シラバス情報

授業科目名
健康医療科学セミナー
(英語名)
Seminar for Healthcare Science
科目区分
講義科目
対象学生
情報科学研究科
学年
1年
ナンバリングコード
KIIDD7MCA1
単位数
2.0単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の?から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2024年度後期
担当教員
Essam Rashed、郷 康広、水野 由子、竹村 匡正、原口 亮
所属
情報科学研究科
授業での使用言語
その他言語
日本語と英語
関連するSDGs目標
該当なし
オフィスアワー・場所
竹村匡正
水曜日13:00-15:00・研究室

水野(松本)由子
月曜日 9:30-10:30・研究室

原口 亮
⽔曜⽇13:00-15:00・研究室

ラシド
⽕曜⽇10:00-12:00・研究室


⽔曜⽇13:00-15:00・研究室
連絡先
takemura@ai.u-hyogo.ac.jp(竹村)
yuko@ai.u-hyogo.ac.jp(水野)
haraguch@ai.u-hyogo.ac.jp(原口)
rashed@gsis.u-hyogo.ac.jp (ラシド)
go@gsis.u-hyogo.ac.jp (郷)


対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
研究科DP
2◎/1〇
全学DP
教職課程の学修目標

講義目的・到達目標

講義目的

健康と医療に関する研究についてディスカッションを行い、研究内容を深く検討するとともに、研究方法に関する知識を確実にすること

講義目標

実施される様々なセミナーを通して、自らの研究の進捗状況を報告するとともに、他の学生の発表を聴講し、研究の幅を広げる。

授業のサブタイトル・キーワード
講義内容・授業計画

1 (水野)脳機能解析の最新技術セミナー
2 (水野)神経生理学的分析の最新技術セミナー
3 (水野)神経機能情報工学の今後の展開セミナー
4 (竹村)健康医療ICT分野の動向セミナー
5 (竹村)健康医療分野におけるデータ分析最新技術セミナー
6 (竹村)健康医療分野における社会基盤・政策動向セミナー
7 (原口)生体イメージング・画像解析の最新技術セミナー
8 (原口)生体シミュレーションの最新技術セミナー
9 (原口)生体医工学研究と研究倫理・法規制の今後の展開セミナー
10(ラシド)Seminars on AI in medical image analysis
11(ラシド)Seminars on autoencoders and self-supervised learning
12(ラシド)Seminars on large language models in healthcare
13(郷)健康医療研究における大規模ゲノム解析の最新技術セミナー
14(郷)健康医療研究におけるオミックス研究の最新技術セミナー
15(郷)健康医療研究におけるバイオインフォマティクス研究の最新技術セミナー

教科書
特に指定しない。
参考文献
特に指定しない。
事前・事後学習(予習・復習)の内容・時間の目安
事前学習
事前に配布している資料を読み講義内容を把握するとともに,理解できない所を明確にしておく.1回の目安は2時間程度.

事後学習
講義内容を見返し,理解できているかを確認する.理解できていない所があれば,質問するなどして理解に努める.1回の目安は2時間程度.

事前・事後学習に合計60時間必要である。

アクティブ・ラーニングの内容
学生同士のディスカッションを行う.
成績評価の基準・方法
上記の項目を理解し、応⽤できる者に単位を授与する。
講義目的・到達目標に記載する能⼒(知識・技能、思考⼒、判断⼒、表現⼒等)の到達度に応じてSからDまで成績を与える。
期末試験あるいはレポートを基準(80%)として、授業態度(積極的な質問等)(20%)を含めて評価する。
課題・試験結果の開示方法
講義中に出した課題の解説は,講義中に行う.
期末試験・レポートについては,教員室等で質問に応じる.
履修上の注意・履修要件

<<生成AIの利用について>>
・レポート,小論文,学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。

実践的教育
該当しない。
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。