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年度 2019年度 開講部局 教育学研究科博士課程前期
講義コード NMF10100 科目区分 専門的教育科目
授業科目名 技術内容学特講V(技術とコンピュータ)
授業科目名
(フリガナ)
ギジュツナイヨウガクトッコウV(ギジュツトコンピュータ)
英文授業科目名 Special Lecture on Technology V (Technology and Computer)
担当教員名 川田 和男
担当教員名
(フリガナ)
カワダ カズオ
開講キャンパス 東広島 開設期 1年次生   前期   1ターム
曜日・時限・講義室 (1T) 木1-4:教D108
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
講義、演習、ディスカッション、学生の発表 
単位 2 週時間   使用言語 J : 日本語
学習の段階 6 : 大学院専門的レベル
学問分野(分野) 24 : 社会科学
学問分野(分科) 24 : 教科教育学
対象学生  
授業のキーワード 高等学校工業科,高等学校情報科,中学校技術・家庭科技術分野,コンピュータ,教材開発 
教職専門科目   教科専門科目  
プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
 
到達度評価
の評価項目
 
授業の目標・概要等 高等学校工業科,高等学校情報科ならびに中学校技術・家庭科技術分野に関連して,アルゴリズムの講義・演習を通して,ものづくりに関する基礎知識を身につける。
本授業では,コンピュータを用いたものづくり(中学校技術家庭科技術分野,高等学校工業科および高等学校情報科に関する教材開発)について理解を深める。 
授業計画 第1回ガイダンス
第2回プログラミング
第3回アルゴリズムⅠ 数理計画法
第4回アルゴリズムⅡ 遺伝的アルゴリズムⅠ(2進数型)
第5回アルゴリズムⅢ 遺伝的アルゴリズムⅡ(実数値型)
第6回アルゴリズムⅣ ニューラルネットワークⅠ(ニューロンのモデル)
第7回アルゴリズムⅤ ニューラルネットワークⅡ(階層型ニューラルネットワーク)
第8回アルゴリズムⅥ ニューラルネットワークⅢ(小脳演算モデル)
第9回アルゴリズムⅦ ニューラルネットワークⅣ(GMDHモデル)
第10回機械学習の応用Ⅰ(数理計画法による演習)
第11回機械学習の応用Ⅱ(遺伝的アルゴリズムによる演習)
第12回機械学習の応用Ⅲ(ニューラルネットワークによる演習)
第13回機械学習の応用Ⅳ(小脳演算モデルによる演習)
第14回機械学習の応用Ⅴ(GMDHモデルによる演習)
第15回まとめ

授業ごとにレポートおよび作品提出 
教科書・参考書等 適宜指定する。 
授業で使用する
メディア・機器等
配付資料 
予習・復習への
アドバイス
授業時間内ですべての内容を細かく説明することは不可能なので,授業で説明のあったところはきちんと復習を行うこと。 
履修上の注意
受講条件等
プログラミングができることを前提として授業を行う。できない場合は自学して臨むこと。 
成績評価の基準等 レポート70%,作品30%により評価を行う。 
メッセージ  
その他   
すべての授業科目において,授業改善アンケートを実施していますので,回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており,今後の改善につなげていきます。 
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