Web Syllabus(講義概要)
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未来工学特別講義
英文名Lectures on Current Topics in Frontier Engineering
科目概要データサイエンス学科4年通年、3群科目、必修、講義、2単位
科目責任者 榊原 康文
担当者(※は実務経験のある教員) 榊原 康文荒井 康夫原 雄一郎力丸 佑紀新藤 豊石井 良樹飯田 慎仁牧垣 秀一朗
講義室

授業の目的

未来工学部では現在まだ顕在化されていない、しかしながら将来我々の生活に重要な影響を与える可能性のある問題をいち早く見出し、既存のそして必要であれば将来役立つ技術の開発を進める。この特別講義では、学内外からこのような問題意識を持つ方をゲストスピーカーとして招き、将来本学部が取組む潜在的な課題とその解決方法について講義と議論を行う。研究の現場でこれから学ぶデータサイエンスがどのように利用されているのかについての理解を深めるとともに、社会で活躍するイメージを高めてもらうことを企図している。

教育内容

未来工学部にある8つの分野がそれぞれ2コマを担当し、1コマは本学部の教員による自身の研究についての講義、1コマはその分野に精通する外部研究機関等のデータサイエンティストを講師として招き、周辺のトピックスも交えながら講義いただく。

教育方法

オムニバス形式で、データサイエンスの領域について業界の現状、実社会との関連性をはじめ、未来の課題を見据えた講義とする。また受講後のレポート作成により、講義内容の理解を深める。
なお、1回目最初の講義時に、科目責任者からイントロダクションとして、本講義の目的等8分野のそれぞれの特色とデータサイエンスとの関連性について概説する。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

DP2、DP3、DP4

授業内容(シラバス)

項目内容担当者
1生物統計分野①本学部の教員による自身の研究についての講義①原 雄一郎
2生物統計分野②当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義①原 雄一郎
3データモデリング分野①本学部の教員による自身の研究についての講義②力丸 佑紀
4データモデリング分野②当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義②力丸 佑紀
5バイオイメージインフォマティクス分野①本学部の教員による自身の研究についての講義③新藤 豊
6バイオイメージインフォマティクス分野②当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義③新藤 豊
7人工知能分野①本学部の教員による自身の研究についての講義④榊原 康文
8人工知能分野②当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義④榊原 康文
9生物工学のためのバイオインフォマティクス分野①本学部の教員による自身の研究についての講義⑤飯田 慎仁
10生物工学のためのバイオインフォマティクス分野②当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義⑤飯田 慎仁
11ソフトマターインフォマティクス分野①本学部の教員による自身の研究についての講義⑥石井 良樹
12ソフトマターインフォマティクス分野②当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義⑥石井 良樹
13メディカルインフォマティクス分野①本学部の教員による自身の研究についての講義⑦荒井 康夫
14メディカルインフォマティクス分野②当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義⑦荒井 康夫
15ライフサイエンスプラットフォーム分野①本学部の教員による自身の研究についての講義⑧牧垣 秀一朗
16ライフサイエンスプラットフォーム分野②当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義⑧牧垣 秀一朗
No. 1
項目
生物統計分野①
内容
本学部の教員による自身の研究についての講義①
担当者
原 雄一郎
No. 2
項目
生物統計分野②
内容
当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義①
担当者
原 雄一郎
No. 3
項目
データモデリング分野①
内容
本学部の教員による自身の研究についての講義②
担当者
力丸 佑紀
No. 4
項目
データモデリング分野②
内容
当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義②
担当者
力丸 佑紀
No. 5
項目
バイオイメージインフォマティクス分野①
内容
本学部の教員による自身の研究についての講義③
担当者
新藤 豊
No. 6
項目
バイオイメージインフォマティクス分野②
内容
当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義③
担当者
新藤 豊
No. 7
項目
人工知能分野①
内容
本学部の教員による自身の研究についての講義④
担当者
榊原 康文
No. 8
項目
人工知能分野②
内容
当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義④
担当者
榊原 康文
No. 9
項目
生物工学のためのバイオインフォマティクス分野①
内容
本学部の教員による自身の研究についての講義⑤
担当者
飯田 慎仁
No. 10
項目
生物工学のためのバイオインフォマティクス分野②
内容
当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義⑤
担当者
飯田 慎仁
No. 11
項目
ソフトマターインフォマティクス分野①
内容
本学部の教員による自身の研究についての講義⑥
担当者
石井 良樹
No. 12
項目
ソフトマターインフォマティクス分野②
内容
当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義⑥
担当者
石井 良樹
No. 13
項目
メディカルインフォマティクス分野①
内容
本学部の教員による自身の研究についての講義⑦
担当者
荒井 康夫
No. 14
項目
メディカルインフォマティクス分野②
内容
当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義⑦
担当者
荒井 康夫
No. 15
項目
ライフサイエンスプラットフォーム分野①
内容
本学部の教員による自身の研究についての講義⑧
担当者
牧垣 秀一朗
No. 16
項目
ライフサイエンスプラットフォーム分野②
内容
当該分野に精通するデータサイエンティスト(ゲストスピーカー)による講義⑧
担当者
牧垣 秀一朗

到達目標

データサイエンティスト領域の幅広い知識と考え方を学び、これまでの学修と関連付けて自身の将来像を描いていく。

評価方法

分野ごとに講義内で課されたレポートを作成し、これにより評価する(8回)。

準備学習(予習・復習等)

【講義時間外に必要な学修時間:60時間】
予習:事前に周知される講義概要を把握し、関連するトピック等について情報の収集や自身の意見・考察等をまとめておく。
復習:講義内容の深い理解に努め、提示された課題についてレポートにまとめる。講義内容だけでなく、独自に調査・考察した内容を加えることが必須である。オリジナルな調査内容・考察・科学的および論理的な意見は高く評価したい。

備考・その他

時間割上の編成はせず、不定期の開講とし、開講時期は教学ポータル及びメールにより周知する。
【科目ナンバリング:FU301-VC04】
【関連科目:なし】

教材

種別書名著者・編者発行所
教科書なし
参考書資料は事前配付する
教科書
署名
なし
著者・編者
発行所
参考書
署名
資料は事前配付する
著者・編者
発行所