| 科目責任者 | 守田 憲崇 |
|---|---|
| 担当者 | 守田 憲崇※ |
| 科目概要 | ２年 （２単位・必修） [医療工学科 臨床工学専攻] |
①コンピュータプログラミングの基本について理解し、初歩的なプログラムを作成できるようになる。②データサイエンス・AI利活用の技術および活用事例について理解し、医療従事者として研究開発、技術的知識の活用の際に必要となる基礎的なコンピュータ技術および知識を習得し、実践できるようになる。
この科目は学位授与方針(ディプロマ・ポリシー)の①②③に関連する。
【教育内容】
「プログラム言語Pythonの基礎知識」、「初歩的なプログラムの作成方法」、「データサイエンス・AI利活用の技術」および「データサイエンス・AI利活用の活用事例」について、コンピュータを使った演習を併用して学習する。演習課題を通して自ら問題解決できる能力を養う。
【教育方法】
授業形態：講義・コンピュータを使用した演習
対面による授業を行う。資料の配布、課題提出はGoogle Classroomを利用する。講義と1人1台のPCによるプログラム作成演習を組み合わせて授業を行う。プログラム作成演習では授業中に課題を出し、授業中に提出をしてもらう。連絡等は、電子メール等のツールを使用して行う。
【フィードバック】
課題は提出時に解説を行う。
| 回 | 項目 | 授業内容 | 担当者 | 日時 |
|---|---|---|---|---|
| 第1回 | 環境構築 |
Google Colaboratoryの使用方法、セルの実行、print()命令、Pythonによる四則演算を学ぶ。 | 守田 憲崇 |
4/14② |
| 第2回 | 数値と計算 | コンピュータでの数値表現（int / float, 2進数と16進数）とその扱い方について学ぶ。 | 守田 憲崇 |
4/14③ |
| 第3回 | Python基本構文1 ・変数と代入 |
Pythonにおける変数について学ぶ。 | 守田 憲崇 |
4/21② |
| 第4回 | Python基本構文2 ・配列（list） ・繰り返し①（for文） |
Pythonにおける配列（list）と繰り返し（for文, iインデックス）について学ぶ。 | 守田 憲崇 |
4/28② |
| 第5回 | Python基本構文3 ・条件分岐（if / else） ・繰り返し②(for + if) |
Pythonにおける条件分岐（if / else）と繰り返し（for + if）について学ぶ。 | 守田 憲崇 |
5/12② |
| 第6回 | Python基本構文4 ・関数 |
Pythonにおける関数（定義, 引数, 戻り値）について学ぶ。 | 守田 憲崇 |
5/19② |
| 第7回 | Python基本構文5 ・オブジェクト指向 |
Pythonにおけるオブジェクト指向プログラミングについて学ぶ。 | 守田 憲崇 |
5/26② |
| 第8回 | NumPy ・多次元配列 |
NumPyの基本的な利用法を学ぶ。 | 守田 憲崇 |
6/2② |
| 第9回 | Pandas ・データの集計と可視化 |
Pandasを用いてデータの集計と可視化方法を学ぶ。 | 守田 憲崇 |
6/9② |
| 第10回 | 機械学習の概要 ・scikit-learn |
scikit-learnを用いて機械学習手法の基礎を学ぶ。 | 守田 憲崇 |
6/16② |
| 第11回 | 応用 ・データとAIの利活用 |
データ・AI技術が、研究や産業、社会のさまざまな分野でどのように活用されているかについて、留意事項を含め具体的な事例を通して学ぶ。 | 守田 憲崇 |
6/23② |
| 第12回 | 応用 ・ニューラルネットワーク（PyTorch） |
PyTorchを用いた実装例を通して、ニューラルネットワークの基本的な構造と学習の流れについて学ぶ。 | 守田 憲崇 |
6/30② |
| 第13回 | 応用 ・画像認識 |
画像分類、物体検出、領域検出を例に、画像認識技術の基本的な考え方と処理の流れを学ぶ。 | 守田 憲崇 |
7/7② |
| 第14回 | 総合演習課題1 | これまでに学習したPythonの基礎構文やデータ処理の内容を用いて、総合的な演習課題に取り組む。 | 守田 憲崇 |
7/14② |
| 第15回 | 総合演習課題2 | 総合演習課題の続きに取り組み、学習内容の定着を図る。あわせて、本科目で扱った情報処理技術の位置づけについて振り返る。 | 守田 憲崇 |
未定 |
◆実務経験の授業への活用方法◆
病院での臨床経験を踏まえ、プログラムを始めとする情報処理技術を学ぶ意義及び実際の臨床現場でどのようなプログラミング知識と技術が必要かを概説する。
1）四則演算、関係演算、論理演算を説明、Pythonで計算できる。（＊知識・理解・技能）
2）変数、代入、参照を説明、Pythonで表現できる。（＊知識・理解・技能）
3）制御構造（関数、繰り返し、条件分岐）について説明できる。（＊知識・理解）
4）Pythonを使用してデータの集計と可視化ができる。（＊技能）
5）プログラムにより解決可能な具体的な問題を解決する手続きを考えることができる。（＊技能）
6）データサイエンス・AI利活用の代表的な活用事例について、その概要や特徴を説明できる。（＊知識・理解）
到達目標に関して達成度を確認する課題作成（７０％）、確認テスト（３０％）により評価する。
【課題・確認テストフィードバック】
課題および確認テストの内容の解説は、提出時、もしくは提出後の授業時間内に行う。
＊この科目の予習・復習を含めた授業時間外に必要な学習時間は、60時間である。
＊予習は、授業内容の項目に記載されているキーワードについてインターネット検索をかけて授業予定内容について基礎的事項を調査し、要点をA4用紙1枚以内にまとめ、疑問点を明らかにしておくこと。
＊復習は、授業内容について教科書、ノート、配布資料などにより概要をA4用紙1枚以内にまとめること。
＊授業中に与えられた課題を完成できなかったときは、次回までに完成させること。
＊授業を欠席した場合は、欠席した回の授業内容を次回までに担当教員に確認し、自習しておくこと。
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | （なし） | ||
| 参考書 | （なし） |
科目ナンバリングコード：CE201-SS08