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授業科目名 環境工学基礎 科目名（フリガナ） カンキョウコウガクキソ 単位数 1単位 対象 全学年 開講時期 前期 担当教官 市坪 誠・松本 嘉孝 主担当者（カナ） イチツボ マコト・マツモト ヨシタカ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期WBL...
授業目的及び達成目標 授業目標 日本の公害や世界の環境問題の現状に関する情報や知識は、先端科学や技術を使い文明を築くためには身につけておかなければならない。また将来、それら環境問題を解決するための技術開発・設計・運用を生業とし、様々な規模での社会基盤の整備を生業とするために、問題対策までを含めた環境工学の基礎を学ぶ。 本講義では、地球の成り立ちや資源などの自然科学を理解することから始め、人間活動がもたらした主な地球規模もしくは都市規模の環境問題（大気汚染、水汚染、地球温暖化など）の原因と現状について理解する。 達成目標 (ア)環境問題の歴史を理解している。 (イ)世界規模の主な環境問題や越境問題、開発途上国における環境問題を理解している。 (ウ)地球の物質循環を理解し資源問題を説明できる。 (エ)公害など環境と人と健康との関わりを理解し、その原因と疾病の関係を説明できる。 (オ)日本の環境施策を理解している。 (カ)環境影響評価の目的、現状およびその指標を理解している。 (キ)リスク・ライフサイクルアセスメントを理解している。 (ク)都市における主な環境問題を理解している。 (ケ)主な環境問題に対し、その原因を理解し対策を提案できる。 授業キーワード 土木環境工学、公害、地球温暖化、大気汚染、水質汚濁、廃棄物管理 授業項目 1) 地球と人類：地球の成り立ち、地球の資源 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 2) 社会と環境：日本の公害、環境問題、世界規模の環境問題 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 3) 社会と環境：日本の環境施策、環境影響評価 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 4) 地球温暖化とエネルギー：地球温暖化とその影響 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 5) 地球温暖化とエネルギー：エネルギーの利用技術と対策 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 6) 産業と環境：環境管理、環境リスク 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 7) 産業と環境：省エネルギー 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 8) 都市・生活と環境：都市システムと環境、環境保全に向けた取り組み 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 成績評価方法と評価基準 8個の小テスト/課題レポートにより評価する。 評価基準： 90 点以上：S、80 点以上90点未満：A、70点以上80点未満：B、60点以上70点未満：C、60点未満：不可 教科書 First Stage シリーズ 環境工学入門 （実教出版） ISBN: 978-4-407-33540-8
授業科目名 空間情報工学 科目名（フリガナ） クウカンジョウホウコウガク 単位数 1単位 対象 全学年 開講時期 前期 担当教官 市坪 誠・辻野 和彦 主担当者（カナ） イチツボ マコト・ツジノ カズヒコ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期WBL...
授業目的及び達成目標 授業目標 空間情報工学は、空間データを収集・格納・管理し、その空間データを処理して分布・配置・隣接関係等の空間分析を行い、その結果を総合化・可視化することで意味のある情報を提供する工学である。本授業では、衛星リモートセンシングの歴史、現状、今後の展開および可能性を理解した上で、マクロ的な視点から種々の環境問題を空間情報工学によって把握・解決する方法を学習する。また、UAV（ドローン）やGIS（地理情報システム）、 GNSS（汎地球測位システム）についても学習する。 達成目標 衛星や UAV を活用しリモートセンシングが行われている事例を挙げて説明できること、また、簡単な画像処理ができるようになることを達成目標とする。 授業キーワード リモートセンシング、人工衛星、UAV（ドローン）、汎地球測位システム、地理情報システム、画像処理、空間分析 授業項目 第1週 ガイダンスとリモートセンシング概論 リモートセンシングの概要、歴史と社会的役割について理解する。 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 第2週 地球観測衛星とセンサー 各種の地球観測衛星とセンサーについて理解する。 【小テスト/課題レポート：授業で紹介した以外のプラットフォームとセンサーを挙げて説明しよう】 第3週 UAV（ドローン）を用いた空撮と測量 UAV を用いたリモートセンシングの活用について理解する。 【小テスト/課題レポート：UAVの活用事例について調べてみよう】 第4週 画像処理の基礎 画像のフォーマットやカラー合成・カラー分解について理解する。 【小テスト/課題レポート：画像のカラー分解を行ってみよう】 第5週 幾何学的補正とラジオメトリック補正 形の補正や色の補正、画像のヒスグラムについて理解する。 【小テスト/課題レポート：アフィン変換の係数を求めてみよう】 第6週 フィルタリングと画像分類 フィルタリングや比演算、画像分類について理解する。 【小テスト/課題レポート：画像のフィルタ処理を行ってみよう】 第7週 GNSS測量 GNSS 測量の原理、測量方式、利用方法について理解する。 【小テスト/課題レポート：別途指定の演習問題】 第8週 地理情報システム（GIS） GIS の概要、使用データ、空間分析方法について理解する。 【小テスト/課題レポート：国土数値情報を用いて浸水リスクを可視化しよう】 成績評価方法と評価基準 8個の小テスト/課題レポートにより評価する。 評価基準： S:90%以上 A:80-89% B:70-79% C:60-69% 教科書 なし（配布プリントにて対応）
授業科目名 物理学Ⅱ 科目名（フリガナ） ブツリガクニ 単位数 1.5単位 対象 学部1，2年 高専4，5年向け 開講時期 後期 担当教官 電気・電子情報工学系 八井 崇 主担当者（カナ） ヤツイ タカシ 授業時間 指定...
