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学習支援計画書(シラバス) 検索システム
専門教育課程 情報工学科(〜2024年度入学)
授業科目区分 科目名 単位数 科目コード 開講時期 履修方法
専門教育課程
専門科目
専門
情報工学専門実験・演習B
Information and Computer Science Major Lab/Exercises B
3 E535-01 2026年度
5期(前学期)
6期(後学期)
修学規程第4条を参照
担当教員名
*印は、実務経験のある教員を示しています。
授業科目の学習・教育目標
キーワード 学習・教育目標
1.LEGO SPIKE + RasPi 2.組み込みシステム開発技術 3.Androidプログラミング 4.UIとAPI群 5.ソリューション提案 ・LEGO SPIKE と Raspberry Pi に接続するカメラを用いて組み立てたロボットカーに,取 得する画像とモータ駆動をつないだ自動運転プログラムを作成し動作させる演習を行い,深 層学習技術を習得する. ・Android端末を用いて,さまざまなUIやAPI群を用いたアプリケーションを作成し,ソリュ ーション提案が行える知識やスキルを修得する.
授業の概要および学習上の助言
[授業の概要] [LEGO SPIKE+RasPi実験演習]  1)SPIKE+RasPiロボットの説明,SPIKE および RasPi 用のプログラム開発環境(Python, VScode, Google Colaboratory )の構築  2)SPIKE+RasPiロボットの基本動作とその制御方法  3)画像認識技術を使った自動運転の実現  4)畳み込みニューラルネットワークを用いた自動運転の実現  5)自動運転についての応用課題の実施と開発成果発表 [Andoroid実験演習]  6)開発環境の導入と基本的なAndroidプログラミング  7)UI用いたAndroidプログラミング  8)API群を用いたAndroidプログラミングとソリューション案について発表  9)インテントを用いたAndroidプログラミングとソリューションの具体的な実装 10)ソリューションに関する発表
教科書および参考書・リザーブドブック
教科書:指定なし 参考書:指定なし リザーブドブック:指定なし
履修に必要な予備知識や技能
・Linux コマンドによるターミナル操作と Python プログラミングの復習をしておくこと. ・基本的なネットワークの知識(情報ネットワーク)について復習をしておくこと. ・グループ開発(3人/1グループ:プロジェクトデザイン)の各種手法を復習しておくこと.
学生が達成すべき行動目標
No. 学科教育目標
(記号表記)
D,F,I,K,L,N SPIKE+RasPiロボットによる自動運転の原理を説明できる
D,F,I,J,K,L,N SPIKE+RasPiロボットの開発環境を用意して,応用プログラムを開発できる
D,F,I,J,K,L,N,O,R Android端末プログラミング(適切なUIを用いた基本的なプログラミング)ができる
D,F,I,J,K,L,N,O,R Android端末プログラミング(API群を用いたプログラミング)ができる
D,F,I,J,K,L,N,O,R Android端末を用いた具体的なソリューションを提案できる
達成度評価
評価方法
試験 クイズ
小テスト
レポート 成果発表
(口頭・実技)
作品 ポートフォリオ その他 合計
総合評価割合 0 0 100 0 0 0 0 100
指標と評価割合 総合評価割合 0 0 100 0 0 0 0 100
総合力指標 知識を取り込む力 0 0 40 0 0 0 0 40
思考・推論・創造する力 0 0 20 0 0 0 0 20
コラボレーションと
リーダーシップ
0 0 0 0 0 0 0 0
発表・表現・伝達する力 0 0 20 0 0 0 0 20
学習に取組む姿勢・意欲 0 0 20 0 0 0 0 20
※総合力指標で示す数値内訳、授業運営上のおおよその目安を示したものです。
評価の要点
評価方法 行動目標 評価の実施方法と注意点
試験
クイズ
小テスト
レポート  中間レポート(10点x4回程度),最終レポート(30点x2回程度)の内容を評価する.各回とも ,作成したプログラムについて,概要・仕組み・説明図・実験検証結果・考察という形で報告書としての まとまりと表現力を中心に評価し,最終レポートではさらに創意・工夫を評価する. 
