シラバス情報

授業科目名
応用システム・制御工学
(英語名)
Applied Control and Systems Engineering
科目区分
電気電子工学分野科目
対象学生
工学研究科
学年
1年
ナンバリングコード
HETMA5MCA1
単位数
2単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2026年度後期
(Fall semester)
担当教員
古谷 栄光、南 裕樹、堀田 育志
所属
工学研究科
授業での使用言語
日本語
関連するSDGs目標
目標4/目標7/目標9
オフィスアワー・場所
履修の手引き「オフィスアワー一覧」参照
連絡先
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。

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
研究科DP
1◎/2〇/3〇
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標
​​​​【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。​
授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画
【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
対面・遠隔の別
対面
実施方法及び遠隔上限適用対象の別
・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
生成AIの利用
利用する場面を限定し許可
生成AI注意点
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。
教科書
教員が配布する資料をテキストとする。
参考文献
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。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
【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)
アクティブ・ラーニングの内容
採用しない。
成績評価の基準・方法
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。
課題・試験結果の開示方法
講義中に担当教員が適宜フィードバックを与える。
履修上の注意・履修要件
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。
実践的教育
該当しない。
備考
講義のスライドは、ユニバーサルパスポートで配布する。

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。