2025
年度
前期
環境生命自然科学研究科 博士前期課程
環境生命自然科学専攻 数理情報科学学位プログラム
日英区分:
日本語
AI・IoT統合システム開発実践
Project Based Learning for AI and IoT Integrated Systems
講義番号
科目区分
学期
50E017
前期後半
ナンバリングコード
教室
KACB1NEMZ6001N
必修･選択の別
メディア授業科目
－
単位数
曜日・時限
1
金5〜7
担当教員（ローマ字表記）
原 直 [HARA Sunao], 松田 裕貴 [MATSUDA Yuki], 稲吉 弘樹 [INAYOSHI Hiroki], 上野 史 [UWANO Fumito], 小林 諭 [KOBAYASHI Satoru]
持続可能な開発目標（SDGs）
対象学生
他学部学生の履修の可否
対象学生の項目を参照
連絡先
原：hara (_at_) okayama-u.ac.jp
松田：yukimat (_at_) okayama-u.ac.jp
稲吉：inayoshi (_at_) okayama-u.ac.jp
上野：uwano (_at_) okayama-u.ac.jp
小林：sat (_at_) okayama-u.ac.jp
* (_at_) はアットマーク @ に変えてください．
オフィスアワー
Eメールで事前に連絡すること．
学部･研究科独自の項目
使用言語
日本語
授業の概要
本講義では，Raspberry Pi, M5StickC, 各種センサを利用して，IoTセンサから得られる情報を活用したAI情報システムの実装を行う．
特に，環境構築からシステム構築に至るまでに必要なプロセスについて，そのできる限りすべてを学生自身の手で実践してもらう点にある．
到達目標
(1) データのやり取り，プロトコル，API設計等を体験することで，複雑なシステム内における相互作用を意識できるようになること．
(2) 各自の専門分野に応じて，ハードウェア，基本ソフトウェア，アプリケーションソフトウェア等に対する知識を深めること．
授業計画
第1週: 講義ガイダンス，および，イントロダクション (1×50分)
第2週: チームビルディング，ハードウェア＆サーバ セットアップ（3×50分）
第3週: IoTデバイスからのリアルタイムデータ収集（3×50分）
第4週: 時系列ログデータの分析と異常検知の基礎（3×50分）
第5週: AI応用プログラミング（3×50分）
第6週: 総括，成果発表（2×50分）
授業時間外の学習(予習･復習)方法(成績評価への反映についても含む)
講義時間内に終了しなかった内容は復習として取り組むことが望ましい．
授業形態・学習方法
(1)授業形態-全授業時間に対する[講義形式]:[講義形式以外]の実施割合
20% ： 80%
(2)授業形態-授業全体の中のアクティブ･ラーニングの内容
協働的活動(ペア･グループワーク､ディスカッション､プレゼンテーションなど)
ほぼ毎回
対話的活動(教員からの問いかけ､質疑応答など)
半分未満
思考活動(クリティカル･シンキングの実行､問いを立てるなど)
ほぼ毎回
理解の確認･促進(問題演習､小テスト､小レポート､授業の振り返りなど)
半分未満
(3)授業形態-実践型科目タイプ
Ｃタイプ（実習や演習だが社会連携したものでない）
(4)授業形態-履修者への連絡事項
学生は数名で構成されたチームに振り分けられて，演習に取り組む．
すべての受講生は所属するチームに対する積極的な貢献が求められる．
配慮が必要な場合は事前に相談してください．
使用メディア･機器･人的支援の活用
(1-1)視聴覚メディア(PowerPointのスライド､CD､DVDなど)
ほぼ毎回
(1-2)学習管理システム(Moodleなど)
ほぼ毎回
(1-3)人的支援(ゲストスピーカー､TA､ボランティアなど)
なし
(2)履修者への連絡事項
スライド資料を講義中に提示しながら，説明を行う．
教科書
備考
MoodleおよびWWWページで資料を配布する
参考書
備考
必要に応じて講義中に指示を行う
成績評価
提出物（40%），最終プレゼンテーション（60%）
受講要件
C言語やPython言語を利用したプログラミング経験があることが望ましい．（初級レベルでも良い）
教職課程該当科目
該当なし
JABEEとの関連
該当なし
持続可能な開発目標（SDGs）
(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。
(インフラ、産業化、イノベーション)強靱（レジリエント）なインフラ構築、包摂的かつ持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る。
実務経験のある教員による授業科目
備考/履修上の注意
演習を多く含む講義であるため，原則，毎回の出席を求める．
欠席する場合は，事前に連絡をすること．
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