授業の目的

医療現場においても、AIの利活用は必須になると考えられる。看護師も今後否応なくAIにふれる機会が増える。AIを適切に利活用していくために、どのような仕組みで動いているのかを理解することは必要である。また、AIでは統計の知識が重要となる。これらを学ぶことで保健統計学や疫学へのアプローチにつながることが期待できる。

教育内容

1.情報処理Ⅰで学んだデータを読み、扱った上で適切に表現するための知識・技術についてPythonを使用してさらに深める。
2.AIの根底にある統計と数学の基本を学んだ上で、AIにおけるデータの構造やプログラミングの基礎などを学び、簡単な機械学習のプログラムを作成することでAIがどのように動作しているのかを演習を通して理解を深める。

教育方法

・パワーポイントによる講義後に演習を実践する。
・プログラミングにおいては、できるだけ学生同士の学び合いを進める。学生同士でも解決できないことについては、チャットなどを通して教員からのフィードバックを行う。
・全10回の小テストならびに2回のレポートおよび作業報告書の提出を課す。

実務経験の授業への活用方法

秋葉　広人：システムエンジニアとしてコンピュータシステムを組んでいた経験を活かし、実際のシステムでの応用例なども含め、演習においてより実践的なコンピュータ活用について教授する。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

◎：DP6
○：DP2、DP3、DP7

授業内容(シラバス)

到達目標

1.AIの基本となっている統計や数学について理解を深め、Python言語のプログラミングの基礎的内容を理解した上で簡単なプログラムを記述できる。
2.簡単な機械学習のプログラムを通してAIがどのように動作しているのかを理解する。

評価方法

1.全10回の小テスト（40％）
【評価基準】演習に関連する内容について多肢選択式の小テストにおいて正しい解答の選択ができる。
2.アルゴリズム演習およびPythonによる個人演習でのレポート（50％）
【評価基準】テーマに沿ったデータを適切な方法で分析を行い、その目的や方法、結果および考察について記述している。
3.5回の個人演習では作業報告書を提出（10％）
【評価基準】1時間で行った作業内容の進捗状況についてまとめ、作業を通しての気づきや課題点および次回作業への改善点などを記述している。

準備学習(予習・復習等)

【予習・復習に必要な時間数：60時間】
予習：教科書の内容を読み込んで、次時の実習内容について概要を理解しておくこと。
復習：小テストで間違った箇所を中心に復習をすること。

備考・その他

個人所有のパソコンを使って演習を進めるため、パソコンを準備すること。講義に関する質問はメールや対面で対応するともに、重要な質問の回答については受講者全員で共有する。
【関連科目】情報処理Ⅰ、保健統計学、疫学

教材