八井 崇 豊橋技術科学大学 電気・電子情報工学系 授業科目名 物理学Ⅱ科目名（フリガナ）ブツリガクニ単位数1.5単位対象学部1，2年 高専4，5年向け開講時期後期担当教官電気・電子情報工学系 八井 崇主担当者（カナ）ヤツイ タカシ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL 授業目的及び達成目標 授業目標 物理学は自然現象を対象とする学問であり、工学部のあらゆる分野の基礎となる学問である。とりわけ、物理学IIで学ぶ電磁気学は、私たちの生活を支え発展させるのに必要な基礎科目として大きな役割を担っている。電磁気学の学習の第１歩は、“場”の考え方に慣れ親しむことから始めよう。場のイメージを描き、その上に立って基本法則とその物理的イメージをつかむことを目標とする。 達成目標 A. 基礎的な事項(1) 用語を正しく技術することができる。(2) 電磁気学に関するSI単位系を使うことができる。(3) 内積、外積を理解し、直交座標系におけるベクトルの初歩的演算ができる。(4) 線積分、面積分を理解し、簡単な計算ができる B. 電荷と電界(1) クーロンの法則を理解し、力をベクトルであらわすことができる。(2) 電界と電位の関係を理解し、図を利用して描くことができる。(3) ガウスの法則を理解して、単純な電界計算に用いることができる。 C. 導体(1) 導体の電気的な性質を理解し、静電界中に置かれた導体の電荷分布、導体外部の電気力線、等電位面の概略が描ける。 (2) コンデンサの静電容量や静電エネルギーを計算できる。 D. 電流と磁界(1) 電流が電荷の流れであることを理解し、その大きさを求めることができる。(2) 電流のまわりに発生する磁界の、大きさと向きを求めることができる。(3) 磁場中におかれた電流に作用する力の、大きさと向きを求めることができる。 E. 電磁誘導(1)ファラデーの一連の実験を通して電磁誘導の現象を理解できる。 授業キーワード 静電界、静磁界、電磁誘導 授業項目 第１週 ガイダンス、ベクトル第２週 クーロンの法則と電界第３週 電気力線第４週 ガウスの法則I第５週 ガウスの法則II第６週 電位とその性質第７週 連続分布した電荷が作る電位第８週 静電界の性質と導体、コンデンサ第９週 定常電流と電流間に働く力第１０週 磁束密度、アンペールの法則第１１週 ビオ・サバールの法則第１２週 静磁界の例と基本法則第１３週 電磁誘導の法則第１４週 運動電磁誘導とローレンツ力 成績評価方法と評価基準 期末試験により，以下の基準に基づき，評価する．S:期末試験の得点が90点以上A:期末試験の得点が80点以上B:期末試験の得点が70点以上C:期末試験の得点が60点以上 教科書 砂川重信、「電磁気学「改訂版」初めて学ぶ人のために」、倍風館
授業科目名 現代制御工学基礎 科目名（フリガナ） ゲンダイセイギョコウガクキソ 単位数 1単位 対象 高専専攻科 開講時期 前期 担当教官 機械工学系 高木 賢太郎 主担当者（カナ） タカギ ケンタロウ 授業時間 指定な...
