到達目標
・現代社会と産業において情報技術がどのように応用されているか理解できる。
・講義する３テーマの最先端の技術の内容、問題点等が理解できる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| コンピュータと情報産業 | 各授業項目の内容を理解し、応用できる。 | 各授業項目の内容を理解している。 | 各授業項目の内容を理解していない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
現代社会と産業に関連する情報先端技術について、いくつかのテーマを取り上げ概説する。
授業の進め方・方法:
自学自習の認識方法－－各分野の講義終了後レポート等を定期的に提出させる。
評価方法 各分野ごとにレポートを提出させその成績により総合的に評価し、60点以上を合格とする。
再試験は実施しない。
注意点:
今回講義する情報工学分野の産業技術全体の中での位置づけ、その重要性、他産業との関連性をよく理解し、全体的な把握ができるように心がける。
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
コンピュータとアルゴリズム、計算量 |
アルゴリズムと計算量、効率的なアルゴリズム、非現実的なアルゴリズム
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| 2週 |
コンピュータの計算量と社会（１） |
情報社会と整数を扱うアルゴリズム
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| 3週 |
コンピュータの計算量と社会（２） |
情報社会と暗号の重要性、様々な暗号、公開鍵暗号
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| 4週 |
コンピュータの手に負えない問題と近似解（１） |
NP完全問題と社会的に重要なNP完全問題の例
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| 5週 |
コンピュータの手に負えない問題を扱う |
社会的に重要なNP完全問題の解を求める手法、量子コンピュータ
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| 6週 |
衛星画像を用いた地球環境計測 |
リモートセンシングの定義と特徴，地球環境に関する各種現象の計測法
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| 7週 |
可視・赤外センサ画像の特徴と分析法 |
可視・赤外センサ画像の種類と特徴，可視・赤外センサ画像の社会での応用事例
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| 8週 |
レーダ画像の特徴と分析法 |
合成開口レーダ(SAR)による地表観測の原理，多機能SARと応用事例
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| 2ndQ |
| 9週 |
小型UAV(ドローン)によるリモートセンシング |
小型UAVの種類と特徴，社会での応用事例
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| 10週 |
レーザスキャナとレンジ画像 |
レーザスキャナの観測原理，レンジ画像の特徴と社会での応用事例
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| 11週 |
医療における情報技術
画像診断装置（１） |
画像管理システム(PACS)，
画像診断装置の種類，X線CTの原理
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| 12週 |
画像診断装置（２） |
ガンマカメラ，PET，SPECTの原理と，EM法による画像再構成
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| 13週 |
画像処理による診断支援（１） |
CADの基礎，医用画像処理の基礎
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| 14週 |
画像処理による診断支援（２） |
フィルタ処理，セグメンテーション，レジストレーション，特徴抽出
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| 15週 |
画像処理による診断支援（３） |
機械学習と画像診断
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| 16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 課題 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 0 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |