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最終更新日:2024年4月22日

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情報工学

農業情報工学
本講義では「農業」情報工学を取り扱う。すなわち、農業・農学分野で遭遇する諸問題を、情報工学的アプローチで解決する手法を習得する。情報工学的アプローチとは、実社会で遭遇する諸問題をコンピュータで処理可能な問題として改めて定義し、それをモデル化し、分析・シミュレーション等を行う手法である。
講義では実際にコンピュータを用いて、問題の定義とモデル化、解決のためのプログラミング技術を学ぶ。
プログラミング言語は主としてJavaScriptを用いるが、画像解析の際にはImageJを用いる。
履修者は、ワード・エクセル等の基本的なコンピュータ操作についてはすでにマスターしている事を前提としており、相当の時間を実際的なプログラミング作成、問題解決にあてる。
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時間割/共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
060200191
FAG-CC2F19L1
情報工学
中村 典裕
A1 A2
木曜4限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
不可
開講所属
農学部
授業計画
1)初回(10月1日) 1-1. ガイダンス・農業情報工学。農業と情報工学との関わり。 アクセス確認のためのオンライン授業を行う。時間割通りに始める。この回のURLはシラバス(本ページ)の一番下にある「オンライン授業URL」で通知する。 はじめは学生の皆さんがアクセスするのを待ってアクセスがおおむね済んだ時点で (予定)、授業のアウトライン、成績評価方法、授業用資料などの説明をし、注意事項を述べる。 初回はアクセスの確認と簡単なアンケートへの回答を行って終了する予定である。 2回目以降は次の内容で授業を行う予定であるが、適宜、受講者の意見によって変更する可能性もある。 2) 統計データの処理 2-1.センサスと農林水産統計データ 2-2.統計データの活用と分析、予測 3) 作物シミュレーションモデルの構築(JavaScriptによる) 3-1. 単純積算気温モデル 3-2. 各種パラメータによる感度解析 3-3.入出力処理の実装 3-4.ウェブアプリケーションとしての作物シミュレーションシステム 4) 画像処理と画像解析 4-1. デジタル画像の基礎 4-2. ImageJによるマクロ処理 4-3. リモートセンシングの基礎 5) シミュレーション入門(予定) 5-1.ブロック言語入門(予定) 5-2.プログラミングと制御(予定) 5-3.演習(予定)
授業の方法
本講義では、原則としてZoomを用いたB方式で授業を行う。(A方式を利用する可能性もある。) 〔A方式〕 履修者には事前に配布資料を配信し、授業は原則Zoomの音声のみ(画像情報は流さない) で行う。履修者は手元の配布資料ファイルを見ながら教員の音声を聞いて受講する。 〔B方式〕 Zoom上でスライドを順に見せて説明する(映像と音声を両方用いる)。資料は事前に配信する。 なお、小課題を課し、レポート提出を求める。 また、基本的に最終試験は実施しない(予定である)。 ーーーーーー なお、ライブの授業を受講できなかった場合は、ITC-LMSに掲載されたリンクにあるオンデマンド映像または音声を視聴すること。
成績評価方法
出席と毎回のレポート提出により総合的に評価する。 レポート提出は<ITC-LMS>を利用する。 提出期限は、授業のWeb及び授業中に指示する。
教科書
特に教科書の指定は無い。 授業内容・参考書籍等は、関連ホームページ(ウェブサイト)上に掲載する。
参考書
新スマート農業―進化する農業情報利用 単行本 – 2019/5/1 https://www.amazon.co.jp/*****
履修上の注意
授業のZoom URLを公開することは厳禁である。 本講義では、自身の学習目的でのスクリーンショット撮影、録画や録音等は認めるが、それらを許可なくSNSで共有したり、別のウェブサイト等にアップロードすることは禁止する。
その他
2020年度シラバス作成教員:中村典裕