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年度 2022年度 開講部局 先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻スマートイノベーションプログラム
講義コード WSS20501 科目区分 専門的教育科目
授業科目名 データ駆動型システム特論
授業科目名
(フリガナ)
データクドウガタシステムトクロン
英文授業科目名 Advanced Data-Driven Systems Design
担当教員名 木下 拓矢
担当教員名
(フリガナ)
キノシタ タクヤ
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) 月1-4
授業の方法 講義 授業の方法
【詳細情報】
 
講義中心 
単位 2.0 週時間   使用言語 B : 日本語・英語
学習の段階 6 : 大学院専門的レベル
学問分野(分野) 25 : 理工学
学問分野(分科) 11 : 電気システム制御工学
対象学生
授業のキーワード データ駆動型制御,制御系設計,PID制御 
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 データ駆動型制御システムに関する基礎について講義する。この講義で学習する主な内容は以下である。
(1) 線形システムに対するデータ駆動型制御法の基本概念
(2) 非線形システムに対するデータ駆動型制御法の基本概念
(3) 機械学習の基本概念 
授業計画 第1回データ駆動型制御の基本概念
(モデルベース制御,PID制御,データ駆動型制御)
第2回数値シミュレーションの基礎
(Matlab/Simulink演習)
第3回データ駆動型制御:FRIT法
(参照モデル,疑似参照信号)
第4回データ駆動型制御:FRIT法
(PC演習)
第5回非線形最適化手法
(ガウスニュートン法)
第6回非線形最適化手法
(PC演習)
第7回データ駆動型制御:VRFT法
(FRIT法との比較)
第8回データ駆動型制御:VRFT法
(PC演習)
第9回機械学習: サポートベクターマシン
(概要,分類問題)
第10回機械学習: サポートベクターマシン
(PC演習)
第11回データ駆動型制御:データベース駆動型制御
(データベース駆動型制御の概要)
第12回データ駆動型制御:データベース駆動型制御
(近傍データ選択方法,オンライン学習)
第13回データ駆動型制御:データベース駆動型制御
(PC演習1)
第14回データ駆動型制御:データベース駆動型制御
(PC演習2)
第15回産業応用事例紹介(最終レポート) 
教科書・参考書等 講義では基本的にパワーポイントによる資料を用いるが,より学習の内容を深めるために以下の書籍を参考にすることが望ましい。
山本透(編著):データ指向型PID制御,森北出版株式会社,ISBN:978-4-627-79231-9 
授業で使用する
メディア・機器等
 
【詳細情報】 パワーポイント 
授業で取り入れる
学習手法
 
予習・復習への
アドバイス
原則として,講義内容の理解を深める目的でPCを用いた演習を実施する。したがって,予習・復習では,この点に留意して学習すると効果的である。 
履修上の注意
受講条件等
微分・積分の基礎,線形代数学およびシステム制御工学に関する講義を履修しておくことが望ましい。
演習ではMatlab/Simulinkを用いるため,PCにインストールができない場合は事前に担当教員へ相談すること。 
成績評価の基準等 演習課題(PC演習含む)30%,最終レポート60%,出席10% 
実務経験  
実務経験の概要と
それに基づく授業内容
 
メッセージ 数学的な内容が多く含まれるが,それに振り回されることなく「データを直接用いた制御系設計・解析」という最終目的を見失わないようにすること。 
その他 講義の一部においてPCによる演習を行う。指定された日にはPCを持参すること。 
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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