到達目標
1. 応用数学Ⅱで学んだ確率や統計をもとにしたベイズ確率を理解できること (A4)
2. ベイズフィルタの概要を理解できること(A4)
3. 直接観測できない状態のベイズフィルタによる予測や推定が理解できること(A4)
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 （到達目標１） | ベイズ確率を説明できること。 | 資料を見ながらベイズ確率が説明できること | 資料を見てもベイズ確率が説明できない |
| 評価項目２ （到達目標２） | ベイズフィルタを説明できること | 資料を見ながらベイズフィルタを説明できること | 資料を見ててベイズフィルタを説明できない |
| 評価項目３ （到達目標３） | ベイズフィルタによる予測や推定が説明できること | 資料を見ながらベイズフィルタによる予測や推定を説明できること | 資料を見てもベイズフィルタによる予測や推定を説明できない |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 A-4
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JABEE b
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JABEE d
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JABEE e
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教育方法等
概要:
移動ロボットの自己位置推定等に利用されている確率的手法等の考え方を学び、簡単な演習を行うことにより理解を深めることを目指す。
本科目は企業において、メカトロニクス（産業用ロボット）の研究開発を担当していた教員がその経験を生かし、移動ロボットの機構や制御および確率的手法の応用等について講義形式で授業を行うものである。
授業の進め方・方法:
予備知識：確率・統計の基礎（講義の前半で復習予定）、プログラミング（PythonやCなど）ができること
講義室：電子制御工学科A棟AL室
授業形態：パワーポイントを利用した講義。PCによる演習予定あり。
参考文献：マンガでわかるベイズ統計学（高橋信）、確率ロボティクス（S.スラン）、詳細確率ロボティクス（上田隆一）、パターン認識と機械学習（C.M.ビショップ）
注意点:
評価方法：定期試験（中間試験、定期試験：７０点）、レポート（３０点）で評価し、６０点以上を合格とする。
自己学習の指針：学習した内容で例題を解くプログラムに応用して理解を深めること
オフィスアワー：木曜日：13:00-17:00
授業の属性・履修上の区分
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 |
確率の基礎（１） |
事象、確率変数、確率分布、期待値、標準偏差などを説明できる
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| 2週 |
確率の基礎（２） |
同時確率、条件付き確率、乗法定理、加法定理などを説明できる
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| 3週 |
g-h フィルタ（１） |
g-h フィルタの概要を説明できる
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| 4週 |
g-h フィルタ（２） |
g-h フィルタを応用できる
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| 5週 |
ベイズの定理（１） |
ベイズの定理の概要を説明できる
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| 6週 |
ベイズの定理（２） |
ベイズの定理を導出できる
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| 7週 |
ベイズの定理（３） |
ベイズの定理がを利用できる
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| 8週 |
中間試験 |
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| 4thQ |
| 9週 |
条件付き独立 |
条件付き独立を説明できる
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| 10週 |
グラフィカルモデル（１） |
グラフィカルモデルの概要を説明できる
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| 11週 |
グラフィカルモデル（２） |
グラフィカルモデルを利用できる
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| 12週 |
ベイズフィルタ（１） |
ベイズフィルタの概要を説明できる
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| 13週 |
ベイズフィルタ（２） |
ベイズフィルタの導出方法を理解する
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| 14週 |
ベイズフィルタ（３） |
ベイズフィルタによる推定の仕組みを理解する
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| 15週 |
ベイズフィルタ（４） |
ベイズフィルタを利用できる
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| 16週 |
定期試験 |
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評価割合
| 試験 | レポート | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 30 | 100 |
| 専門的能力 | 70 | 30 | 100 |