授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2021年度/Academic Year  前期/First
開講曜限/Class period 火/Tue 3,火/Tue 4
授業区分/Regular or Intensive 週間授業
対象学科/Department システム理化学科数理情報システムコース
対象学年/Year 3年,4年
授業科目区分/Category 教育課程 システム理化学科
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 情報学応用演習A
単位数/Number of Credits 1.0
担当教員名/Lecturer 服部峻,高原 まどか
時間割コード/Registration Code J4135
連絡先/Contact 服部峻(教員室: V610, E-mail: hattori@csse.muroran-it.ac.jp)
オフィスアワー/Office hours 服部峻(金曜日 11:00-12:00)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2021/03/10
授業のねらい
/Learning Objectives
「知能プログラミング」、「計測・制御」の演習を通して、講義(座学)で学んだ事柄をより深く理解する。

課題1. 知能プログラミング
知能プログラミング実験では、コンピュータ知能に関わる知識情報処理として、選択と意思決定のアルゴリズムについて、その基礎的手法をプログラミングし、実行結果を考察することで理解する。

課題2. 計測・制御
ロボットを制御するプログラムの開発を行う。特に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出来るようにする。
到達度目標
/Outcomes Measured By:
課題1. 知能プログラミング
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)。
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)。
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)。

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出来る。
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出来る。
授業計画
/Course Schedule
総授業時間数(実時間);22時間30

第1回:「知能プログラミング」「計測・制御」実験の概要説明、成績評価・レポート提出法の説明ガイダンス
第2回:知能プログラミング1:データ構造の理解
第3回:知能プログラミング2:探索アルゴリズムの理解
第4回:知能プログラミング3:線高評価と行動選択の理解
第5回:知能プログラミング4:課題プログラムの基礎設計と開発
第6回:知能プログラミング5:課題プログラムの中間レビューと改善
第7回:知能プログラミング6:課題プログラムの応用設計と開発
第8回:知能プログラミング7:課題プログラムの完成とレポート作成
第9回:計測制御1:ガイダンス,artisocのインストール
第10回:計測制御2:ロボットの動きの理解
第11回:計測制御3:簡単なロボットと戦うプログラムの開発
第12回:計測制御4:少し複雑なロボットと戦うプログラムの開発
第13回:計測制御5:課題プログラムの中間レビューと改善
第14回:計測制御6:複雑なロボットと戦うプログラムの開発
第15回:計測制御7:課題プログラムの完成とレポート作成

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。

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、授業計画・授業実施方法は変更する可能性があります。
教科書
/Required Text
なし。実験時間中またはMoodleを使用し、適宜配布する。
参考書等
/Required Materials
なし。実験時間中またはMoodleを使用し、適宜配布する。
成績評価方法
/Grading Guidelines
到達度目標の全ての項目について、提出されたレポートの内容で成績を判定する。
100点満点中60点以上が合格点である。

課題1. 知能プログラミング
レポートにおいて、論述問題および実験的課題を出題し、目標1-1から目標1-3の達成度を評価する。

課題2.  計測・制御
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 精度評価実験の結果・考察を評価する。

新型コロナウイルス感染症の流行状況に伴い、学生への十分な周知のもと、成績評価方法は変更する可能性があります。
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。
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
学生便覧「学習目標と授業科目との関係表」参照
関連科目
/Related course
プログラミング演習、プログラミングA、データ構造とアルゴリズム
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
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
毎回の授業でプログラミング・実験・考察を行う課題を課す。
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
50%超
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
該当なし
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
15%~50%
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)
1年前期から2年後期に学んだことを基礎として、総合的な学習を行う。
手順を全て与えられるのではなく、資料を読み理解することによって自ら実験手順を考え、実施する。
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
50%超