| 年度 |
2025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情報科学プログラム |
| 講義コード |
WSN23301 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
AIOps演習D（制御系） |
授業科目名
（フリガナ） |
エーアイオプスエンシュウディー（セイギョケイ） |
| 英文授業科目名 |
AIOps Lab D |
| 担当教員名 |
LI MENGMOU |
担当教員名
(フリガナ) |
リ メンモ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 前期 集中 |
| 曜日・時限・講義室 |
(集) 集中 |
| 授業の方法 |
演習 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面 |
| 演習中心 |
| 単位 |
1.0 |
週時間 |
|
使用言語 |
B
:
日本語・英語 |
| 学習の段階 |
7
:
大学院発展的レベル
|
| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
02
:
情報科学 |
| 対象学生 |
AIOpsエンジニア育成特定プログラムに登録している学生 |
| 授業のキーワード |
制御，最適化，アルゴリズム |
| 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 |
制御や最適化の手法を活用して実際の課題を解決する方法を学ぶことを目的とする． |
| 授業計画 |
第1回 制御・最適化概要
第2回 Pythonによる制御シミュレーション演習
第3回 最適化とアルゴリズム入門
第4回 線形最適制御（LQR）と実装
第5回 モデル予測制御（MPC）と実装
第6回 強化学習（RL）と実装
第7回 プロジェクト演習(1)
第8回 プロジェクト演習(2)・発表
第9回
第10回
第11回
第12回
第13回
第14回
第15回 |
| 教科書・参考書等 |
Boyd, S. P., & Vandenberghe, L. (2004). Convex optimization. Cambridge university press.
Bertsekas, D. (2012). Dynamic programming and optimal control: Volume I (Vol. 4). Athena scientific. |
授業で使用する
メディア・機器等 |
|
| 【詳細情報】 |
|
授業で取り入れる
学習手法 |
|
予習・復習への
アドバイス |
線形代数，微積分，Python |
履修上の注意
受講条件等 |
AIOpsエンジニア育成特定プログラムの必修科目です．本講義を履修していない場合は AIOpsエンジニア育成特定プログラムの必修科目「企業インターンシップ」が履修できません．
4日間の集中講義で実施します．開講日についてはもみじ掲示板を通じて連絡します．
履修を希望する場合は，第2タームの履修確認・修正期間に各自で登録してください．
講義を通じて2名から3名程度のチームで演習します．途中で受講をあきらめると残ったチームメンバーに大きな迷惑がかかるので，必ず最後まで受講してください．
|
| 成績評価の基準等 |
プロジェクト課題と試験をもとに評価を行う． |
| 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 |
|
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。 |