| 年度 |
2026年度 |
開講部局 |
情報科学部 |
| 講義コード |
KA240501 |
科目区分 |
専門教育科目 |
| 授業科目名 |
IoT概論 |
授業科目名
（フリガナ） |
アイオーティーガイロン |
| 英文授業科目名 |
Introduction to IoT |
| 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 |
3年次生 後期 ４ターム |
| 曜日・時限・講義室 |
(4T) 月5-8：経B257 |
| 授業の方法 |
講義・演習 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面 |
| 講義中心、演習中心、板書多用、ディスカッション、学生の発表、作業 |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
4 |
使用言語 |
B
:
日本語・英語 |
| 学習の段階 |
3
:
中級レベル
|
| 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 |
|
| 授業のキーワード |
IoTs、組み込みシステム、センサー、無線通信、スマートデバイス、Linux、Python |
| 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） | 計算機科学プログラム
（能力・技能）
・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術．
データ科学プログラム
（能力・技能）
・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術．
知能科学プログラム
（能力・技能）
・D2. 人工知能やIoTなどの応用や発展に寄与できる情報処理能力やデータ分析能力．
（総合的な力）
・D3. 複合的に絡み合う社会的ニーズや課題を俯瞰的に捉え，知能科学の幅広い知識に基づいた多角的視野と分析能力で課題を解決する能力． |
|---|
| 授業の目標・概要等 |
IoT技術と応⽤の基礎に関するを学⽣に紹介し，将来の関連の研究やプロジェクトの基礎を築くことを目的とする． |
| 授業計画 |
第1回 IoTシステム概要 講義
第2回 IoTシステム概要 演習
第3回 IoTの構成要素と基本的な組込みプログラミング 講義
第4回 IoTの構成要素と基本的な組込みプログラミング 演習
第5回 通信プロトコルとネットワーク基礎 講義
第6回 通信プロトコルとネットワーク基礎 演習
第7回 データ処理とクラウド連携 講義
第8回 データ処理とクラウド連携 演習
第9回 IoTセキュリティとプライバシー 講義
第10回 IoTセキュリティとプライバシー 演習
第11回 IoT データパイプライン 講義
第12回 IoT データパイプライン 演習
第13回 IoT における機械学習 講義
第14回 IoT における機械学習 演習
第15回 プロジェクト発表
レポート必要 |
| 教科書・参考書等 |
授業中に適宜提⽰する. |
授業で使用する
メディア・機器等 |
テキスト, 配付資料, Microsoft Teams, moodle |
| 【詳細情報】 |
|
授業で取り入れる
学習手法 |
ディスカッション, ペア・リーディング, プロジェクト学習, 授業後レポート |
予習・復習への
アドバイス |
C/C++ とPython の基礎知識が推奨されます． |
履修上の注意
受講条件等 |
|
| 成績評価の基準等 |
授業への参加態度(14%)・演習(35%)・プロジェクト課題(30%)・レポート(21%)により評価する． |
| 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 |
|
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。 |