高木 賢太郎 豊橋技術科学大学 機械工学系 授業科目名 現代制御工学基礎科目名（フリガナ）ゲンダイセイギョコウガクキソ単位数1単位対象高専専攻科開講時期前期担当教官機械工学系 高木 賢太郎主担当者（カナ）タカギ ケンタロウ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL 授業目的及び達成目標 授業目標 フィードバック制御の基礎を学んだことがある学生を対象とする．制御対象のモデルとして微分方程式を用いる現代制御理論の初歩を学習する．実際の応用例を通して，現代制御論を使った制御系設計を理解する． 達成目標 （１）状態方程式を用いたモデル化ができる（２）可制御性と可観測性を理解する（３）極配置による状態フィードバックが設計できる（４）極配置による状態オブザーバが設計できる 授業キーワード 現代制御，状態方程式，状態フィードバック，可制御性，可観測性，状態オブザーバ 授業項目 第１回 状態方程式を用いたモデル化第２回 状態方程式と伝達関数第３回 安定性と時間応答第４回 可制御性と状態フィードバック第５回 状態フィードバックと極配置第６回 オブザーバの必要性と可観測性第７回 同一次元オブザーバ，オブザーバ併合系第８回 まとめ 成績評価方法と評価基準 評価法：演習課題とレポートで評価する． 教科書 制御工学：技術者のための、理論・設計から実装まで（編修執筆 豊橋技術科学大学・高等専門学校 制御工学教育連携プロジェクト），実教出版なおすでに制御工学に関する教科書を持っており，本講義の内容をカバーしている場合にはそれを利用して良い．
授業科目名 データサイエンス演習応用 科目名（フリガナ） データサイエンスエンシュウオウヨウ 単位数 1 単位 開講時期 後期 担当教官 IT 活用教育センター 原田 耕治 主担当者（カナ） ハラダ コウジ 授業時間 指...
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT活用教育センター 授業科目名 データサイエンス演習応用科目名（フリガナ）データサイエンスエンシュウオウヨウ単位数1 単位開講時期後期担当教官IT 活用教育センター 原田 耕治主担当者（カナ）ハラダ コウジ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期 WBL 授業目的及び達成目標 授業目標 データサイエンスはデータを元に社会の様々な課題に取り組むための重要なアプローチです。本演習授業は、本学と（株）キカガクが合同で開発したe Learning教材とその解説ビデオを用いて、データサイエンスのツールとしてのディープラーニングに関して学びます。ディープラーニングを研究やビジネスに活用できる基礎的なレベルまでを身につけることを目標とします。 達成目標 ニューラルネットワークの基礎となる数学的知識を理解することKerasを用いた実装技術を理解することデータサイエンスの実応用について理解すること 授業キーワード 機械学習、データサイエンス、深層学習 授業項目 第1 回 データサイエンス概論第2 回 AI 概論第3 回 ニューラルネットワークの数学II（順伝播）第4 回 ニューラルネットワークの数学I II（逆伝播）第5 回〜第6 回 ニューラルネットワークの実装II（分類）第7 回 ニューラルネットワークの実装II （回帰）第8 回～第9 回 画像処理とディープラーニング第10回 画像分類の実装第11回〜第12回 系列モデリングとディープラーニング第13回 系列解析第14週 自然言語処理とディープラーニング第15週 機械翻訳・チャットボットの実装 成績評価方法と評価基準 12 個あるすべての e-Learning 教材を学習したものにつき，教材内で出題された課題レポートにより評価する。S:90%以上 A:80-89% B:70-79% C:60-69%
授業科目名 英文法基礎 科目名（フリガナ） エイブンポウキソ 単位数 1.0単位 開講時期 後期 担当教官 総合教育院 Levin David Michael 主担当者（カナ） レヴィン デイヴィッド マイケル 授業時間...
Levin David Michael 豊橋技術科学大学 総合教育院 授業科目名 英文法基礎科目名（フリガナ）エイブンポウキソ単位数1.0単位開講時期後期担当教官総合教育院 Levin David Michael主担当者（カナ）レヴィン デイヴィッド マイケル授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型 授業目的及び達成目標 授業目標 中学・高校 (高専) で学んだ英文法を振り返り，英文法の基礎力をつける．扱う英文法項目は，特に習得が難しい項目である． 達成目標 中学・高校 (高専) で学んだ英文法を振り返り，基礎的な英文法を把握できる． 授業キーワード 英文法，基礎 授業項目 語順現在形と現在進行形過去形と現在完了形未来形関係代名詞受動態条件文と仮定法 成績評価方法と評価基準 S：達成目標をすべて達成しており，小テスト（100点満点に換算）が90点以上 A：達成目標をすべて達成しており，小テスト（100点満点に換算）が80点以上 B：達成目標を９つ達成しており，小テスト（100点満点に換算）が70点以上 C：達成目標を６つ達成しており，小テスト（100点満点に換算）が60点以上 教科書 指定しないが，中学・高校 (高専) で使用した英文法書を必要に応じ使ってほしい．
授業科目名 物理学Ⅰ 科目名（フリガナ） ブツリガクイチ 単位数 3.0単位 開講時期 後期 担当教官 総合教育院 岡田 浩 主担当者（カナ） オカダ ヒロシ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期WBL型（ビデオ講義...
