到達目標
・表現モデルがどのようなものがあり、どのようなモデル化が対象のシステムに適当か理解できる.
・簡単なモデルの操作・演算などが、グラフ操作・線形代数を用いて行える.
・線形計画法、局地最適化および大域的最適化の手法を理解し、対象に対して手法の選定ができる.
・信頼性の基礎となる極値統計の理解、実務としてのホワイトボックス・ブラックボックステストの意味合いの理解ができる.
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | | ・ 表現モデルがどのようなものがあり、どのようなモデル化が対象のシステムに適当か理解できる. | |
評価項目2 | | ・ 簡単なモデルの操作・演算などが、グラフ操作・線形代数を用いて行える。 | |
評価項目3 | | ・ 線形計画法、局地最適化および大域的最適化の手法を理解し、対象に対して手法の選定ができる. | |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
・表現モデルがどのようなものがあり、どのようなモデル化が対象のシステムに適当か理解できる.
・簡単なモデルの操作・演算などが、グラフ操作・線形代数を用いて行える.
・線形計画法、局地最適化および大域的最適化の手法を理解し、対象に対して手法の選定ができる.
・信頼性の基礎となる極値統計の理解、実務としてのホワイトボックス・ブラックボックステストの意味合いの理解ができる.
授業の進め方・方法:
授業は基本的に講義の形式をとる.
適宜レポートを課す.
授業内容は授業計画に示す通り.
注意点:
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
後期 |
3rdQ |
1週 |
・システム工学の役割 |
・ システムとは何か、システム工学の特徴、システム工学の基本的な考え方を学ぶ
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2週 |
・システム工学の役割 |
・ システムとは何か、システム工学の特徴、システム工学の基本的な考え方を学ぶ
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3週 |
・システムのモデリング |
・ システムの特性に応じたモデリング(静的・動的・Event Driven)を学ぶ
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4週 |
・システムのモデリング |
・ システムの特性に応じたモデリング(静的・動的・Event Driven)を学ぶ
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5週 |
・システムのモデリング |
・ システムの特性に応じたモデリング(静的・動的・Event Driven)を学ぶ
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6週 |
・システムのモデリング |
・ システムの特性に応じたモデリング(静的・動的・Event Driven)を学ぶ
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7週 |
・システムのモデリング |
・ システムの特性に応じたモデリング(静的・動的・Event Driven)を学ぶ
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8週 |
中間試験 |
中間試験までの学習内容
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4thQ |
9週 |
・システムの最適化 |
・ システムの最適化手法を学び、実務で遭遇する多峰性で大域的な問題への対応を理解する。
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10週 |
・システムの最適化 |
・ システムの最適化手法を学び、実務で遭遇する多峰性で大域的な問題への対応を理解する。
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11週 |
・システムの最適化 |
・ システムの最適化手法を学び、実務で遭遇する多峰性で大域的な問題への対応を理解する。
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12週 |
・システムの信頼性 |
・ システム運用で重要な信頼性を、極地統計の概念、実務での留意点を含めて学ぶ。
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13週 |
・システムの信頼性 |
・ システム運用で重要な信頼性を、極地統計の概念、実務での留意点を含めて学ぶ。
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14週 |
・システムの実例・人との関わり |
・ 高度化・複雑化するシステムの安全性、特に境界領域での問題、人との関わりについて考える。
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15週 |
・システムの実例・人との関わり |
・ 高度化・複雑化するシステムの安全性、特に境界領域での問題、人との関わりについて考える。
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16週 |
定期試験 |
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評価割合
| 試験、レポート | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 40 | 60 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 40 | 60 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |