科目名 Course Title	データ計測処理演習［24R1017］ Practice in Data Measurement and Processing
授業言語 Language	Japanese
科目区分・科目種	人間環境工学科	クラス	人間環境工学科
コンピテンシー	○創造的思考力	ｶﾗｰｺｰﾄﾞ
単位数	2.0単位	履修年次	1年

担当教員	太田　裕治
学期	後期
曜日・時限・教室	金曜 5 〜 8 限 生活科学部本館212室

受講条件・その他注意
本演習では多くの外部ゲスト講師に最先端の授業を行って頂きます。スケジュールや内容が多少変更となる可能性があります。

授業の形態
講義，演習

教科書・参考文献
授業時に配付する資料

ＡＬＨ区分
ＡＬＨを実施しない

評価方法・評価割合
実習成果=100%

主題と目標
授業の概要： 人間環境工学基礎科目群の共創系科目として1年次後期に履修する科目である。 本演習では各種データの定量的計測とその処理手法に関して学ぶことを目標とする。すなわち、前半として、各種センサからのアナログ信号をデジタル化して取得し、計算機内に保存・処理する技法について学ぶ。処理に関しては、具体的には計測器側で処理するエッジコンピューティング、並びに、クラウド側で処理するクラウドコンピューティングについて学習する。後半として、製造現場などで取得される各種画像に対し、抽出・判別のための機械学習処理に関する手法を学ぶ。 授業の到達目標： 本演習ではノンコードベースのプラットフォームを活用することで、データ計測手法の基礎技術ならびに、画像データに対する機械学習処理の基礎技術を習熟することを目標とする。また、それらの技術を用いたアイデア提案を行うことも目標とする。（専門知）（デザイン力）

授業計画
第1回	製造現場におけるデータ計測処理としての、DS・DX技術について、現況と意義を理解する。加えて、それらの技術に基づく、イノベーションやスタートアップについても理解を深める。（専門知）
第2回	アナログ信号をデジタル信号に変換するAD変換について講義した上で、演習を通じて理解を深める。（専門知）
第3回	アナログデータをＰＣに取り込む際のサンプリング定理について講義した上で、演習を通じて理解を深める。（専門知）
第4回	ノンコードベースのLabViewシステムを利用したデータサンプリング演習を行う。（専門知）
第5回	実験住宅Ocha Houseを見学し、住宅内の各種環境センサとその利用の仕方について理解する。（専門知）
第6回	上記環境センサの信号をLabViewシステムにより計測する演習を実施する。（専門知）
第7回	LabViewシステムにより計測されたデータをエッジ処理する演習を行う。（専門知）
第8回	LabViewシステムにより計測されたデータをサーバに上げたうえで、サーバー側で処理する演習を行う。（専門知）
第9回	環境データの収集・エッジ処理・クラウド処理の手法に基づき、計測ビジネスモデルのアイデアを考察する。（専門知）
第10回	画像データの基礎仕様を学習する。（専門知）
第11回	ノンコードベースのNAITシステムを利用することで画像データの機械学習処理を学ぶ。（専門知）
第12回	上記システムにおける機械学習処理の際の評価パラメータについて、演習を通じて理解する。（専門知）
第13回	クラウド上に保存された画像データに対する機械学習処理手法を理解する。（専門知）
第14回	画像データの収集・機械学習処理・クラウド処理の手法に基づき、ビジネスモデルのアイデアを構築する。（デザイン力）
第15回	ビジネスモデルのアイデア発表を行い、総合討論を実施する。（デザイン力）

時間外学習
工場の製造ラインなどにおいては、各種データを取得したうえで、機械学習を中心とした処理を行うことにより、自動での不具合検知等が実施されています。具体的な取得データとしては運転中の工作機械の機械振動、もしくは、作業工程における被加工物の画像などがあります。また、この計算機処理に際しては、コードを記述することのないノーコード手法が用いられつつあります。現場で処理を行うエッジコンピューティングも基本的な方法となっています。このようなキーワードをベースにDX手法を理解して下さい。

学生へのメッセージ
本演習の学習内容は、企業において現場実習を行うアントレプレナー演習（DX演習（製造業編））に繋がるものです。積極的に学び、DXテクノロジを身に付けましょう。

学生の問い合わせ先
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