タイトル

科目番号 教室 登録人数 履修登録方法 対面/遠隔
知能492   [火3]工2-313   60   抽選対象   対面授業  
開講年度 期間 曜日時限 開講学部等
2024 前学期 火3 工学部工学科  
講義コード 科目名[英文名] 単位数
617046001 知能情報特別講義II   2  
担当教員[ローマ字表記]
仲地 孝之 [Takayuki Nakachi]  
授業の形態
講義、演習又は実験
 
アクティブラーニング
学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
 
授業内容と方法
【授業内容】
AI(Artificial Intelligence:人工知能)とIoT(Internet of Things:モノのインターネット)の融合技術「AIoT」が注目されている。多種多様なモノがネットワークを介して接続され、発生したデータはAIによって学習解析され、新たな付加価値が日々生み出されている。AIoTは多くの技術が複合的に連携することで成り立っており、それぞれの位置付けを把握し、全体像を理解することが大事である。本講義では、AIoTのコンセプトとその構成技術について紹介する。

構成技術については、特にAIoTで利用されるメディア処理(画像処理や音声・音響処理)に必要な技術について解説する。具体的には、情報源符号化と画像・映像圧縮、通信路符号化と誤り訂正符号、エッジ・クラウドのAI機械学習、ネットワークセキュリティ技術について解説する。また、具体的応用事例について紹介する。

【方法】
講義は配布資料を中心に進める。各講義の最後に演習を行うとともに、最後の全体振り返りにおいて試験を実施する(WebClassで提出)。
 
URGCC学習教育目標
自律性、情報リテラシー、問題解決力、専門性
 
達成目標
(1) AIoTのコンセプトと構成技術の役割・位置づけについて説明できる。
(2) AIoTを主に構成する以下の4つの技術について説明できる。
・ 情報源符号化と画像・映像圧縮
・ 通信路符号化と誤り訂正符号
・ エッジ・クラウドのAI機械学習
・ ネットワークセキュリティ
 
評価基準と評価方法
各講義の最後に行う演習(70%)と試験(30%)により総合的に評価する。
演習は出席を兼ね、講義時間内に提出すること。
 
履修条件
特になし。
 
授業計画
第1回 講義の概要説明
第2回 AIoTのコンセプトと技術概要
第3回 通信技術の変遷
第4回 変調の基礎
第5回 コンピュータ通信とプロトコル
第6回 情報源符号化の基礎
第7回 情報源符号化と符号化器設計
第8回 情報源符号化のメディア処理応用
第9回 静止画像・動画像圧縮の原理と応用
第10回 通信路符号化の基礎
第11回 誤り訂正符号
第12回 AI機械学習の概要
第13回 エッジ・クラウドのAI機械学習
第14回 ネットワークセキュリティ
第15回 全体振り返りと試験
 
事前学習
事前に配布資料に目を通しておくことが望ましい。
 
事後学習
配布資料ならび課題について、振り返り復習を行うこと。
 
教科書にかかわる情報
教科書 書名
ISBN
備考
特になし。
著者名
出版社
出版年
NCID
 
教科書全体備考
 
 
参考書にかかわる情報
参考書 書名 ISBN
9784297111793
備考
著者名
IoT検定ユーザー教育推進ワーキンググループ著
出版社
技術評論社
出版年
2020
NCID
参考書 書名 ISBN
4061538179
備考
著者名
植松友彦著 ; 講談社サイエンティフィク編
出版社
講談社
出版年
2012
NCID
参考書 書名 ISBN
備考
著者名
結城浩著
出版社
SBクリエイティブ
出版年
2015
NCID
9784797382228
 
参考書全体備考
 
 
使用言語
日本語
 
メッセージ
AIoTは非常に幅広いテーマであり、講義では個別技術の詳細まで説明できないため、興味のある分野については各自で掘り下げて勉強してみて欲しい。
 
オフィスアワー
・時間:火曜日4時限14:40-16:10
・場所:情報基盤統括センター <2F教員室>
・メールでの相談は随時
 
メールアドレス
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URL
WebClass
 

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