機械システム工学セミナー [A2][対面][マイクロシステム]

開講年度

2025年度

開講学期

後期

科目名

機械システム工学セミナー

授業種別

演習

科目名（英語）

Seminar

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A3000019 機械システム工学セミナー [A2][対面][マイクロシステム]

担当教員

鈴木健司

単位数

2.0単位

曜日時限

月曜3限

キャンパス

新宿

教室

学位授与の方針

具体的な到達目標

受講にあたっての前提条件

授業の方法とねらい

グローバル化が進み，技術がより複雑化していく現代において、広く世界で活躍する技術者に望まれることは，単に専門的な知識だけをもっていればよいというものではない。それに加え，新しい問題に直面したとき、その本質を見極め、社会と技術を多面的に捉え，問題を分析・統合化できる弾力的な対応能力が必要になる。また、その能力を発展的に維持するための継続的学習も重要になる。そして、自己の主張を適切に伝えるコミュニケーション能力も要求される。
機械システム工学セミナーでは、提示されるそれぞれの課題に取り組むことで，これらの多面的な柔軟性のある分析・統合化能力、継続的な学習能力、さらにコミュニケーション能力を身につけることを目的としている。

本セミナーは、皆さんの視野を広げ、研究意欲を高めるために、研究分野の異なる3つの研究室（ロボティクス研究室、マイクロシステム研究室、知的生産加工システム研究室）が合同で開催する。ロボティクス、人工知能AI、マイクロロボット技術から、部品製造のための加工・表面技術まで、幅広い内容を学ぶ。
授業は対面で実施する。前半では、各研究室の卒論に関連する文献を読み、内容をWordまたはPowerPointで発表することで、研究内容や資料作成、プレゼンテーションの方法を習得する。後半では、ExcelとGoogle Colabを使って機械学習を体験することで、AIの仕組みやアルゴリズムについて理解を深める。

AL・ICT活用

特に活用しない

第1回

授業形態

対面

事前学習

・「機械システム基礎演習」を修得していること。
・本科目を履修するために必要なものは、数学、物理、化学、政治、経済、歴史、国語力、英語力などすべての分野に及ぶ教養としての基礎知識である。

6時間

授業内容

講義の概要説明、各研究室の研究内容紹介

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し、発表の準備を行う。

1時間

第2回

授業形態

対面

授業内容

文献調査・発表①　ロボティクス研究室の卒論に関連した文献を調査し、発表する。

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し、発表の準備を行う。

1時間

第3回

授業形態

対面

授業内容

文献調査・発表②　ロボティクス研究室の卒論に関連した文献を調査し、発表する。

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し、発表の準備を行う

1時間

第4回

授業形態

対面

授業内容

文献調査・発表③　マイクロシステム研究室の卒論に関連した文献を調査し、発表する。

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し、発表の準備を行う。

1時間

第5回

授業形態

対面

授業内容

文献調査・発表④　マイクロシステム研究室の卒論に関連した文献を調査し、発表する。

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し、発表の準備を行う。

1時間

第6回

授業形態

対面

授業内容

文献調査・発表⑤　知的生産加工システム研究室の卒論に関連した文献を調査し、発表する。

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し、発表の準備を行う。

1時間

第7回

授業形態

対面

授業内容

文献調査・発表⑥　知的生産加工システム研究室の卒論に関連した文献を調査し、発表する。

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し、予習する。

1時間

第8回

授業形態

対面

授業内容

機械学習演習①

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し予習する。

1時間

第9回

授業形態

対面

授業内容

機械学習演習②

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し予習する。

1時間

第10回

授業形態

対面

授業内容

機械学習演習③

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し予習する。

1時間

第11回

授業形態

対面

授業内容

機械学習演習④

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し予習する。

1時間

第12回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

機械学習演習⑤

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、チームワーク課題を完成させる。
事前にチームワーク課題の発表準備を行う。

1時間

第13回

授業形態

対面

授業内容

機械学習演習⑥（チームワーク課題の発表）

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習し、課題を完成させる。
事前に配布資料を参照し予習する。

1時間

第14回

授業形態

対面

授業内容

セミナー内容をレポートにまとめる。

事後学習・事前学習

配布資料を用いて復習する。

1時間

第15回

授業形態

対面

授業内容

学習内容の振り返り

事後学習

配布資料を用いて復習する。

1時間

成績評価の方法

毎回授業の授業参加状況を40%、課題状況を30%、最終課題レポートを30% で評価する。これらの成績を元に、理解度をA+、A、B、C、D、Fのグレードで評価し、グレードD以上を合格とする。授業にきちんと出席することが成績評価の前提となる。

受講生へのフィードバック方法

授業時やレポート返却時に受講生にフィードバックする。また、KU-LMSを確認して下さい。授業内容、課題評価結果などについてKU-LMSから確認する習慣を普段からつけましょう。

教科書

教科書は指定しない。毎回授業資料を配布する。

参考書

毎回授業資料を配布する。

オフィスアワー

月曜日 14:00~15:00、新宿 A-1712室
その他の時間帯は、メール(ksuzuki[at]cc.kogakuin.ac.jp)にて日程調整してください。

受講生へのメッセージ

専門分野の知識修得だけでなく、多面的な解決能力，継続的な学習に加え、発表能力、コミュニケーション能力の涵養も重要な目的であるので、それを念頭に置いて履修してください。

実務家担当科目

実務家担当科目ではない

実務経験の内容

教職課程認定該当学科

該当なし

その他の資格・認定プログラムとの関連

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