知能・自律システム制御技術のシラバス情報

科目名称
Course title(Japanese)
知能・自律システム制御技術 科目番号
Course number
73EECNT501
科目名称(英語)
Course title(English)
Intelligent and Autonomous Control Syste m Technologies
授業名称
Class name
知能・自律システム制御技術
教員名 木村 真一
Instructor Shinichi Kimura
開講年度学期 2022年度 前期
Year/Semester 2022 First Semester  
曜日時限 木曜5限
Class hours 5th period on Thursday
開講学科
Department
理工学研究科 電気工学専攻
Department of Electrical Engineering
Graduate School of Science and Technology
外国語のみの科目
(使用言語)
Course in only foreign
languages (languages)
-
単位
Course credit
2.0 授業の主な実施形態
Main class format
対面授業/On-site class
概要
Descriptions
宇宙システムを題材にシステムズエンジニアリング、知能自律制御、非モデルベースの状況適応型の制御について基本的な考え方を学ぶ。

This course introduces the foundations of systems engineering, intelligent control technologies, and non-model-based adaptive control technologies on space systems.
目的
Objectives
本講義では、予期できない環境に対して柔軟に適応する知能システムの構築について議論する。講義前半では、予期できない環境や部分的な故障などに柔軟に適応するシステムデザインの例として、宇宙システムのデザイン手法について取り上げ、ミッションデザインやプロジェクトマネジメント技術を含めて、説明する。講義後半では、ニューラルネットワークなどの非モデルベースの試みのいくつかを学び、未限定な環境で動作するシステムを実現する制御原理について考える。

This course considers how to construct an intelligent system that flexibly adapts to an uncertain environment. The first part of the course introduces the design processes for systems that adapt to unexpected situations and partial failure, where mission and project management are used as examples of system design. The second part of the course introduces non-model-based control technologies such as neural networks that adapt to unexpected situations.
到達目標
Outcomes
この授業では,終了時に学生が以下の能力を身につけていることを目標とする。
・ システムエンジニアリングの手法を使ってシステムのデザインが出来る
・ 非モデルベースの適応制御コントローラを設計できる

By the end of the course, students should be able to do the following:
・ Design system using system engineering method
・ Design non-model-based adaptive controller
履修上の注意
Course notes prerequisites
アクティブ・ラーニング科目
Teaching type(Active Learning)
課題に対する作文
Essay
- 小テストの実施
Quiz type test
-
ディベート・ディスカッション
Debate/Discussion
- グループワーク
Group work
-
プレゼンテーション
Presentation
- 反転授業
Flipped classroom
-
その他(自由記述)
Other(Describe)
-
準備学習・復習
Preparation and review
(準備学習)各回の授業前に講義資料をLETUSへ掲載するので読んでおくこと(2時間程度)。
(復習)各回の講義内容を2時間程度復習し、各回の講義で説明した内容について理解の定着を図ること。
(Preparation) Read the lecture materials uploaded on LETUS before each class, spending about 2 hours.
(Review) Review the contents of each class for about 2 hours, and try to understand the material covered in each class.
成績評価方法
Performance grading
policy
LETUSで設定される課題の総合得点を40%、最後の講義で課題を設定するレポートの得点を60%として合計し、60%以上(100点満点で60点以上)を合格とする。
Students will be assessed by assignments of classes (40%) and a final report (60%) shown in the last class. Class assignments will be set in LETUS. Criteria for passing is a score of at least 60%.
学修成果の評価
Evaluation of academic
achievement
・S:到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A:到達目標を十分に達成している
・B:到達目標を達成している
・C:到達目標を最低限達成している
・D:到達目標を達成していない
・-:学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S:Achieved outcomes, excellent result
・A:Achieved outcomes, good result
・B:Achieved outcomes
・C:Minimally achieved outcomes
・D:Did not achieve outcomes
・-:Failed to meet even the minimal requirements for evaluation
教科書
Textbooks/Readings
・教科書を使用する場合は、MyKiTS(教科書販売サイト)から検索・購入可能ですので以下のURLにアクセスしてください。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
 
・Search and purchase the necessary textbooks from MyKiTS (textbook sales site) with the link below.
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/
参考書・その他資料
Reference and other materials
専門書や論文など多数。
Many specialized books, research articles, and so on.
授業計画
Class plan
1   ガイダンス   
2-9   宇宙システム工学概論  
10-14  非モデルベース制御   
15  まとめ

1. Guidance
2-9 System designing and project management on space system
10-14 Non-model-based adaptive control
15 Summary

全て【ハイフレックス型授業】により実施する。
教職課程
Teacher-training course
実務経験
Practical experience
国内研究機関の研究員(システム系)における勤務経験を活かし,システムデザインに関する指導を行う。
Guidance on system designing will be based on the instructor's experience working as a research scientist on system designing in a domestic research institute.
教育用ソフトウェア
Educational software
-
備考
Remarks
997C45A
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