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シラバス

AIシステム科 2024年度入学生

科目名 エッジコンピューティングⅡ 作成日 2024/03/12
区分 必修 実習
開催時期 2年次 後期
講義・演習駒数/週 0駒
実習・実験駒数/週 1駒
合計駒数/週 1駒
総時間数 30時間
総単位数 1単位
企業連携
授業の目的 センサー、シングルボードコンピューター、PCなどを組み合わせたエッジコンピュータシステムを構築出来ることを⽬的とする。
到達目標 エッジコンピューティングの仕組みを説明出来る。 エッジコンピュータシステムを実装出来る。

評価項目 ①定期テスト ②小テスト ③レポート ④課題 ⑤作品 ⑥ポートフォリオ ⑦成果発表 ⑧その他
割合 40% 20%  % 40%  %  %  %  %
評価基準
①エッジコンピューティングについて説明出来ること。 ②エッジコンピュータシステムを実装出来ること。
※上記に示した評価項目の割合(%)を基準に、総合評価点を算出して成績評価を行う。
※出席率が80%未満の場合は、評価対象としない。

担当教員 安中 悟
テキスト・参考文献 オリジナルテキスト
実務経験有無  
システムエンジニア・プログラマとして、IoTデバイスを利用したシステム開発に従事した実務経験がある。その経験から取得した知識とスキルを活かして、本科目に対する職業実践的な教育を行う。  
関連科目 クラウドコンピューティング、卒業研究  履修前提   

授業計画

回数 学習目標 学習項目
1 シングルボードコンピューターの特徴について説明出来る。 RaspberryPi上にPython仮想環境を構築出来る。  エッジコンピューティング編(1):エッジコンピューティングで利用されるシングルボードコンピュータの特徴について学習する。併せて、シングルボードコンピュータの1つであるRaspberryPiを使用したPython仮想環境方法も学習する。 
【理解度確認】小テスト、練習問題
2 GPIOの仕組みを説明出来る。 コマンドを使ってGPIOの操作が出来る。  エッジコンピューティング編(2):RaspberryPiに用意されているGPIOの仕組みを学習する。併せてLinuxコマンドを使ってGPIOを操作方法も学習する。 
【理解度確認】⼩テスト、練習問題
3 JavaでGPIOを制御出来る。  エッジコンピューティング編(3):JavaやPythonの標準機能を使ったGPIO制御プログラムの作成方法を学習する。 
【理解度確認】⼩テスト、練習問題
4 PythonでGPIOを制御出来る。  エッジコンピューティング編(4):Python用のGPIOライブラリを使ったGPIO制御プログラムの作成方法も学習する。 
【理解度確認】小テスト、練習問題
5 PWM制御について説明出来る。 PWM制御を用いてデバイスを制御出来る。  エッジコンピューティング編(5):電力を制御する方式の1つであるPWM制御の仕組みについて学習する。併せて、デバイスをPWM制御でコントロールするプロラムの作成方法も学習する。 
【理解度確認】⼩テスト、練習問題
6 i2Cについて説明出来る。 i2Cを用いてデータを取得出来る。  エッジコンピューティング編(6):シリアル通信規格の1つであるi2Cの仕組みについて学習する。併せて、i2C対応のセンサーからデータを取得するプログラムの作成方法も学習する。 
【理解度確認】⼩テスト、練習問題
7 SPI通信について説明出来る。 SPI通信を用いてデータを取得出来る。  エッジコンピューティング編(7):シリアル通信方式の一つであるSPI通信の仕組みについて学習する。併せて、アナログセンサーのデータをSPI通信で取得するプログラムの作成方法も学習する。 
【理解度確認】総合演習問題
8 これまでに学習した内容を復習し、理解を確実なものにする。  エこれまでに学習した内容の理解を確実にするため、総合演習を行う。 
【理解度確認】⼩テスト、練習問題
9 これまでに学習した内容を復習し、理解を確実なものにする。  これまでに学習した内容の理解を確実にするため、総合演習を行う。 
【理解度確認】⼩テスト、練習問題
10 RpenCVについて説明出来る。 OpenCVを利用したプログラムを作成出来る。  エッジAI編(1):コンピュータビジョン向けのライブラリの一つであるOpenCVについて学習する。併せて、OpenCVを利用した画像処理プログラムの作成方法も学習する。 
【理解度確認】⼩テスト、練習問題
11 RaspberryPiで利用出来るカメラの制御方法について説明出来る。 OpenCVを利用したカメラ制御プログラムを作成出来る。  エッジAI編(2):専用カメラモジュールやWebカメラをRaspberyPiから制御する方法を学習する。併せて、OpenCVを利用したカメラ制御プログラムの作成方法も学習する。 
【理解度確認】⼩テスト、練習問題
12 OpenCVのカスケード分類器を用いた識別プログラムを作成出来る。  エッジAI編(3):OpenCVのカスケード分類器の種類と特徴について学習する。併せて、カスケード分類器を用いた識別プログラムの作成方法も学習する。 
【理解度確認】⼩テスト、練習問題
13 OpenCV機械学習実装の1つであるk近傍法 (K Nearest Neighbors)を用いた認証プログラムを作成出来る。  エッジAI編(4):OpenCVの機械学習実装の種類と特徴について学習する。併せて、k近傍法 (K Nearest Neighbors)を用いた認証プログラムの作成方法も学習する。 
【理解度確認】小テスト、練習問題
14 これまでに学習した内容を復習し、理解を確実なものにする。  これまでに学習した内容の理解を確実にするため、総合演習を行う。 
【理解度確認】総合演習問題
15 これまでに学習した内容を復習し、理解を確実なものにする。  これまでに学習した内容の理解を確実にするため、総合演習を行う。 
【理解度確認】総合演習問題