| 年度 |
2022年度 |
開講部局 |
情報科学部 |
| 講義コード |
KA226001 |
科目区分 |
専門教育科目 |
| 授業科目名 |
医療・福祉政策とデータ解析 |
授業科目名
（フリガナ） |
イリョウ・フクシセイサクトデータカイセキ |
| 英文授業科目名 |
Data Analysis for Medical and Welfare Policies |
| 担当教員名 |
土肥 正,岡村 寛之,RAYTCHEV BISSER ROUMENOV |
担当教員名
(フリガナ) |
ドヒ タダシ,オカムラ ヒロユキ,ライチェフ ビセル ルメノフ |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
3年次生 前期 集中 |
| 曜日・時限・講義室 |
(集) 集中 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
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| 演習中心、ディスカッション、学生の発表、野外実習、作業 |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
J
:
日本語 |
| 学習の段階 |
4
:
上級レベル
|
| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
02
:
情報科学 |
| 対象学生 |
3年次生 |
| 授業のキーワード |
インターンシップ型講義、実務経験 |
| 教職専門科目 |
|
教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ | |
|---|
到達度評価
の評価項目 | 情報科学プログラム
（能力・技能）
・D2. データサイエンスの幅広い知識と技術を駆使して，統計的証拠に基づいた組織戦略・立案を担える能力 |
|---|
| 授業の目標・概要等 |
本講義「プロジェクト研究」は「医療・福祉政策とデータ解析」の読替科目です。
本講義では、夏季休業中の連続する５日間を利用し、企業において実施される研究・開発プロジェクトに参加するインターンシップ型講義（集中講義）です。
令和４年度は、マツダ（株）において計算機科学（システム開発）と知能科学（AI)分野のプロジェクトに参加して頂きます。本講義の受講を通して、企業で実践されている研究・開発の実際にふれるだけでなく、課題を解決するためのスキル獲得、研究・開発を実行するための方法論、成果報告やプレゼン能力など、実際の企業で求められている多岐に渡る能力を獲得することを目指します。 |
| 授業計画 |
第1～3回、第4～6回、第7～9回、第10～12回、第13～15回の5日間で、ガイダンス、講演会、
プロジェクト課題説明、プロジェクト課題の遂行、結果の整理と討論、成果のプレゼンテーションを行います。
原則はマツダ（株）広島本社での研修を予定していますが、場合によってはオンラインに切り替えることがあります。
本講義では、受講者には以下の２つの課題のひとつを事前に選択して貰います。
テーマ：
① 車両データを使った見える化アプリケーション開発
② 機械学習の製造現場への応用
講義概要：① フロントエンドとバックエンドから構成されるモダンなWebアプリケーション開発手法を習得する. また、利用者に喜ばれるアプリケーションのアイデアを考える. なお, ワークショップでは, ペアでプログラミングを行い, 車両データを用いたアプリケーションのチーム開発を体験する.
② マツダ株式会社の実際の業務で行われた，テンパータイヤのラベルの分類と，溶接の時系列データの異常検知という二つの課題に機械学習を用いて取り組む．手法の選択，データの前処理，モデルの構築・トレーニング・評価を繰り返して、最適なモデルを得て，成果をまとめ, 発表する．
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| 教科書・参考書等 |
教科書は使用しません。 |
授業で使用する
メディア・機器等 |
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| 【詳細情報】 |
派遣先企業で準備するPCなど。 |
授業で取り入れる
学習手法 |
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予習・復習への
アドバイス |
各テーマごとに以下のスキルを事前に獲得しておくことを要請します。
① 言語は問わないがプログラミングの経験があること. 必須ではないがSQL (特にSELECT文やWHERE句)の経験があると良い.
② Pythonの基本的な操作は習得しておくこと．KerasやPyTorch，OpenCV，scikit-learnに関する経験もあると良い．
尚、各テーマごとに必要とされるスキルを自学自習するためのオンデマンド教材を予め準備する予定なので、受講が決まった学生はスキル獲得に向けて予習を行う必要があります。 |
履修上の注意
受講条件等 |
本講義の受講者の上限を18名としてます（テーマ①８名, テーマ②10名）。各テーマにおいて受講希望者が上限を上回った場合は、成績もしくは「予習・復習へのアドバイス」に記載しているスキルを持つ学生を優先します。
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| 成績評価の基準等 |
成績評価は、プロジェクト研究への参加状況、取組態度、研究・開発成果の評価、プレゼンの評価によって総合的に行います。尚、成績評価は派遣先企業のメンター実務家が担当し、情報科学部教員も成績判定に同席します。 |
| 実務経験 |
有り
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
１週間のインターンシップ型講義であり、大学と企業が連携して講義内容について精査し、実務的なセンス、情報科学の知識やスキルを学ぶための実務講義である。 |
| メッセージ |
派遣先では企業が保有する機微データを扱うことがあるため、必要に応じてデータ等の守秘義務契約を派遣先企業と締結して貰う必要がるかもしれないことを申し添えます。要求された守秘義務契約に応じることが出来ない学生は、この講義を履修することは出来ません。 |
| その他 |
マツダ（株）広島本社で研修が行われる場合、自宅から研修先までの交通費は受講者各自で負担して頂きます。 |
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |