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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 生命科学 科目名（フリガナ） セイメイカガク 単位数 1単位 開講時期 前期 担当教官 応用化学・生命工学系 浴 俊彦 主担当者（カナ） エキ トシヒコ 授業時間 指定なし 遠隔教育形態 非同期WBL型（ビデ...
浴 俊彦 豊橋技術科学大学 応用化学・生命工学系 授業科目名 生命科学科目名（フリガナ）セイメイカガク単位数1単位開講時期前期担当教官応用化学・生命工学系 浴 俊彦主担当者（カナ）エキ トシヒコ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 地球環境は生命と地球の共進化の歴史の中で形成され、現在の生物多様性の構築と人類の繁栄に至っている。しかしながら、人間の科学技術の行使と生産活動が地球環境問題を引き起こしている現在、理工系学生の必須知識として生命史を踏まえた生命科学を学ぶ必要がある。本授業では、高専、高校で生物学および関連教科を体系的に学んでいない理工系学生に、生命と技術のインターフェースのあり方を考えさせる目的で生命科学の基本的知識を説明し、領域横断的な発想と最新の探査について講義する。また、講義を通じて、工学分野において生命を学ぶ意義を理解し、幅広い人間性と柔軟な考え方を養う。 達成目標 生命の生い立ちと進化、生命を構成する基本分子、基本的な化学反応、基本的な法則を理解し、自然と人間のインターフェースを考慮した将来の技術開発の基本となる知識を身につけること。工学分野において生命を学ぶ意義を理解すること。 授業キーワード DNA，RNA，タンパク質，水素結合，ATP，複製・転写・翻訳，誘導，受容体，遺伝子組換え，進化，生物多様性 授業項目 複数の教員が以下の内容・順序で講義を行う。１週目 イントロダクション（平石 明）２週目 生命の基本構造（梅影 創） 水が生命を生んだ／不安定なタンパク質、安定なDNA／エネルギーを作る分子たち３週目 生体エネルギーと代謝（梅影 創） 酵素は生物触媒である／生体内の化学反応は電子の授受で行われる／エネルギー分子ATP／光合成と呼吸４週目 分子からみた遺伝情報〜生物の設計図〜（浴 俊彦） DNA〜遺伝情報をコードする分子〜／複製〜遺伝情報をコピーするしくみ〜／転写〜遺伝情報を読み出すしくみ〜／翻訳〜遺伝情報を使うしくみ〜／DNA修復と突然変異〜遺伝情報の維持と変化〜５週目 分子からみた発生〜生物の体ができあがるまで〜（浴 俊彦） 細胞と組織（１）〜動物の体は細胞からできている〜／細胞と組織（２）〜細胞の増殖、分化、相互作用と死〜／生殖のしくみ〜遺伝情報は両親からやってくる〜／動物の体づくり（１）〜組織は誘導によって作られる〜／動物の体づくり（２）〜動物の体は繰り返し構造から作られる〜６週目 分子からみた情報伝達（吉田祥子） 神経細胞は｢生体電池」である／化学物質が情報を伝える／情報を受け取る分子／生き物にもDRAMとROMがある／情報伝達は「かたち」と｢時間｣で決まる７週目 生命工学（田中照通） クローニングベクター／ゲノムライブラリー／PCRの発展と応用／トランスジェニック生物と遺伝子治療／ES細胞からiPS細胞へ８週目 生物の進化（平石 明） 生命の起源／生体分子開発の歴史／生命と地球の共進化／キメラ生物の誕生／製造中止になった生物たちとヒトの誕生 成績評価方法と評価基準 評価法 出席と講義中またはWebで提出する演習課題を100％として成績評価する。 評価基準 原則的にすべての講義に出席した者につき，下記の基準により成績を評価する． S:達成目標をすべて達成しており，かつ課題の合計点（100点満点）が90点以上A:達成目標を80%達成しており，かつ課題の合計点（100点満点）が80点以上B:達成目標を65%達成しており，かつ課題の合計点（100点満点）が70点以上C:達成目標を半分以上達成しており，かつ課題の合計点（100点満点）が60点以上 教科書 タイトル：環境・生命科学編者名 ：榊佳之，平石明出版社 ：東京化学同人 教科書を使用する．
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。
