年度 |
2023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 |
向谷 博明,TING HIAN ANN,亀井 清華,RAYTCHEV BISSER ROUMENOV,北須賀 輝明 |
担当教員名 (フリガナ) |
ムカイダニ ヒロアキ,ティン ヒェン アン,カメイ サヤカ,ライチェフ ビセル ルメノフ,キタスカ テルアキ |
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
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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(情報科学部生専用講義です.他学部生は受講できません.) |
授業のキーワード |
インターンシップ型講義,実務経験 以下の4つのテーマに分かれて行います.
テーマ1.モバイルアプリケーション,Web API,SQL テーマ2.画像解析,異常検知, 深層学習 テーマ3.半導体製造について テーマ4.地域課題,デザイン思考,UI/UX |
教職専門科目 |
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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 (学部生対象科目のみ) | これまでの授業で身に付けた知識や技術を用いて,民間企業で実際に行われている業務課題に取り組む. |
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到達度評価 の評価項目 (学部生対象科目のみ) | 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5年度は,マツダ株式会社,マイクロンメモリ ジャパン株式会社,凸版印刷株式会社 ICT KŌBŌ MIYAJIMA各所において計算機科学(システム開発),データ科学(データ分析),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.
以下の3つのテーマに分かれて行います.
テーマ1.モバイルアプリケーションとバックエンドシステムから構成されるシステムの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.
テーマ2.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.
テーマ3.最先端半導体製造において情報技術は必要不可欠となっている.受講者をグループに分け,工場の自動化プログラム検討や装置稼働率のデータ化,ウェハの異常検知など各グループが選択した任意のケースに対して担当エンジニアの指導を受けながら最適解を模索し,成果をまとめて発表する.
テーマ4.地域におけるICTに関わる諸問題を取り上げ,モックアップ制作, 発表資料作成を通して,課題に取り組む.特に野外活動(フィールドワーク)を通して,現場を知る重要性を確認し,地域創成に貢献できるスキルを身に付ける.最終日には,外部審査を交えたコンテストを開催し,互いの成果について評価・検討を行う. |
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.
3つのテーマ(テーマ1.~テーマ3.)に分かれて行います.
A.マツダ株式会社 テーマ1.:① 車両データを使った見える化アプリケーション開発.定員は8名
1. アプリケーション検討(ワークショップ) 2. モバイルアプリケーション/バックエンドシステム概要 3. Web API 4. SQL(SELECT) 5. モバイルアプリケーション開発 6. ペアプログラミング 7. システム開発(ワークショップ)
A.マツダ株式会社 テーマ2.:② 機械学習の製造現場への応用.定員は10名
1日目 二つの課題の説明,データ解析に関する簡単な講義,二つの課題の探索的データ解析 2日目 二つの課題の探索的データ解析,二つの課題のうちどちらに取り組むかを選択する. 3日目 選択した課題の機械学習(グループワーク) 4日目 選択した課題の機械学習(グループワーク) 5日目 選択した課題の機械学習(グループワーク),発表資料作成,成果発表会.
B. マイクロンメモリジャパン テーマ3.最先端半導体製造における情報技術(IT)の活用を知る.定員は15名.
マイクロンメモリジャパン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.
最先端半導体製造における情報技術活用を,以下のケーススタディを用いて体験学習する.
1. 半導体シリコンウェーハの自動搬送プログラムの検討 2. 完全自動化された生産プロセスにおける装置稼働率をデータにより可視化する 3. 製造スケジュールのシミュレーション,適切な薬品流量計算,不良パターン解析などを,プログラミングおよび機械学習を用いて取り組む.
ケーススタディおよびエンジニアからのフィードバックを通して,情報技術が半導体製造においていかに重要であるかを理解することができる.
D. 凸版印刷株式会社 ICT KŌBŌ MIYAJIMA テーマ デザイン思考を用いた地域課題へのアプローチ 実施場所 廿日市市役所7F ICT KŌBŌ MIYAJIMA 定員 4名または8名(1グループにつき,4名によるグループワーク)
1日目 共感:テーマについての深堀 2日目 問題定義:真の問題の定義 3日目 創造:UI/UXのアイデア創出 4日目 プロトタイプ:モックアップの作成 5日目 テスト:プレゼンテーション |
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】 |
教科書や参考書は指定しない.資料を投影する. 派遣先企業で準備するPCなど. ※凸版印刷株式会社 ICT KŌBŌ MIYAJIMAに関しては,各自のPC持参 |
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.
