制御情報工学概論

科目基礎情報

学校	久留米工業高等専門学校	開講年度	令和06年度 (2024年度)
授業科目	制御情報工学概論
科目番号	3A15	科目区分	専門 / 必修
授業形態	講義	単位の種別と単位数	履修単位: 1
開設学科	機械工学科	対象学年	3
開設期	前期	週時間数	2
教科書/教材	教材：配布資料
担当教員	小田 幹雄

到達目標

１．ディジタル回路において、論理演算ができる。
２．ディジタル回路において、与えられた仕様に合致した順序回路を設計できる。
３．オペレーティングシステムの基本的なシェルコマンドを実行できる。
４．機械学習の原理により自動走行する仕組みを理解できる。

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	論理演算ができる。	簡単な論理演算ができる。	簡単な論理演算ができない。
評価項目2	簡単な順序回路の設計を応用できる。	簡単な順序回路を設計できる。	簡単な順序回路を設計できない。
評価項目3	オペレーティングシステムの標準的なシェルコマンドを実行できる。	オペレーティングシステムの基本的なシェルコマンドを実行できる。	オペレーティングシステムの基本的なシェルコマンドを実行できない。
評価項目4	機械学習の原理により自動走行する仕組みを技術要素ごとに説明できる。	機械学習の原理により自動走行する仕組みの概要を説明できる。	機械学習の原理により自動走行する仕組みの概要を説明できない。

学科の到達目標項目との関係

1 （機械工業に必要な、材料強度、機械力学、設計製図、生産加工、制御情報、熱、流体および機械工学に関連した周辺技術に関する基礎的な知識と技術を修得し、課題を解決する ために活用できる。）

4 （広い視野と豊かな心を備えて社会に貢献できる。）

教育方法等

概要:

ディジタル回路は、計算機や家電製品などの情報処理装置の主要部であり、情報処理装置の回路設計には必須の技術である。前半は、ディジタル回路を設計する際に必要となる基礎的な論理演算を習得し、ジュースの自動販売機等の簡単な仕様に合致した順序回路を設計する。後半は、コンピュータで用いられるオペレーティングシステムについて、シェルコマンドによる操作を習得する。さらに、オペレーティングシステム上で動作する機械学習のプログラムを扱い、カメラを装備した自動走行車について、教師データの生成、教師データによるモデルの学習および学習済みモデルによる走行試験を体験することにより、機械学習の原理により自動走行する仕組みを理解する。

授業の進め方・方法:

スライドに沿った講義と演習を行う。講義により、論理演算を用いた簡単な順序回路の設計方法を説明する。講義全体にわたり、基本的な演算を用いるので、これを十分理解し、式や関数を扱えるようになることが重要である。演習により、オペレーティングシステムのシェルコマンドによる操作を習得し、それらのコマンドを用いて、機械学習の教師データの取得、モデルの学習および学習済みモデルによる走行試験を体験する。

注意点:

定期試験（60%）、レポート(40%)とし、100点法により評価する。
総合成績が不合格の場合は、総合成績が上限60点の再試験を実施する。
評価基準：60点以上を合格とする。

授業の属性・履修上の区分

ICT 利用

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
前期
	1stQ
		1週	情報処理装置の処理と順序回路モデル	情報処理装置および順序回路モデルの概念を説明できる。
		2週	2値変数と基本演算	2値変数による基本演算を行うことができる。
		3週	真理値表と論理関数	真理値表を作成できる。
		4週	カルノー図を用いた論理式の簡単化	カルノー図を用いて論理式を簡単化できる。
		5週	状態遷移図と状態遷移表	状態遷移図と状態遷移表を作成できる。
		6週	状態変数関数と出力変数関数	状態遷移関数と出力関数の論理式を求めることができる。
		7週	フリップフロップによる順序回路の構成	状態変数関数の回路、出力変数関数の回路およびフリップロップを用いて順序回路を構成できる。
		8週	中間試験
	2ndQ
		9週	Linuxのシェルコマンド	基本的なシェルコマンドを用いることができる．
		10週	人工知能の歴史と機械学習の概要	人工知能の歴史と機械学習の概要を理解できる．
		11週	自動走行学習モデルの概要	機械学習による自動走行学習モデルの概要を理解できる．
		12週	自動走行学習モデルの学習	学習データを用いて自動走行学習モデルを学習できる．
		13週	自動走行学習モデルによる走行試験	学習した自動走行学習モデルにより走行試験ができる．
		14週	自動走行学習モデルによる走行結果の検討	学習した走行学習モデルについて考察できる．
		15週	演習課題まとめ
		16週

評価割合

	試験	レポート	相互評価	態度	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	60	40	0	0	0	0	100
基礎的能力	0	0	0	0	0	0	0
専門的能力	60	40	0	0	0	0	100
分野横断的能力	0	0	0	0	0	0	0