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、将来本学部が取り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、講義内での課題や受講後のレポート作成により、講義内容の理解を深める。課題やレポートに関する重要なコメントは全員に適宜共有する。
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)

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くことができるようになる。

評価方法

８つの分野ごとに指示された課題またはレポートの内容により、総合的に評価する。（100％）

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】

実務経験の授業への活用方法

（榊原）企業研究所での人工知能研究・第五世代コンピュータ開発経験をもとに、人工知能に関する基礎から応用例までを解説する。
（荒井）医療機関における診療情報管理の責任者および医療の質向上・医療安全などデータ活用の実務経験、さらに厚生労働省科学研究や複数の学術団体が合同で行う学際的な活動の経験を踏まえ、医療現場の実際や制度、データ管理と活用方法を具体例を交えて解説する。
（原）国立研究所並びに公益財団法人の研究所で行ってきた生命情報学研究の経験をもとに最先端の研究を紹介・解説する。
（力丸）研究所でのデータ解析経験や理論研究をもとに、現在の研究内容について紹介・解説する。
（飯田）国立研究所における生体分子の解析・研究の経験を踏まえ、 現在の研究内容について紹介・解説する。
（牧垣）複数民間企業でのデータ分析・基盤開発・活用経験等をもとに、現在の研究内容について紹介・解説する。

教材