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年度	2024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	WSS21201	科目区分	専門的教育科目
授業科目名	データ駆動型スマートシステム特別講義
授業科目名 （フリガナ）	データクドウガタスマートシステムトクベツコウギ
英文授業科目名	Special Lecture on Data-Driven Smart Systems
担当教員名	授業時間割を参照
担当教員名 (フリガナ)	ジュギョウジカンワリヲサンショウ
開講キャンパス	東広島	開設期	1年次生   前期   ２ターム
曜日・時限・講義室	(2T) 集中
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】
			講義
単位	2.0	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）	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	モデルベース開発（MBD），人工知能，ニューラルネットワーク
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 （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）
授業の目標・概要等	本講義は，大きく二つに分けて行う。 【１】制御技術の製品適用におけるモデルベース開発（MBD） 【２】人工知能の基本概念と産業応用
授業計画	【1】（7.5コマ） 自動車業界においてもMBSE（Model-Based Systems Engineering）の考え方に沿って開発しようとする動きはますます盛んであるが、制御技術の導入に関しては，成熟した部品ほど遅れている。一方で、スマートフォンなどの他の製品と同様に，ソフトウェアのバージョンアップで性能を向上させるには、骨格となる制御技術の高度化が必須であると考えている。 本講義では、 (1)自動車開発への制御技術の導入における問題点 (2)それを乗り越えるために活用した「機能分配」 (3)制御技術が向上した事例 について講述する。 【2】（7.5コマ） 人工知能（AI：Artificial Intelligence）は現在、時進分歩のスピードで進歩している学問である。現在のコンピュータは大変な高速処理能力を持っているが、融通性においては人間に及ばない。人工知能はこれを“偉大なる知恵者”に変えようとするものである。そのための方向の一つとして、融通をきかした対応のできるコンピュータやプログラムを作らなくても、人間のように外界の事象を認識・理解して、自然言語を理解し対応のできるコンピュータを実現することである。これを、パターン理解システムとして位置づける。もう一つは人間と同じように推論をし、判断をして、意志決定のできるコンピュータ（問題解決システム）の実現である。これらのパターン理解システムと問題解決システムが統合して、人間の手足の代りをするマニピュレータをつけたものが、知能ロボットである。 本講義では、人工知能の基本概念の導入とニューロコンピュータの基礎を知り、車の自律走行や知能ロボットの実現への基礎知識を習得することを目的とし，知能ロボットの実現のための人工知能、パターン理解システムと問題解決システムの基本概念を解説する。ニューロコンピュータ、ニューラルネットワークの概念についても言及し、応用した製品の紹介や、応用メカニズムについて解説しながら講義を展開する。 レポートにより評価する。
教科書・参考書等	教科書については，後日掲示板により周知する。
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】	配付資料に基づき，パワーポイントを使用して講義を行う。
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	集中講義として行うので，しっかりと聴講し理解するようにすること。
履修上の注意 受講条件等	学部で履修したシステム制御Ⅰ，およびシステム制御Ⅱの内容を理解していることが望ましい。
成績評価の基準等	上記【1】,【2】で課すレポート課題に基づいて評価する。
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
その他	この講義は集中講義として行うが，一部，講師の都合で平日に実施することがある。 講義日程については予め連絡するので，出席できるよう調整頂きたい。（今のところ、夏季休業中（8月か9月）を考えている。） なお，上記【１】の講義は、齊藤（電通総研）先生，【２】の講義は、竹田（近畿大学）先生が担当されます。
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。