キーワード
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創造工学、グループ実験、プレゼンテーション、機械学習、システム制御
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授業の目標
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機械学習およびシステム制御に関するテーマを自らの頭脳と手足を動かして解決することで、自ら進んで物事に取り組む能力、創り出す能力、チームで協力して遂行する能力、物事の原理や研究成果を発表する能力、ディスカッションを通じて皆の意見をまとめる能力など、将来にわたって有用な根本的な態度を身につけます。
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到達目標
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機械学習およびシステム制御に関する課題解決の実験を通じて、次の事項を達成することを目標とします。
1. 情報収集能力：図書館、インターネット、専門家への問い合わせなどの方法で情報収集をすることができる
2. 発想力・論理的思考能力：課題目標に対する多方面の解決法を考え、その中から制約条件に従って最適解を見出すことができる
3. グループ活動能力：チームの中でコミュニケーション力、説得力、管理能力、リーダーシップなどを発揮し、問題を解決に導くことができる
4. プレゼンテーション能力：成果を他人に理解させるための文書・図表を作製し、効果的なオーラルプレゼンテーションをすることができる
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授業計画
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本講義は、従来の、知識を一方的に教授する講義ではありません。学生諸君が、以下の２つの課題について、自らの頭脳と手足を動かして解決する、新しい形態の講義です。教員は、知識を教授するのではなく、アドバイザーとして、学生諸君の問題解決を見守り、励まし、そして一緒に考えます。
【課題1】「機械学習するコンピュータ」
機械学習の実験を通して、コンピュータに与えたデータから、分析や予測などの方法を学習させるという、機械学習の考え方を理解することを目的としています。本課題では、機械学習の概要を学び、学習対象の問題を設定するところから、学習に必要なデータの検討と収集、機械学習の実験と得られた結果の考察までを行います。そして、設定された問題の応用可能性、学習データや考察の妥当性について評価を行います。
（1－2回目）ガイダンス、機械学習の概要(座学)、グループ分け
（3－6回目）課題調査、実験、考察
（7回目）発表・討論会
【課題2】「動きをデザインするシステム制御」
2輪ロボットの自動運動制御を通じて、取得情報をもとに現在の意思決定を行うという、制御理論の根幹をなす「フィードバック制御」の考え方を理解します。まず、取得情報を正しく理解するためのセンサ同定を行います。その後、得られたセンサ値を、ロボットのモータへの入力値にどのように反映させ、自律的に所望の「動き」を達成させるかを学び、実験により実証します。
（8回目）ガイダンス、グループ分け
（9－14回目）課題調査、実験、考察
（15回目）発表・討論会
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準備学習(予習・復習)等の内容と分量
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課題1においては、問題設定の検討、データの収集、機械学習の実験、得られた考察に基づくレポート執筆のため、授業日毎に2時間程度の予習・復習が求められます。課題2においては、実験計画および2輪ロボットの制御性能向上に向けての独創的なアイデアを必要とします。そのアイデアを実現するために、予習として図書館およびインターネットを使った事前調査を、授業日毎に2時間を目安に行うこととします。
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成績評価の基準と方法
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2つの課題それぞれでプレゼン発表とレポート提出を課し、その内容から到達目標に挙げた情報収集能力、発想力・論理的思考能力、プレゼンテーション能力について評価します。また、演習中のグループディスカッションへの参加態度から、グループ活動能力を評価します。科目全体の成績は、2つの課題それぞれの成績の平均としますが、原則としてどちらか一方の課題が不合格であった場合は、科目全体としての成績も不合格（不可）とします。
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有する実務経験と授業への活用
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他学部履修の条件
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テキスト・教科書
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なし
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講義指定図書
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必要に応じて教員が用意します。
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参照ホームページ
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研究室のホームページ
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http://harmo-lab.jp
http://stlab.ssi.ist.hokudai.ac.jp/
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備考
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更新日時
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授業実施方式
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