情報科学

科目ナンバリング
101021149

担当者
○藤木 澄義・長田 俊明・費  仙鳳

 
常勤
教員研究室
1403
DP
1,4
配当年次
4年次・後期
授業形式
講義
授業時間
15時間
単位
選択 1単位


アクティブ・ラーニング

□協定等に基づく外部機関と連携した課題解決型授業 □ディスカッション・ディベート
 □グループワーク □プレゼンテーション □実習・フィールドワーク ☑該当なし

【授業内容】

情報科学の最新動向を理解し、医療と情報の連携の視野を広げる。


【学習の到達目標】

情報科学の最新動向を理解し、医療と情報の連携の視野を広げることが出来る様になる。


【成績評価方法】

出席と毎回のミニレポートから総合的に評価する。

【課題等のフィードバック方法】

毎回ミニレポートを書かせ、次回に反映させる。


【履修上の注意・予習・復習について】

私語は禁止する。


【受講して得られる効果・メリット、その他】

情報科学の最新動向を理解し、医療と情報の連携の視野を広げることが出来る様になる。

授業計画

担当教員学習内容学習課題・必要な学習時間/予習・学習時間時間(分)
1藤木 澄義ディープラーニング(1)ディープラーニングを理解する218
2藤木 澄義ディープラーニング(2)ディープラーニングを理解する218
3藤木 澄義ニューラルネットワークニューラルネットワークを理解する218
4藤木 澄義ユビキタス社会ユビキタス社会を理解する218
5長田 俊明医療に関わる情報システム(1)医療情報システム、病院情報システム、電子カルテを理解する218
6長田 俊明医療に関わる情報システム(2)地域医療情報ネットワーク/地域医療連携ネットワークを理解する218
7費  仙鳳画像処理応用:神経回路を解明するための微生物を追跡する顕微鏡システム画像のディジタル化と処理基本を理解する。神経機能解明に対して応用の可能性を検討する。218
8費  仙鳳画像認識・識別応用:乳がん病変検出のための画像診断システムと拡張現実・複合現実について画像認識・識別の基本を理解する。拡張現実・複合現実の概念を理解する。218
教科書
なし
参考書
なし
備考
なし