電気電子工学基礎

科目基礎情報

学校 阿南工業高等専門学校 開講年度 令和05年度 (2023年度)
授業科目 電気電子工学基礎
科目番号 1313D11 科目区分 専門 / 必修
授業形態 単位の種別と単位数 履修単位: 2
開設学科 電気コース 対象学年 3
開設期 通年 週時間数 2
教科書/教材 資料をその都度配布する/なし
担当教員 小松 実,内野 翔太

到達目標

1.データサイエンス・AI技術の基本的知識に関して理解し、その知識を説明することができる。
2.プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。

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最低限の到達レベル(可)
評価項目1データサイエンス・AI技術の基本的知識に関して理解し、その知識を説明することができる。データサイエンス・AI技術の基本的知識に関してだいたい理解し、その知識を大まかに説明することができる。データサイエンス・AI技術の基本的知識に関して一部理解できず、その知識を一部説明することができる。
評価項目2プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。プログラミングについてだいたい理解し、基礎的なプログラムを数例作成することができる。プログラミングについて一部理解できず、基礎的なプログラムを一部作成することができる。

学科の到達目標項目との関係

教育方法等

概要:
前期はデータサイエンス・AI技術の基本的知識の習得に取り組み、後期はプログラミング基礎としてC言語を中心に学ぶ。
授業の進め方・方法:
前期はデータサイエンス・AI技術の基本的知識について説明し、後期はプログラミングの基礎を演習室を使って学ぶ。
注意点:

授業の属性・履修上の区分

アクティブラーニング
ICT 利用
遠隔授業対応
実務経験のある教員による授業

授業計画

授業内容 週ごとの到達目標
前期
1stQ
1週 授業全体説明
データサイエンス・AI技術の基本的知識について説明する。
データサイエンスの概要やデータサイエンティストの必要性、データサイエンス・AI技術が社会や日常生活における課題解決のツールであることを説明できる。
2週 データサイエンス・AI技術の基本的知識であるデータの表現について説明する。 グラフの種類と特性を理解し、Excelを用いてデータをグラフ化することができる。
3週 データサイエンス・AI技術の基本的知識であるデータの記述について説明する。 1および2次元データにおける代表値やデータのばらつき,相関係数について理解できる。
4週 データサイエンス・AI技術の基本的知識であるデータの記述について補足説明する。 1および2次元データにおける代表値やデータのばらつき,相関関係について理解できる。
5週 データサイエンス・AI技術の基本的知識であるデータ分析の手法について説明する。 単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析などの概要を理解し、最小二乗法を用いた単回帰分析で課題を解決することができる。
6週 データサイエンス・AI技術の基本的知識であるAI基礎について説明する。 AIの歴史や諸領域、難問、AI技術を利活用する際に求められるモラルや倫理について理解することができる。
7週 データサイエンス・AI技術の基本的知識である機械学習および深層学習の基礎について説明する。 機械学習の教師あり学習、教師なし学習、強化学習の概要およびニューラルネットワークやDNN,CNN,RNN,GANなどの概要について理解する。
8週 データサイエンス・AI技術の基本的知識であるデータベースとシステム構築について説明する。 データベースの仕組みや操作、作成手順について理解する。また、システム開発工程、V字モデルなどの開発手法について理解する。
2ndQ
9週 データサイエンス・AI技術の基本的知識であるネットワークの基礎と構成について説明する。 情報通信ネットワークの仕組みや構成および構成要素、プロトコルの役割や技術についての知識を持ち、社会における情報通信ネットワークの役割を説明できる。
10週 データサイエンス・AI技術の基本的知識であるネットワークの基礎と構成について補足説明する。 情報通信ネットワークの仕組みや構成および構成要素、プロトコルの役割や技術についての知識を持ち、社会における情報通信ネットワークの役割を説明できる。
11週 データサイエンス・AI技術の基本的知識である情報セキュリティの基礎と要素ついて説明する。 情報セキュリティの必要性と対策、3要素、情報へのアクセス制限や認証方式について説明できる。
12週 データサイエンス・AI技術の基本的知識であるサイバー攻撃と防御ついて説明する。 フィッシング詐欺やマルウェアなどの主要なサイバー攻撃の形態や実例について説明でき、攻撃に対する防御方法を知っている。
13週 データサイエンス・AI技術の基本的知識である情報通信に関する法規、規則、ポリシーついて説明する。 情報通信に関する公的な規則とその必要性や情報社会で生活する上でのマナー、モラルの重要性について理解できる。
14週 データサイエンス・AI技術の基本的知識である情報を取り扱う上でのリスク管理とセキュリティマネジメントついて説明する。 情報を取り扱う上での脅威とリスクを理解し、それらの危険度と対策・対応方法・インシデント発生時の対応を知っている。
15週 データサイエンス・AI技術の基本的知識について説明する。 データサイエンス・AI技術の基本的知識に関して理解する。
16週
後期
3rdQ
1週 プログラミング言語について説明する。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
2週 プログラミング基礎を学ぶ。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
3週 プログラミング基礎を学ぶ。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
4週 プログラミング基礎を学ぶ。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
5週 プログラミング基礎を学ぶ。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
6週 プログラミング基礎を学ぶ。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
7週 プログラミング基礎を学ぶ。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
8週 プログラミング基礎を学ぶ。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
4thQ
9週 基礎的なプログラムを作成する。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
10週 基礎的なプログラムを作成する。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
11週 基礎的なプログラムを作成する。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
12週 基礎的なプログラムを作成する。 プログラミングについて理解し、基礎的なプログラムを作成することができる。
13週 プログラミングを含む情報全般に関する試験問題に取り組む。 プログラミングを含む情報全般に関する試験問題に取り組み、実力を確認する。
14週 プログラミングを含む情報全般に関する試験問題に取り組む。 プログラミングを含む情報全般に関する試験問題に取り組み、実力を確認する。
15週 プログラミングを含む情報全般に関する試験問題に取り組む。 プログラミングを含む情報全般に関する試験問題に取り組み、実力を確認する。
16週

モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標

分類分野学習内容学習内容の到達目標到達レベル授業週

評価割合

定期試験小テストポートフォリオ発表・取り組み姿勢その他合計
総合評価割合05040100100
基礎的能力010100020
専門的能力040300070
分野横断的能力00010010