年大変注目され,その成果には目を見張るものがある.本講義では人工知能の中心的な技術である機械学習に着目する.現在,機械学習は様々なビ ジネスアプリケーションや研究プロジェクトで利用される技術であり,音声認識や画像認識,医療診断やオンラインショップのレコメンデーション,SNSにお ける友人の発見など,幅広い分野に応用されている.本講義では,具体的なシステムやライブラリを動かすことで,機械学習のアルゴリズムや利用方法について 学ぶことを目標とする.具体的にはPythonを利用したライブラリを利用した演習を実施する.
[目 標]: 専攻分野の専門的な知識の拡充と研究能力の向上.
[評 価]: 評価は,普段の講義における取組み状況と課題レポートの評価により行う


創生工学概論 (Introductin to Innovative Engineering)
※1年次,前期,選択
[概 要]: 工 学に関する様々な分野の話題や事例に触れることで、人類の歴史や社会における工学の役割、工学とは何かについて概観してもらう。授業全体は、工学全般に関 わる内容と共に、個別の分野のトピックスで構成されているので、専門基礎科目の学習に進むための入門的な知識を身に付けることができる。また、様々な工学 分野の話題に触れることで、自然科学と工学との関わりについて学ぶことができる。加えて、技術者としての考え方や自らのキャリアデザインを意識することが できる。(オムニバス)
[目 標]: (1) 各専門分野の基礎的な知識を概観することで、“工学とは何か”を大局的に理解する。心あるエンジニアとなるべく、技術者としての考え方やキャリアデザインを意識した学修の心構えを学ぶ。(学修・教育目標1)【幅広い視野と技術者倫理の涵養】
(2) 様々な工学分野の話題に触れることで、自然科学と工学との関わりについて、その具体的な事例を学ぶ。(学修・教育目標3)【自然科学の理解】
(3) 工学全体からそれぞれの専門分野を見直すことを通じ、専門基礎科目の学修に進むための入門的な知識を身に付ける。(学修・教育目標4)【専門知識の確実な修得と実務に応用できる能力の修得】
[評 価]: ほ ぼ毎回行われる課題に積極的に取り組むことが求められる。成績評価に当たっては、毎回の提出課題で評価する。それらの結果を合計して100点満点に換算 し、60点以上を合格とする。各課題の提出方法は、担当教員からの指示に従うこと。この授業を通じて到達すべき目標は、工学全般に関する概略の知識を身に 付け、技術者としての考え方ができること、自らのキャリアデザインを意識できることである。


システム情報実習I (System Information Exercise I)
※後期,2年次,2単位,選択(分野必修)
[概 要]: 各テーマに2週(4コマ)の講義時間をかけて取り組むことで,積極的な内容の理解,実習,結果の整理およびレポート作成を目的とし,専門の基礎固めにつないでいる.各テーマは並列に配置し,グループごとに順番を変えて,すべてのテーマを受講する.すべてのテーマについて実習に参加しレポートを提出しなければ,科目の単位は認定されない.
[目 標]: 各テーマに時間をかけて取り組むこととで積極的な内容の理解,実習,結果の整理およびレポート作成を目的とし,専門の基礎固めにつなぐ.論理的な記述力,コミュニケーション能力の習得を目指すプログラム.
(学修・教育目標2)【コミュニケーション能力と表現力の涵養】.
[評 価]: 毎回必ず出席し,内容を理解した上で,レポートを作成し,提出することを基本とする.特に, レポート(報告書)は,社会で言えはば会社の上司等に見ていただくのと同じなので,注意深く作成すること.60点以上を合格とする.


創造性教育プロジェクトI, II (Creativity Education Project I, II)
※2年次,Iは前期,IIは後期
[概 要]: 2 年生の前期から3年生の後期までの2年間の4つの半期毎に選択必修科目として設定。4科目中3科目以上の単位を取得すること。半年単位で学生自ら自主的に 適切なテーマを選定し、アイデアの企画提案から、問題発見と解決、プロトタイプを創るまでを体験できる。学生は長期にわたり一貫したテーマに取り組んでも 良いし、半期毎に異なるテーマにチャレンジしても良い。このプロジェクトにより、学生は、楽しみながら、自然に自立性、独創性、適応性を獲得できると期待しています。学生と教員とのコミュニケーション、並びに 学習意欲の増大を図る。さらに学生参加型の新しい授業形態により、学生諸君の問題発見能力、問題解決能力、プレゼンテーション能力などの向上を図ることを 目的とする。グループ作業を通じて、「発想・立案・企画・準備・実行・整理・検討・評価」のプロセスを体験する。これらの作業を通じて、コンピュータの基 礎的利用技術を習得する。
[目 標]: 各教員によりテーマは異なるが、自ら選んだテーマに対して学生各自の積極的な参加により研究・討論・発表を行う。
(学修・教育目標5)【積極性と自己学修の習慣】
[評 価]: 以下は,プログラミングコンテストの場合の評価基準である.他のテーマも類似の評価基準を用 いる.基本的には,加点主義で評価する(減点法ではない).60点以上を合格とする。
1. アイデア,創造性
2. システム設計能力
3. アルゴリズム
4. プログラミング能力
5. プレゼンテーション(発表,資料,質疑応答)能力
6. ドキュメンテーション(日本語表現,レポート作成)能力
7. コミュニケーション能力
8. プロジェクト管理能力
9. 自主性,積極性 


創造性教育プロジェクトIII, IV (Creativity Education Project III, IV)
※3年次,IIIは前期,IVは後期
[概 要]: 2 年生の前期から3年生の後期までの2年間の4つの半期毎に選択必修科目として設定。4科目中3科目以上の単位を取得すること。半年単位で学生自ら自主的に 適切なテーマを選定し、アイデアの企画提案から、問題発見と解決、プロトタイプを創るまでを体験できる。学生は長期にわたり一貫したテーマに取り組んでも 良いし、半期毎に異なるテーマにチャレンジしても良い。このプロジェクトにより、学生は、楽しみながら、自然に自立性、独創性、適応性を獲得できると期待しています。学生と教員とのコミュニケーション、並びに 学習意欲の増大を図る。さらに学生参加型の新しい授業形態により、学生諸君の問題発見能力、問題解決能力、プレゼンテーション能力などの向上を図ることを 目的とする。グループ作業を通じて、「発想・立案・企画・準備・実行・整理・検討・評価」のプロセスを体験する。これらの作業を通じて、コンピュータの基 礎的利用技術を習得する。
[目 標]: 各教員によりテーマは異なるが、自ら選んだテーマに対して学生各自の積極的な参加により研究・討論・発表を行う。
(学修・教育目標5)【積極性と自己学修の習慣】
[評 価]: 以下は,デザインコンテストの場合の評価基準である.他のテーマも類似の評価基準を用いる. 基本的には,加点主義で評価する(減点法ではない).
1. アイデア,創造性
2. システム設計能力
3. アルゴリズム
4. プログラミング能力
5. プレゼンテーション(発表,資料,質疑応答)能力
6. ドキュメンテーション(日本語表現,レポート作成)能力
7. コミュニケーション能力
8. プロジェクト管理能力
9. 自主性,積極性 



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