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タイトル「2021年度」、カテゴリ「学部科目-理工学部」

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科目情報

コースナンバリング

科目名

情報学特別講義(知能情報システム学コロキ

開講学期

前期

開講時期

1クォータ

曜日・校時

時間割外

単位数

2

授業担当教員

上田 俊、岡崎 泰久、奥村 浩、只木 進一、花田 英輔、福田 修、皆本 晃弥、山下 義行、掛下 哲郎、木村 拓馬、中山 功一(知能)、廣友 雅徳、山口 暢彦、大月 美佳、杉町 信行、前田 明子、松前  進、大谷 誠、日永田 泰啓、堀 良彰

講義情報

学士力番号

1. (4) 専門分野の基礎的な知識と技法,2. (1) 現代的課題を見出し,解決の方法を探る能力

曜/限追記

時間外

講義形式

講義

講義概要

知能情報システム学科で行われている研究内容を各教員がオムニバス形式で概説する.

・学科・教育目標およびカリキュラム内での位置づけ
- 本講義の学習教育⽬標は,知能情報システム学科における学習・教育⽬標の次に対応する.
(B) 情報システムが社会の様々な分野に及ぼす影響を総合的に理解する能力を育成し,情報技術者としての責任を自覚させる.
情報システム技術者としての基礎知識
(1) 情報システムの歴史を理解している.
(2) 複数分野における情報システムの活用事例を知っている.
情報システム技術者としての視野
(5) 情報システムの利用者、管理者、開発者としての各視点からの知識を持っている.
(6) 個別の情報システムが社会に及ぼす影響を理解している.
(7) 実社会で発生している問題について関心および知識を持っている。.
(8) 実社会で発生している問題に対して,情報システム技術者としての観点から意見を述べることができる.

・この科目では,4年次に履修する《卒業研究》で必要となる知識を学ぶ.
- 前提科目: 特になし
- 後続科目: 《卒業研究》

・授業と教員の研究内容との関連
本講義は,担当教員の研究テーマと深く関連している.この授業の一部では,情報系企業の勤務経験を有している教員が知能情報システム学科で行われている研究内容の有用性を解説します.

開講意図

知能情報システム学科のカリキュラムでは,3年次後期から研究室に配属し,4年次から卒業研究を行う.本講義では,知能情報システム学科の各研究室で行われている研究内容について説明する.また,本講義を通して,情報科学および情報工学の分野における先端技術に触れ,興味を与える.

到達目標

(1) 知能情報システム学科で行われている研究内容について説明できる.
(2) (1) と関連ある情報科学および情報工学の分野の技術について説明できる.

聴講指定

理工学部知能情報システム学科の実験着手者

履修上の注意

《オンデマンド (動画配信) 型》次のチームコードで【2021年度前期】情報学特別講義 (知能情報システム学コロキウム) に参加してください: sxmsxm3

授業計画

内容

授業以外の学習
本科目は、単位数×45時間の学修が必要な内容で構成されています。授業として実施する学修の他に、授業の内容を深めるために以下の事前・事後学修が必要です。

1

ガイダンス・松前研究室の研究紹介 (並列分散コンピューティングアルゴリズム,アプリ開発など)

課題提出

2

中山研究室の研究紹介 (人工知能,機械学習,創発システムなど)

課題提出

3

上田研究室の研究紹介 (メカニズムデザイン,人工知能など)

課題提出

4

皆本研究室の研究紹介 (データサイエンス,ウェーブレット解析とその画像・信号処理への応用,人工知能技術,数値シミュレーションなど)

課題提出

5

木村研究室の研究紹介 (精度保証付き数値計算,最適化,数値解析など)

課題提出

6

廣友研究室の研究紹介 (情報セキュリティ,暗号,符号など)

課題提出

7

掛下研究室の研究紹介 (データベース,ソフトウエア工学,教育支援ツールなど)

課題提出

8

大月研究室の研究紹介 (ソフトウェア工学,オブジェクト指向,遠隔教育など)

課題提出

9

奥村・新井研究室の研究紹介 (リモートセンシング,画像処理,情報認識/理解/最適化等手法論など)

課題提出

10

山口研究室の研究紹介 (パターン認識,機械学習など)

課題提出

11

福田研究室の研究紹介 (生体情報工学,サイバネティクスなど)

課題提出

12

岡崎研究室の研究紹介 (学習支援システム,教育工学など)

課題提出

13

大谷・堀研究室の研究紹介 (ネットワーク,セキュリティなど)

課題提出

14

只木・日永田研究室の研究紹介 (自然現象・社会現象等のモデル化,JavaやPythonによるデータ解析とシミュレーションなど)

課題提出

15

花田研究室の研究紹介 (医療情報学,病院設備学,医療電磁環境など)

課題提出

成績評価の方法と基準

平常点 (授業への参加状況,授業内で行う確認テストの成績などにより総合的に評価),小テスト,レポート等の提出課題により成績評価を行なう.
ただし,5回以上欠席した場合は上記にかかわらず成績評価を「不可」とする.
上記は到達目標 (1) と (2) に対応している.

レポート等に関する質問は,担当教員のオフィスアワーもしくは担当教員から指定された時間に担当教員へ聞きに行くこと.掲示する場合もあるので注意をしておくこと.

開示する試験問題等

レポート課題、レポート課題解答例

開示方法

各回の講義に関すること: 各回の担当教員
総合評価に関すること: 成績取りまとめ担当 上田

教科書

資料名

著者名

発行所名・発行者名

出版年

備考(巻冊:上下等)

ISBN

教科書は使用しない。

オフィスアワー

水2校時または随時 (要メール予約) 上田研究室 (理工学部7号館304号室),または各回担当の教員

アクティブラーニング導入状況

アクティブラーニング導入状況

カテゴリー4

カテゴリー3

カテゴリー2

カテゴリー1

カテゴリー0

学生が自ら主体となって、学習の方向性を定め、問題解決に導くための時間です。PROBLEM BASED LEARNING

グループや個人で行った能動的学習の成果を、教室内外で発表し、その評価を受けたり、質問に対応したりすることにより、学修した内容を深化させるための時間です。OUTPUT

学生自らが自由に発言し、グループやペアでの協働活動により課題に取り組み、何らかの帰結に到達するための能動的学習の時間です。INTERACTION

学生からの自由な発言機会はないものの、授業時間中に得られた知識や技能を自ら運用して、問題を解いたり、課題に取り組んだり、授業の振り返りをしたりする能動的学習を行う時間です。ACTION

基本的に学生は着席のまま、講義を聞き、ノートをとり、知識や技能を習得に努める時間です。INPUT

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