シラバス参照

講義概要/Course Information
2024/06/20 現在

科目基礎情報/General Information
授業科目名
/Course title (Japanese)
インタラクティブシステム
英文授業科目名
/Course title (English)
Interactive System
科目番号
/Code
ELE502a
開講年度
/Academic year
2024年度 開講年次
/Year offered
3
開講学期
/Semester(s) offered
前学期 開講コース・課程
/Faculty offering the course
情報理工学域
授業の方法
/Teaching method
講義 単位数
/Credits
2
科目区分
/Category
専門科目
開講類・専攻
/Cluster/Department
Ⅰ類
担当教員名
/Lecturer(s)
梶本 裕之
居室
/Office
西3-406
公開E-mail
/e-mail
kajimoto@kaji-lab.jp
授業関連Webページ
/Course website
google class経由で授業関連webページを参照のこと
更新日
/Last update
2024/03/08 19:34:37 更新状況
/Update status
公開中
/now open to public
講義情報/Course Description
主題および
達成目標(2,000文字以内)
/Themes and goals(up to 2,000 letters)
人間の関わるすべてのシステムにおいて,「認識し,行動する」仕組みは必要不可欠である.本講義は特に認識行動システムとして代表的なロボットとヒューマンインタフェースを構築するにあたり必要な数学的基礎知識の体得を目標とする.厳密な証明や体系化は求めないが,重要な概念を直感的に理解することを目指す.
前もって履修
しておくべき科目(1,000文字以内)
/Prerequisites(up to 1,000 letters)
線形代数
前もって履修しておくこ
とが望ましい科目(1,000文字以内)
/Recommended prerequisites and preparation(up to 1,000 letters)
応用数学第一,電気・電子回路
教科書等(1,000文字以内)
/Course textbooks and materials(up to 1,000 letters)
特になし
授業内容と
その進め方(2,000文字以内)
/Course outline and weekly schedule(up to 2,000 letters)
google class経由で授業関連webページを参照のこと

第1回 イントロダクション、数値計算ソフトScilab入門
第2回 フーリエ変換入門
第3回 フーリエ変換と線形システム
第4回 信号処理の基礎
第5回 信号処理の応用:相関
第6回 信号処理の応用:画像処理
第7回 これまでの振り返り
第8回 中間確認テストとその解説
第9回 ラプラス変換
第10回 古典制御の基礎
第11回 行列
第12回 行列と最小二乗法
第13回 ロボット制御入門
第14回 後半の講義の復習
第15回 期末確認テストとその解説
実務経験を活かした
授業内容
(実務経験内容も含む)
/Course content utilizing practical experience
授業時間外の学習
(予習・復習等)(1,000文字以内)
/Preparation and review outside class(up to 1,000 letters)
毎回Scilabによるレポートを課します
成績評価方法
および評価基準
(最低達成基準を含む)
(1,000文字以内)
/Evaluation and grading
(up to 1,000 letters)
平常点:20点
中間・期末試験:各40点
平常点は原則として毎回課すレポートに対するものです。
最低達成基準は中間、期末試験を受けており、これらの合計が60%を超えること。
オフィスアワー:
授業相談(1,000文字以内)
/Office hours(up to 1,000 letters)
Google classroomで質問してください。
直接の面談が必要な場合は木曜4限とします(事前にメールでコンタクトください)
学生へのメッセージ(1,000文字以内)
/Message for students(up to 1,000 letters)
ものつくりに関わる研究を考えている学生に,数学的なツールという力を与えることを目標にしています.「分かった気になる」講義を心がけていますので,例えばフーリエ変換の仕方は知っているがなぜ必要なのかよく分からない,分かった気がしない,という人に受講を薦めます.
その他
/Others
授業形態:対面を基本とする(大学の方針による)
使用ツール:オンデマンドの場合Youtube動画+PDF+Google Formによるレポート回収
キーワード
/Keywords
フーリエ変換、相互相関、自己相関、ラプラス変換、行列、センシング、信号処理、画像処理、制御、ロボティクス