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enPiT everi 社会人向け「人工知能・ロボット・IoT」に関する短期講義・演習プログラム

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農業IoT実践的ラボ

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科目名 農業IoT実践的ラボ
科目名(英名) Practical laboratory exercises on agriculture
担当講師(氏名・所属) 石井和男,武村泰範,亀井圭史,眞田篤(九州工業大学)
分類 コース必修
授業形態 実習

九工大

時数 24コマ
時間数(コマ数✕1.5) 36時間
授業の概要 農業実践的ラボ演習では、PBL形式の課題解決授業及び必要な実習課題を行う。本PBLの主テーマとして、現在の農林畜産業における課題を設定する。まず,外部からの招聘講師などと議論を行い抽象的にテーマと解決方法を決定する。続いて,受講者間での議論により課題の明確化を行い,互いに開発スケジュールを調整しながら課題解決に向けた演習に取り組む。
到達目標 農業や畜産業における現在の問題点を理解できる
IoTやセンシング技術、ロボティクス技術を利用する事での問題解決する能力を習得する
履修上の注意
(準備学習・前提知識)
MATLAB/Simulink, Pythonなどのプログラム経験があることを前提とする
授業計画・内容 1.イントロダクション
2.人工知能演習1:Python入門
3.人工知能演習2:学習データの前処理(Numpy)
4.人工知能演習3:ディープラーニング認識器
5.人工知能演習4:時系列予測器
6.人工知能演習5:自己組織化マップによるクラス判定
7.農業における人工知能の可能性
8.画像処理1:画像処理プログラムの開発環境, 画像処理の基礎
9.画像処理2 :色について(カラー,グレースケール,2値)
10.画像処理3 :色空間について(RGB,HSV)
11.画像処理4 :物体のカウント(ラベリング,重心)
12画像処理5:物体の検出(テンプレートマッチング)
13.画像処理6:物体の検出(ハフ変換)
14.メカトロニクス演習1:MATLAB/Simulinkの基本的使用方法
15.メカトロニクス演習2 : MATLAB/Simulinkを用いたIoTセンシング1
16.メカトロニクス演習3:MATLAB/Simulinkを用いたIoTセンシング2
17.農林畜産業の問題点(外部講師による講演)
18.農林畜産業問題に関するブレインストーミング
19.PBL演習1
20.PBL演習2
21.PBL演習3
22.PBL演習4
23.PBL演習5
24.成果発表と評価
事前・事後学習の内容 復習を欠かさないようにしてください。
成績評価の方法 授業ごとの課題やレポートの提出状況とPBL課題実践演習結果により総合的に判断を行う
教科書・参考書等 検討中。各講義毎に配付する予定。
キーワード 農業, IoT, 機械学習, ロボティクス, 画像処理, 信号処理