| 開講学期／Course Start | 2019年度／Academic Year 前期／First |
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| 開講曜限／Class period | 月/Mon 3,月/Mon 4 |
| 授業区分／Regular or Intensive | 週間授業 |
| 対象学科／Department | 情報電子工学系学科 |
| 対象学年／Year | 2年,3年,4年 |
| 授業科目区分／Category | 教育課程 主専門教育科目 |
| 必修・選択／Mandatory or Elective | 必修 |
| 授業方法／Lecture or Seminar |
演習科目 |
| 授業科目名／Course Title | コンピュータ知能学演習／Practice in Computational Intelligence |
| 単位数／Number of Credits | 1.0 |
| 担当教員名／Lecturer | 須藤秀紹,工藤康生,董 冕雄 |
| 時間割コード／Registration Code | B4215 |
| 連絡先／Contact |
須藤秀紹(V307 suto@mmm.muroran-it.ac.jp) 工藤康生(工藤康生(V408 0143-46-5469 kudo＠csse.muroran-it.ac.jp ＊＠を小文字に変更してください。) ) 董 冕雄(mx.dong(at)csse.muroran-it.ac.jp ＠を(at)と表示 居室：V313) |
| オフィスアワー／Office hours |
須藤秀紹(水曜日13時30分〜14時30分)
工藤康生(工藤康生(水曜日 16:30-17:30) ) 董 冕雄(水曜日15:00～16:00) |
| 実務経験／Work experience |
須藤秀紹(ソフトウェア開発会社での各種アプリケーションプログラム及びミドルウェアの開発経験及びIT企業の主任システムエンジニアとして、地域企業のニーズ把握及び設計への反映、顧客へのプレゼンテーションに携わった在職経験を有する)
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| 更新日／Date of renewal | 2019/09/30 |
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| 授業のねらい ／Learning Objectives |
＜データ構造とアルゴリズム＞ 基本的なデータ構造とアルゴリズムの演習を行う． ＜計測・制御＞ センサーから得られた情報に基づいて，自機の簡単な制御ができるようにする． ＜選択と意思決定のアルゴリズム＞ 選択と意思決定のアルゴリズムについてその基礎的手法を理解する． |
| 到達度目標 ／Outcomes Measured By: |
課題１： データ構造とアルゴリズム 目標1-1 スタックやキューなどのデータ構造について理解し，プログラムとして実装することができる．[コンピュータサイエンス] 目標1-2 各種の整列アルゴリズムなどについて理解し，プログラムとして実装することができる．[コンピュータサイエンス] 課題２： 計測・制御 目標2-1 センサーからの情報を読み取ることができる．[情報基礎] 目標2-2 センサーから得られる状況に応じた動作をプログラミングによって実現することができる [コンピュータサイエンス] 課題3： 選択と意思決定のアルゴリズム 目標1-1：探索と行動選択などコンピュータ知能の基本アルゴリズムを理解・作成できる（理解力）[情報基礎]． 目標1-2：高度な意思決定アルゴリズムなど、作成・改良できる（応用力）[コンピュータサイエンス]． 目標1-3：学習した内容を正しく論理的にレポートによって説明できる（表現力）[コンピュータサイエンス]． |
| 授業計画 ／Course Schedule |
総授業時間数（実時間）；２２時間３０分 1週目：この演習に関する注意事項の説明，基本問題（多項式計算） 2週目：データ構造１：スタック 3週目：データ構造２：キュー 4週目：整列手法1（単純な整列手法） 5週目：整列手法2（高速な整列手法） 6週目 Robocodeのインストール，最初のロボットを作る 7週目 ロボットの動きを理解する 8週目 簡単な動きのロボットと戦う 9週目 少し複雑な動きのロボットと戦う 10週目 複雑な動きのロボットと戦う 11週目： 知識表現のデータ構造 12週目： 探索アルゴリズム 13週目 ：選好評価と行動選択 14週目 ：課題開発作業 15週目 ：課題まとめ作業 ・講義時間外には演習室を開放しています．この開放時間を利用して，各回の演習内容の自主的な予習復習などを前提とする． 課題２では，他の学生と相談し，アイディアを出し合うことで，より強いロボットを作ることを目指す． |
| 教科書・参考書に関する備考 | 課題1、課題2、課題3：Moodleを利用 |
| 成績評価方法 ／Grading Guidelines |
課題１： データ構造とアルゴリズム（34%） 目標1-1 各種データ構造の実装およびその検証に関するレポートを課し，達成度を評価する． 目標1-2 各種アルゴリズムの実装およびその検証に関するレポートを課し，達成度を評価する 課題2： 計測・制御（33%） 目標2-1 プログラムのソース・結果・考察を評価する． 目標2-2 演習の結果・考察を評価する． 課題3： 選択と意思決定のアルゴリズム（33%） レポートにおいて，論述問題および実験による問題を出題し，目標1-1～1-3の達成度を評価する。 ただし,次の２点が成績評価の必要条件である． (1)全ての実験に出席し,実験を行うこと． (2)全ての課題のレポートを提出すること． 100点満点中60点以上を合格とする． |
| 履修上の注意 ／Notices |
不合格の場合は再履修すること． 再履修する場合,正規学年の学生と同様に出席し,レポートを提出すること． 関連科目の内容を調べ,理解して授業に臨むこと． |
| 教員メッセージ ／Message from Lecturer |
この演習では、プログラミング演習までの内容を理解および利用可能であるとの前提の基に進めます。ポインタや関数については各自復習してください。 |
| 学習・教育目標との対応 ／Learning and Educational Policy |
この授業科目は情報システム学コース・コンピュータ知能学コースの学習目標の以下の項目に対応している． 情報技術者［コンピュータサイエンス］情報工学の基礎知識と応用能力を身につける． [情報基礎] 数学と自然科学の基礎知識を身につける． |
| 関連科目 ／Related course |
情報リテラシー演習 プログラミング演習 データ構造とアルゴリズム オブジェクト指向言語 |
| 実務経験のある教員による授業科目 ／Course by professor with work experience |
1.関連した実務経験を有している教員が担当する科目 |
| No. | 回（日時） ／Time (date and time) |
主題と位置付け（担当） ／Subjects and instructor's position |
学習方法と内容 ／Methods and contents |
備考 ／Notes |
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| 該当するデータはありません | ||||
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Active learning 1-1 ／主体的学修（反転授業，小テスト，振り返り 等） |
講義時間外には演習室を開放しています。この開放時間を各回の演習内容の自主的な予習復習に活用して学習を進めてください。 |
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Active learning 1-2 ／上記項目に係るALの度合い |
50%超 |
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Active learning 2-1 ／対話的学修（グループ学習，協働，調査体験 等） |
Moodle教材を基本とします．隣や前後の受講生と相談しながら進めてください． |
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Active learning 2-2 ／上記項目に係るALの度合い |
15%～50% |
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Active learning 3-1 ／深い学修（複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等） |
問題の解決には，これまで授業で習った知識を応用する必要があります．必要に応じて復習し，実問題への応用方法を身につけてください． |
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Active learning 3-2 ／上記項目に係るALの度合い |
50%超 |