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 |
| リモートセンシングと空間計測技術 | 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。
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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。
この科目は、企業でコンピュータ設計を担当した教員がその経験を生かし、プログラム設計の限界等についての講義も行う。
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。この科目は学修単位科目のため、事前、事後の学習として、課題を提出させる。
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。
授業の属性・履修上の区分
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 |
リモートセンシングと空間計測技術の概要 |
宇宙や上空からの空間計測の必要性について説明できる．
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について説明できる．
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| 2週 |
リモートセンシングの主な技術 |
可視・赤外センサ画像の種類と特徴，可視・赤外センサ画像の応用事例について説明できる．
合成開口レーダ(SAR)による地表観測の原理，多機能SARとその応用事例について説明できる．
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| 3週 |
Webプラットフォームを用いた衛星画像解析（１） |
オンラインプラットフォームを用いて衛星画像の基本的な処理を行うことができる．
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| 4週 |
Webプラットフォームを用いた衛星画像解析（２） |
オンラインプラットフォームを用いて衛星画像から得られる情報の時系列的な変動を調べることができる．
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| 5週 |
ドローンを用いた空間計測技術（１） |
ドローンの分類や基礎事項について説明できる．
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| 6週 |
ドローンを用いた空間計測技術（２） |
ドローンの飛行を制御する情報処理技術について説明できる．
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| 7週 |
レーザスキャナによる３次元計測 |
レーザスキャナによる３次元計測の原理を説明できる．
産業界におけるレーザスキャナの応用事例について説明できる．
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| 8週 |
医療における情報技術
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医療情報システムの概要
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| 2ndQ |
| 9週 |
画像診断装置（１） |
X線CT装置，画像再構成
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| 10週 |
画像診断装置（２） |
医療用X線CTと産業用X線CT
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| 11週 |
画像診断装置（３） |
核医学モダリティ
ガンマカメラ，PET，SPECTの原理，画像再構成
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| 12週 |
画像処理による診断支援（１） |
コンピュータ支援診断（CAD）の基礎
医用画像処理の基礎
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| 13週 |
画像処理による診断支援（２） |
医用画像処理の基礎
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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| 14週 |
画像処理による診断支援（３） |
人工知能（AI）と画像診断
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| 15週 |
総合演習 |
これまでの内容のまとめ
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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 |