テーマ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.
テーマ2.プログラミング言語Pythonを用いて,機械学習を行うので,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.
テーマ3.必須ではないが,以下の経験があると良い. 基本的な統計学,C#,SQL,Tableau,Python
テーマ4.デザイン思考について基礎知識を身に着けておくこと. モックアップツールを選定し,操作方法を習得しておくこと(推奨:Figma).
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履修上の注意 受講条件等 |
情報科学部生専用講義です.他学部生は受講できません. A.マツダ株式会社(①,②の二つのテーマ) ①,②の二つのテーマに共通する事項. 演習はマツダ株式会社広島本社で,9月中の連続する平日5日間で行う予定です. 演習に必要なPCや作業環境はマツダ株式会社で用意する.初日の集合場所・時刻は事前に連絡します. 演習で使用するデータは限定提供データであるため,本演習以外での使用は認めません.
B. マイクロンメモリジャパン 演習はマイクロンメモリジャパンで連続する平日4日間行う予定です. 演習に必要なデバイスはマイクロンで用意します.スマホ以外のPCや記憶媒体を社内に持ち込むことはできません.初日の集合場所・時刻は事前に連絡します. 演習で使用したデータや知りえたデータは,本演習以外での使用は認めません.
C.凸版印刷株式会社 ICT KŌBŌ MIYAJIMA 演習は廿日市市役所7F ICT KŌBŌ MIYAJIMAで,8月末~9月中旬の連続する平日5日間で行う予定です.オンライン参加はできません. 初日の集合場所・時刻は事前に連絡します. 各自所有のPCを持参願います(モックアップ制作, 発表資料作成で利用). 演習で使用した情報は,本演習以外での使用は認めません. 野外活動(フィールドワーク)の実施可能性があります. |
成績評価の基準等 |
A.マツダ株式会社(①、②の二つのテーマ) ①,②の二つのテーマに共通する事項. 演習への取り組み,作成したコード,成果発表会での発表や質疑応答などに基づいて総合的に評価する.
B. マイクロンメモリジャパン 演習への取り組み,成果物,成果発表会での発表,自由かつ積極的な議論に基づいて総合的に評価する.
C.凸版印刷株式会社 ICT KŌBŌ MIYAJIMA 演習への取り組み,成果物,成果発表会での発表に基づいて総合的に評価する. |
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 |
A.マツダ株式会社(①、②の二つのテーマ) ①,②の二つのテーマに共通する事項. 担当教員はマツダ株式会社MDI&IT本部の社員であり,実際の業務を元にした課題に取り組んでもらいます.
B. マイクロンメモリジャパン 担当教員は,マイクロンメモリジャパンの社員であり,過去の業務を元にした課題や現在進行中の課題に取り組んでもらいます.
C.凸版印刷株式会社 ICT KŌBŌ MIYAJIMA 担当教員は凸版印刷の社員であり,現在解決中の課題に取り組んでもらいます. |
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.
A.マツダ株式会社(①,②の二つのテーマ) ①,②の二つのテーマに共通する事項. マツダではMobility as a Serviceを通じて新たなクルマの価値を提供するためにIT人材を求めています.
B. マイクロンメモリジャパン 半導体の開発製造は,最先端の情報技術活用が必要不可欠な領域です.データサイエンティストやITエンジニアのみならず,製造エンジニアにおいても情報科学のスキルを活かして活躍いただける人材を歓迎します.
C.凸版印刷株式会社 ICT KŌBŌ MIYAJIMA 凸版印刷株式会社 ICT KŌBŌ MIYAJIMAでは,DXによる地域課題の解決に取り組んでいます.ICT技術を学び, 広島で活躍したい人材を歓迎します. |
その他 |
テーマ1.:① 車両データを使った見える化アプリケーション開発.定員は8名 テーマ2.:② 機械学習の製造現場への応用.定員は10名 テーマ3.:最先端半導体製造における情報技術(IT)の活用を知る.定員は15名 テーマ4.:デザイン思考を用いた地域課題へのアプローチを体験する.定員は4名または8名(1グループにつき,4名によるグループワーク) |
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。 |