岡田 浩 豊橋技術科学大学 総合教育院 授業科目名 物理学Ⅰ科目名（フリガナ）ブツリガクイチ単位数3.0単位開講時期後期担当教官総合教育院 岡田 浩主担当者（カナ）オカダ ヒロシ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型（ビデオ講義） 授業目的及び達成目標 授業目標 物理学Iでは，近代物理学の出発点となった力学を学ぶ．力学は，物理学のみならず近代科学の出発点であり，且つ，現代科学の基礎であり続けている．その価値は過去300年間変わっておらず，少なくも今後200年は変わらないであろう．物理学Iでは，不変的知識としての力学を学ぶ．現代の科学技術及び近代社会の形成と力学の関係を学ぶ． 達成目標 ニュートンの運動方程式を理解する．微分、積分の概念を使って物体の位置、速度、加速度を表現できる．物体の運動を微分方程式により表現し、物理的な意味を考えながら簡単な微分方程式を解くことが出来る．運動方程式のベクトル表現が出来る．エネルギー，運動量，角運動量を運動方程式から理解する．回転体の運動の基礎を理解する． 授業キーワード 運動方程式，運動量，運動エネルギー，ポテンシャルエネルギー，角運動量 授業項目 第1週 単位と有効数字第2週 力と力学質点、ベクトルと変位第3週 質点の運動第4週 運動の３法則第5週 落下運動、放物線運動第6週 振り子の運動第7週 仕事とエネルギー（１）第8週 仕事とエネルギー（２）第9週 運動量第10週 角運動量保存則第11週 慣性系と非慣性系第12週 万有引力と惑星の運動第13週 ケプラーの法則第14週 質点系の運動 成績評価方法と評価基準 定期試験の成績で評価するS：達成目標をすべて達成しており，かつテスト（100点満点）が90点以上A：達成目標を80％達成しており，かつテスト（100点満点）が80点以上B：達成目標を70％達成しており，かつテスト（100点満点）が70点以上C：達成目標を60％達成しており，かつテスト（100点満点）が60点以上 教科書 次の教科書に沿って講義を行う． R. Shankar, “Fundamentals of Physics”, Yale University Press上記の英語の教科書に慣れていない者は、日本語で書かれた次のような教科書を参考にしても良い。小出昭一郎, 「物理学 三訂版」, 裳華房
授業科目名 基礎画像処理 科目名（フリガナ） キソガゾウショリ 単位数 1.0単位 開講時期 後期 担当教官 情報・知能工学系 菅谷 保之 主担当者（カナ） スガヤ ヤスユキ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期WB...
菅谷 保之 豊橋技術科学大学 情報・知能工学系 授業科目名 基礎画像処理科目名（フリガナ）キソガゾウショリ単位数1.0単位開講時期後期担当教官情報・知能工学系 菅谷 保之主担当者（カナ）スガヤ ヤスユキ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期WBL型（ビデオ講義） 授業目的及び達成目標 授業目標 画像の撮像の原理から画像の構造，画像処理の基礎技術を教材で学習しながら，それらの実装方法をオープンソースの画像処理ライブラリを用いて習得させる． 簡単な色の変換や画像の拡大・縮小，回転などの基礎的な画像処理の理論と実装を行い，最終的には2枚の画像を射影変換で変換してパノラマ画像を作成する． 達成目標 画像の撮像の原理や様々な画像フォーマットを理解する．色の変換や画像の変形などの基礎的な画像処理を理解する．C言語を用いて色の変換や画像の変形などの基礎的な画像処理を実際に実装できるようにする． 授業キーワード 画像処理，コンピュータビジョン，OpenCV 授業項目 第1週：撮像の原理と画像フォーマット第2週：色空間の変換第3週：画像の2値化第4週：画像の平滑化とエッジ検出第5週：画像の拡大・縮小と回転第6週：行列を用いた画像の変換第7週：パノラマ画像の作成1第8週：パノラマ画像の作成2 成績評価方法と評価基準 レポート3回の合計で評価する． 教科書 参考図書 コンピュータ画像処理：田村 秀行編著，オーム社ディジタル画像処理：財団法人画像処理教育振興協会（CG-ARTS協会）
授業科目名 データサイエンス演習基礎 科目名（フリガナ） データサイエンスエンシュウキソ 単位数 1 単位 開講時期 前期 担当教官 IT 活用教育センター 原田 耕治 主担当者（カナ） ハラダ コウジ 授業時間 指定な...
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT 活用教育センター 授業科目名 データサイエンス演習基礎科目名（フリガナ）データサイエンスエンシュウキソ単位数1 単位開講時期前期担当教官IT 活用教育センター 原田 耕治主担当者（カナ）ハラダ コウジ授業時間指定なし遠隔教育形態非同期 WBL 授業目的及び達成目標 授業目標 本演習授業は、本学と（株）キカガクが合同で開発したe-learning教材とその解説ビデオを利用して、機械学習の基礎的な内容を学びます。機械学習を学ぶ上で必要となる、基礎的な機械学習の考え方・数学・Python・機械学習によく用いられるライブラリなどについて学び、機械学習アルゴリズムを実装できることを目標とします。 達成目標 基礎的な機械学習の考え方を理解することPython の基礎を理解すること機械学習によく用いられるライブラリなどについて学び、機械学習アルゴリズムを実装できること 授業キーワード 機械学習、データサイエンス、Python 授業項目 第 1 回 イントロダクション第 2 回 機械学習の数学1（微分）第 3 回 機械学習の数学2（線形代数）第 4 回 機械学習の数学3（統計）第 5 回 機械学習の数学4（単回帰分析）第 6 回 機械学習の数学5（重回帰分析）第 7 回 Python の基礎1（データ構造と制御文）第 8 回 Python の基礎2（関数）第 9 回 Python の基礎3（クラス）第 10 回 数値計算第 11 回 データ処理と可視化第 12 回 機械学習の実装 教師あり学習（回帰）第 13 回 機械学習の実装 教師あり学習（分類）第 14 回 機械学習の実装 ハイパーパラメータ調整第 15 回 機械学習の実装 教師なし学習 成績評価方法と評価基準 15 個あるすべての e-Learning 教材を学習したものにつき，教材内で出題された課題レポートにより評価する。S:90%以上 A:80-89% B:70-79% C:60-69% 教科書
（オンデマンド）第１週 イントロダクション（オンデマンド）第２～6週 機械学習の数学（オンデマンド）第7～9週 Pythonの基礎（オンデマンド）第10週 数値計算（オンデマンド）第１1週 データ処理と可視化（オンデマン...
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT活用教育センター （オンデマンド）第１週 イントロダクション（オンデマンド）第２～6週 機械学習の数学（オンデマンド）第7～9週 Pythonの基礎（オンデマンド）第10週 数値計算（オンデマンド）第１1週 データ処理と可視化（オンデマンド）第１2～１5週 機械学習の実装本学の新型コロナウィルス感染拡大防止のための活動基準の変更に伴い、授業内容および成績の評価法に変更が生じる場合があります。授業実施形態が変更になる場合は、GoogleClassroomや教務情報システムより通知する。
データサイエンスはデータを元に社会の様々な課題に取り組むための重要なアプローチである。本演習授業は、e-Learning教材を用いて、データサイエンスのツールとしてのディープラーニングに関して学ぶ。ディープラーニングを研...
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT活用教育センター データサイエンスはデータを元に社会の様々な課題に取り組むための重要なアプローチである。本演習授業は、e-Learning教材を用いて、データサイエンスのツールとしてのディープラーニングに関して学ぶ。ディープラーニングを研究やビジネスに活用できる基礎的なレベルまでを身につけることを目標とする。
機械学習の基礎的な内容を学ぶ。機械学習を学ぶ上で必要となる、基礎的な機械学習の考え方・数学・Python・機械学習によく用いられるライブラリなどについて学び、機械学習アルゴリズムを実装できること。
原田 耕治 豊橋技術科学大学 IT活用教育センター 機械学習の基礎的な内容を学ぶ。機械学習を学ぶ上で必要となる、基礎的な機械学習の考え方・数学・Python・機械学習によく用いられるライブラリなどについて学び、機械学習アルゴリズムを実装できること。
