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技術の進化に伴い、家電製品やWebカメラ、スマートスピーカーなど、インターネットに接続して情報を制御するIoT機器が増えている。本講義では、IoTシステムを支えるハードウェア技術を中心に、データ活用の方法や制御技術の例を学ぶ。特に、IoTシステムの導入による生産性向上や業務の効率化、サービス・サポート品質の向上など、社会的な利点についても考察する。さらに、IoTデータを活用した機器のリアルタイムモニタリングや予測メンテナンスの仕組みを理解し、IoT技術とAI・ビッグデータとの関係性についても触れることで、IoTシステムの設計・構築・運用に必要な知識を身につけることを目的とする。
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本講義では、IoTシステムを支えるハードウェア技術やデータ処理技術を学び、IoTデータを活用したシステム設計・制御方法について理解を深める。
まず、IoTデバイスとセンサ技術について学ぶ。温度、湿度、圧力、加速度などを測定する物理センサや、化学センサ、位置検知センサ、画像センサの役割を理解し、それらがどのようにIoTシステムに活用されるかを解説する。また、IoT機器を活用したリアルタイムモニタリングや故障予測の仕組みについても説明する。
次に、IoTデータの収集・分析手法を学ぶ。IoTシステムでは、多くのセンサから収集されるデータを適切に処理・解析することが重要となる。本講義では、統計的手法や機械学習を用いたデータ活用のアプローチについて説明し、IoTデータを効果的に活用する方法を考察する。
続いて、IoTシステムの制御と通信技術について取り上げる。IoTデバイスをどのように制御するのか、また、自動車、ドローン、ロボットなどの動作制御にIoT技術がどのように利用されるかを学ぶ。加えて、IoT機器同士の通信技術についても説明し、適切なプロトコルの選択方法について考察する。
最後に、IoTシステムに必要なハードウェア技術と信号処理について学ぶ。差動信号伝送の利点・欠点、デジタル信号処理技術、計算速度、サンプリング理論などを理解し、IoT機器の設計・開発に必要な知識を習得する。また、アナログ・デジタル電子回路における処理システムの概要についても解説し、IoT機器の設計におけるハードウェアの役割を理解する。
後半では、IoT技術とAI・ビッグデータの関係についても解説し、IoTデータを活用したシステムの設計・構築・運用に必要な知識を総合的に学ぶ。
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１．IoTシステムを支えるハードウェア技術とセンサの仕組みを理解できる。
２．IoTデータの収集・分析手法を説明し、統計や機械学習を用いた解析ができる。
３．IoTシステムの制御方法や通信技術を理解し、実際の活用事例を考察できる。
４．差動信号伝送、デジタル信号処理、サンプリング理論などの基礎を理解し、IoTデバイスの設計・開発に応用できる。
５．IoTとAI・ビッグデータの関連性を理解し、IoTデータを活用したシステムの構築手法を説明できる。
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教科書をベースにして，解説を加えて，演習を活用して学ぶ。
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第１回 IoTの概要と価値創出
第２回 IoTのシステム構成とクラウド技術
第３回 IoTエコシステムとサービス展開
第４回 Web APIとIoT活用事例
第５回 IoTデバイスとセンサ技術
第６回 中間習熟度確認と演習
第７回 IoTデバイスのプロトタイピング
第８回 IoT応用システムとロボット技術
第９回 IoT通信方式とプロトコル
第１０回 広域通信とIoTプロトコル
第１１回 IoTデータ活用と機械学習
第１２回 深層学習とデータ応用
第１３回 IoTセキュリティとプライバシー
第１４回 IoTビジネスモデルの創出
第１５回 期末習熟度確認と演習
第１６回 講義解説とまとめ
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AA 到達目標の1.-5.の全てを習得できた。
A 到達目標の1.-4.を習得できた。
B 到達目標の1.-3.を習得できた。
C 到達目標の1.の説明が一通りできる。
F Cに満たない。
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宿題や演習を課す。特に、ハードウェアやプログラミングに関しては、仮想開発環境を使用した演習を行う。
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