Syllabus data
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Teacher name ： Eiko Furutani
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Course Title
Applied Control and Systems Engineering
Course Title in English
Applied Control and Systems Engineering
Course Type
-
電気電子工学分野科目
Eligible Students
Graduate School of Engineering
Target Grade
1Year
Course Numbering Code
HETMA5MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
(Fall semester)
Instructor
Eiko Furutani,Yuki Minami,Yasushi Hotta
Affiliation
工学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
4／7／9
Office Hours and Location
履修の手引き「オフィスアワー一覧」参照
Contact
ユニバーサルパスポートのクラスプロファイルから問い合わせること。
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
ー
Corresponding Graduate School DP
1◎／2〇／3〇
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
【講義目的】最適化手法や制御技術は、システムに望ましい動作をさせるために必要な技術であり、計算機による大規模な計算が可能となったことから、適用できる技術も広がっている。本講義ではシステム工学の実用的な内容から生体システムなどの最新の制御技術について解説する。
【到達目標】 システム工学の実用的な内容から生体システムなどの最新の制御技術について、具体例を挙げながら説明できる。 Subtitle and Keywords of the Class
Course Overview and Schedule
【講義内容】
最適化手法や機械学習の手法、ディジタル制御、むだ時間制御、2自由度制御，データ駆動制御などの制御技術について、基本的な内容から最近の技術まで、実用的な内容を中心に講義する。また、生体システムと人工システムの違い、生体システムの動作の特徴、生体内のリズムやゆらぎの生成、ノイズの働き、粒子の統計的振る舞いによるシステム全体の挙動といった事柄について講義する。 【授業計画】 第１回：システム・制御工学の概要 第２回：最適化手法（組合せ最適化） 第３回：最適化手法（機械学習） 第４回：制御技術（ディジタル制御の基礎） 第５回：制御技術（むだ時間制御） 第６回：制御技術（2自由度制御） 第７回：制御技術（データ駆動制御） 第８回：最近の制御技術の動向 第９回：生体システムと人工システムの比較 第１０回：生体システムの構造と動作 第１１回：生体システムにおける制御の考え方 第１２回：生体システムにおけるノイズの役割とゆらぎの発生 第１３回：生体的工学システムの設計と応用 第１４回：生体システムのモデル化 第１５回：生体システムの制御例 In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
・講義は、教室設置のプロジェクタとモニタを使ったスライドショーによって進めていく。
・対面授業のみ ・遠隔授業単位上限の適用を受けない Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
この授業においては、以下の範囲において、生成AIの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。
生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。教員が認める範囲を超えて生成AIを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・ 参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。 Textbook
教員が配布する資料をテキストとする。
References
配布資料に書かれている文献や、必要に応じて文献を自主的に集める。
Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業に際して、授業資料の事前読み込み（30ｈ）
【復習】講義内容の理解を深め定着させるために、講義回の授業資料の読み直し、参考文献による補足（30ｈ） Contents of Active Learning
採用しない。
Grading Criteria and Methods
課題の合計点(100点)により、S(90点以上)、A(80点以上)、B(70点以上)、C(60点以上)による成績評価のうえ、単位を付与する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
講義中に担当教員が適宜フィードバックを与える。
Precautions and Requirements for Course Registration
3名の教員によるオムニバス形式の授業となる。履修や課題の提出については、担当教員の指示に従うこと。
Practical Education
該当しない。
Remarks
講義のスライドは、ユニバーサルパスポートで配布する。
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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