2023年度 工学リテラシーI e   Engineering Literacy I e

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開講元
工学院
担当教員名
篠崎 隆宏  福田 恵美子  中原 啓貴  松本 隆太郎  高橋 篤司  原 祐子  永井 岳大  西尾 理志  實松 豊  李 冬菊  神宮司 明良  鍾 淑玲  河崎 亮  魚住 龍史 
授業形態
講義 / 演習    (対面型)
メディア利用科目
曜日・時限(講義室)
火5-6(WL2-101(W611),W9-311)  
クラス
e
科目コード
XEG.B101
単位数
1
開講年度
2023年度
開講クォーター
1Q
シラバス更新日
2023年3月27日
講義資料更新日
-
使用言語
日本語
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講義の概要とねらい

工学リテラシーI-IVは工学院の新入生が2年次以降に積極的に専門教育を受けられるように,高校までの一般教育と200番台以降の専門教育との橋渡しの役目をねらいとするとともに,工学的センスや問題解決の姿勢などを身に付けることをねらいとする.
工学リテラシーI-IVを1年間通じて受講することで工学院に関連する以下の7テーマの実験実習を経験することができる.
【水力ロケット開発計画(力学の理解と制御)】
【グライド推進ロボット"魚太郎IIIa号機"】
【AIドローン(機械学習と運動制御)】
【ものを制御する(制御システムの設計)】
【マイコン搭載ワイヤレス電気自動車】
【通信・計算機システムと知的情報処理】
【経営工学のトピックを学習する(ゲーム理論・データ分析)】

到達目標

本講義を履修することにより,以下の知識と能力を習得する.
【通信・計算機システムと知的情報処理】
1) 基礎学問や通信・ハードウエア技術と最新の知的情報処理のつながりを説明できる.
2) ニューラルネットの基礎的な動作の仕組みを説明できる.
3) 暗号化通信を介してスーパーコンピュータにログインし大規模計算を行える.
【経営工学のトピックを学習する(ゲーム理論・データ分析)】
1) 経済実験を体験するとともにゲーム理論における基本的な概念や,制度設計の意義を学ぶ.
2) データ分析演習を行うことで,データの可視化の活用方法を学習し,分析結果の背景を考察する.

キーワード

【通信・計算機システムと知的情報処理】
深層学習,ニューラルネット,知的情報処理,並列計算,通信
【経営工学のトピックを学習する(ゲーム理論・データ分析)】
インダストリアルエンジニアリング, ゲーム理論,制度設計,データ分析

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

専門力 教養力 コミュニケーション力 展開力(探究力又は設定力) 展開力(実践力又は解決力)

授業の進め方

【通信・計算機システムと知的情報処理】
深層学習による知的情報処理をテーマとし,それがどのように線形代数,微分積分,確率統計,数値計算,グラフ理論,生体情報処理といった学問や,通信・計算機技術の応用として実現されているかを俯瞰する.さらに,画像認識,音声認識,テキスト処理からテーマを一つ選択し,東工大のスーパーコンピュータTSUBAME(またはクラウド計算機)上でニューラルネットの学習・評価実験を行う.本講義の前半は知的情報処理を実現する各種学問分野・技術分野について講習を行い,後半は深層ニューラルネットの学習・評価実験を行う実習に取り組む.
【経営工学のトピックを学習する(ゲーム理論・データ分析)】
本講義は,経営工学のトピックであるゲーム理論と制度設計,データ分析について学ぶ.

授業計画・課題

  授業計画 課題
第1回 導入 クラス面談を実施する. ソフトウエアの利用方法を説明する. 経営工学(ゲーム理論分野)の概要を説明する.
第2回 知的情報処理I (各種学問・技術分野と知的情報処理) 各種学問・技術分野と深層ニューラルネットを用いた知的情報処理のつながりを説明できる.
第3回 知的情報処理II (ネットワーク上の計算リソースの利用法) PC端末からクラウドにアクセスし,ニューラルネットの学習と評価を行うスクリプトを実行できる.
第4回 知的情報処理III (深層ニューラルネットの学習と評価) スクリプトの内部を観察してニューラルネットの学習と評価がどのように実装されているか概要を理解し説明できる.
第5回 経営工学Ⅰ(ゲーム理論) 基本的なゲーム理論の問題と,それを制度設計の意義を学ぶ.
第6回 経営工学Ⅱ(データ分析) 時系列データを用いた演習を行い,データの可視化の活用方法を学習し,分析結果の背景を考察する.
第7回 経営工学Ⅲ(データ分析) 時系列データを用いた演習を行い,データの可視化の活用方法を学習し,分析結果の背景を考察する.

授業時間外学修(予習・復習等)

学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

なし

参考書、講義資料等

資料配布

成績評価の基準及び方法

【通信・計算機システムと知的情報処理】
レポートにより評価する.
【経営工学のトピックを学習する(ゲーム理論・データ分析)】
毎回の課題の結果を評価する.

関連する科目

  • XEG.B101 : 工学リテラシーI
  • XEG.B102 : 工学リテラシーII
  • XEG.B103 : 工学リテラシ-III
  • XEG.B104 : 工学リテラシーⅣ

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

工学院の1年次学生であること(再履修は不可).工学リテラシーI-IVを1年間通じて受講することを強く推奨する

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