成果発表
(口頭・実技)
作品
ポートフォリオ
その他
具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安 標準的な達成レベルの目安
[LEGO SPIKE+RasPi実験演習] SPIKE+RasPiによる,実践的なロボットカー制御プログラムを 設計して実装することができる. ・ロボットカー制御システムの高度な仕組みを説明できる. ・画像認識技術および深層学習による自動運転モデルの作成方 法を説明し実装できる. [Android実験演習] ・さまざまなUIやAPI群を自由に使いこなし,ユーザビリティ の高いAndroidアプリケーションを実装できる. ・顧客の要望を十分に理解し,それを実現するソリューション を実装し,わかりやすい表現で提案できる. [LEGO SPIKE+RasPi実験演習] SPIKE+RasPiによる,実践的なロボットカー制御プログラムを 実装することができる. ・ロボットカー制御システムの仕組みを説明できる. ・深層学習による自動運転モデルの作成方法を実装できる. [Android実験演習] ・配布資料に沿って、UIや基本的なAPI群を用いたAndroidのプ ログラムを書くことができる。 ・ソリューションとは何かを理解し、それを提案するのに必要 な基本的なスキルを身につけている。
CLIP学習プロセスについて
一般に、授業あるいは課外での学習では:「知識などを取り込む」→「知識などをいろいろな角度から、場合によってはチーム活動として、考え、推論し、創造する」→「修得した内容を表現、発表、伝達する」→「総合的に評価を受ける、GoodWork!」:のようなプロセス(一部あるいは全体)を繰り返し行いながら、応用力のある知識やスキルを身につけていくことが重要です。このような学習プロセスを大事に行動してください。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間(例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間/週)を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。
授業明細
回数 学習内容 授業の運営方法 学習課題 予習・復習 時間:分※
第1週 [SPIKE+RasPi実験演習] ロボットカーおよび演習内容の説明と環境構築 [Android実験演習] 演習の内容の説明と開発環境(Android Studio)の導 入 講義,演習,実験 [SPIKE+RasPi実験演習] LinuxコマンドとPythonでのプロ グラム開発について復習する. [Android実験演習] 各自のPCで,Androidアプリケー ションを開発するための環境を導 入する.また,基本的なJavaのプ ログラミングについて復習する. 復習: 90分 自己点 検:10 分 予習: 90分
第2週 SPIKE+RasPiプログラミング1: 入出力(モータ駆動,カメラ)の関係を手動運転でつ なぐプログラムの作成についての学習・演習を行う. 講義,演習,実験 Pythonプログラムの基本的な制御 構造,およびシリアル通信方法を 予習する. レポート課題1(0.5) 復習: 60分 自己点 検:10 分 予習: 60分
第3週 SPIKE+RasPiプログラミング2: 古典的な画像認識技術でロボットカーを自動運転させ る演習・実験を行う. 講義,演習,実験 カメラからの画像取得方法,画像 データを扱う方法,特徴抽出の方 法を予習する. レポート課題1(0.5) 復習: 60分 自己点 検:10 分 予習: 60分
第4週 SPIKE+RasPiプログラミング3: 古典制御によって得た自動運転データを用いて深層学 習モデルを作成する演習・実験を行う. 講義,演習,実験 深層ニューラルネットワーク(NN ),特に畳み込みNNを用いた学習 方法を予習する. レポート課題2 復習: 60分 自己点 検:10 分 予習: 60分
第5週 SPIKE+RasPiプログラミング4: 手動運転によって得たデータを用いて深層学習モデル を作成する演習・実験を行う. 講義,演習,実験 ニューラルネットワークの学習精 度向上手法を予習する. 復習: 120分 自己点 検:10 分 予習: 120分
第6週 SPIKE+RasPi応用課題(1): 自動運転についての応用的状況を設定し,深層学習モ デルを作成する演習・実験を行う. 演習,実験 自動運転の応用課題について検討 する. 復習: 120分 自己点 検:10 分 予習: 120分
第7週 SPIKE+RasPi応用課題(2):引き続き応用的状況に対 応する深層学習モデルの作成演習・実験を行う. 演習,実験 自動運転の応用課題の実現と,未 完成のレポート課題に取り組む. 復習: 120分 自己点 検:10 分 予習: 120分
第8週 SPIKE+RasPi応用課題デモンストレーション:設定し た応用的状況に対応するモデルによる自動運転のデモ ンストレーションを行う. 講義,発表,自己点検 これまでの内容を振り返り,今後 の学習につなげる 復習: 60分 自己点 検:10
第9週 Android端末プログラミング1: 様々なUIを用いた基本的なプログラミングについて学 習・演習する. 講義,演習,実験 UIを用いたプログラミングの演習 を進める.また,イベント処理な どに関するプログラミングについ て予習する. 復習: 90分 自己点 検:10 分 予習: 90分
第10週 Android端末プログラミング2: 様々なビューとそのイベント処理に関するプログラミ ングについて学習・演習を行う. 講義,演習,実験 ビューと関連するイベント,また そのリスナの組み合わせについて 演習を進める.また,各種APIな どを用いたプログラミングの予習 を行う. 復習: 90分 自己点 検:10 分 予習: 90分
第11週 Android端末プログラミング3: 各種API(マルチメディア,データベースなど)を用 いたプログラミングについて学習・演習を行う. 講義,演習,実験 マルチメディアやデータベースを 利用するためのAPIに関する演習 を進める.また,どのようなソリ ューションを提案するかについて その概要を考える. 復習: 90分 自己点 検:10 分 予習: 90分
第12週 Android端末プログラミング4: 各種API(センサー,Google MAP)を用いたプログラ ミングについて学習・演習を行う. また,ソリューション案のプレゼンテーションを行う . 講義,演習,実験 センサやGoogle MAPなどの関する 演習を進める.また,具体的なソ リューションについて考える. 復習: 90分 自己点 検:10 分 予習: 90分
第13週 Android端末プログラミング5: インテントを用いたアプリケーションの連携に関する プログラミングについて学習・演習を行う. 講義,演習,発表 アプリケーションの連携に関する 手法について演習を行い,提案す るソリューションの実装を進める .また,最終発表に向けてのプレ ゼンテーション案を考える. 復習: 120分 自己点 検:10 分 予習: 120分
第14週 ソリューションの実装を行い,最終発表の準備,レポ ートの作成を行う. 講義,演習,実験 最終発表に向けて,プレゼンテー ションとレポートの作成を行う. 復習: 120分 自己点 検:10 分 予習: 120分
第15週 実装したソリューションについてプレゼンテーション を行う.また最終レポートの提出を行う. 講義,発表 これまでの講義を振り返り,今後 の授業や,研究につなげる. 復習: 60分 自己点 検:10 分