| |
| 回 | 講義（実習）項目・一般目標（GIO） | 講義（実習）内容・到達目標（SBOs）・
予習・復習 | 担当者 |
|
| 1 | 【講義項目】情報リテラシー1
コンピュータ取り扱いの基本
【一般目標（GIO）】
コンピュータ取り扱いの基本を理解する。
【講義項目】情報の倫理、データ・AI利活用
【一般目標（GIO）】
インターネット事件と犯罪をめぐる法律およびネットワーク・エチケットを理解する。また、名誉毀損、プライバシーおよび著作権の概念とその理解をする。 | 【講義内容】タブレット端末またはコンピュータ取り扱いの基本
【到達目標（SBOs）】
1）タブレット端末またはコンピュータの電子機器としての弱点を知り、日常の取り扱い方法を習得する。
2）電源投入からキーボードの操作を習得する。
3）タブレット端末またはコンピュータの基本構成を知り、各部分の操作方法を習得する。
【講義内容】情報の倫理、社会で起きているAIについて
【到達目標（SBOs）】
1）インターネットに関連する事件および犯罪について、実際の事例および裁判判決等を示し、関連法律（刑法、民法）について説明できる。また、データ･AI利活用およびデータを守る上での留意事項が説明できる。
2）ネットワーク・エチケットを実践できる。
3）名誉毀損、プライバシー、著作権の概念を理解し、インターネットでの事件、犯罪等に関わらないような知識を習得する。
4)社会で起きているAI等の変化を理解し、データ･AI利活用の最新動向についての知識を習得する。
【予習・復習】 予習:シラバスを読んで学習内容を確認し、コンピュータの取扱いを理解する。(20分) 復習:授業でふれた用語を再確認する。(25分) | 前田初彦、久保勝俊、吉田和加 |
|
| 2 | 【講義項目】情報リテラシー2
【一般目標（GIO）】
インターネット接続の設定および電子メールを理解する。Microsoft Officeのインストール、ソフトウェアの使用方法を理解する。 | 【講義内容】情報リテラシー2
【到達目標（SBOs）】
1）TCP/IP、プロキシサーバー、電子メールなどの仕組みを理解し、インターネットへの接続ができる。
2)Microsoft Officeをインストールしその基本操作ができる。
【予習・復習】 予習:シラバスを読んで学習内容を確認し、コンピュータの取扱いを理解する。(20分) 復習:授業でふれた用語を再確認する。(25分) | 杉田好彦、河合遼子 |
|
| 3 | 【講義項目】
統計ソフトウェア１
【一般目標（GIO）】
医学における統計および論文検索の必要性を認識し、タブレット端末を用いて正しい知識を得るためのスキルを身につける。また、Microsoft Excelを用いて簡単な集計分析ができることを目標とする。 | 【講義内容】
論文検索およびExcelによる集計、データ･AI利活用の現場と技術
【到達目標（SBOs）】
１） 医中誌、PubMedにて論文の検索ができる。
２） Microsoft Excelの基本操作、集計ができる。
３） データ･AI利活用の現場と技術について説明できる。
【予習・復習】
予習
・学習内容の確認をする。（10分）
・論文の検索サイトについて確認する。（10分）
復習
・医中誌、PubMedにて論文を検索する。（10分）
・Excelを用いて、課題（データの基本集計）に取り組む。（15分） | 野々山順也 |
|
| 4 | 【講義項目】
統計ソフトウェア１
【一般目標（GIO）】
医学における統計および論文検索の必要性を認識し、タブレット端末を用いて正しい知識を得るためのスキルを身につける。また、Microsoft Excelを用いて簡単な集計分析ができることを目標とする。 | 【講義内容】
Excelによる分析
【到達目標（SBOs）】
1)Microsoft Excelを用いて基本的な検定ができる。
2)データ･AI利活用の実際について説明できる。
【予習・復習】
予習
・学習内容の確認をする。（10分）
・前回の課題（データの基本集計）の正誤確認および集計を踏まえての分析方法を学ぶ。（10分）
復習
・Excelを用いて、課題（データの分析）に取り組む。（25分） | 野々山順也 |
|
| 5 | 【講義項目】医用画像
【一般目標（GIO）】
歯科の医用画像に関する知識を習得し、医用画像を有効に活用するために画像アプリのダウンロードを行う。 | 【講義内容】医用画像
【到達目標（SBOs）】
1)歯科における医用画像の種類を列挙できる。
2)医用画像のデジタル化について説明できる。
3)DICOM画像について説明できる。
4)画像アプリをダウンロードしてインストールできる。
5)医用画像でのデータ･AI利活用の現場と技術について説明できる。
【予習・復習】 予習:シラバス・テキストを読んで学習内容を確認する。(20分) 復習:授業でふれた用語を再確認する。(25分) | 内藤 宗孝 |
|
| 6 | 【講義項目】
プログラミング開発環境の構築
【一般目標（GIO）】
1) Python3をオフィシャルサイトからdownloadし、プログラミングエディターの使用を学ぶ。また、PCのディレクトリー構造を理解し、ターミナルの使い方を理解する。 | 【講義内容】Python開発環境の構築とサンプルプログラムの記述
【到達目標（SBOs）】
1)Python3をインストールできる。
2)ターミナルコマンドが使用でき、ディレクトリ構造を説明できる。
3)プログラム用エディターにより小規模プログラムを記述できる。
4)import文の記述とメソッドの呼び出しができる。
○教科書p10, 20,21,22~26
【予習・復習】 予習:教科書第1章を熟読する。(20分) 復習:第２章のturtleモジュールの使用ができるようにする。(25分)
【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1) | 河合達志、堀美喜 |
|
| 7 | 【講義項目】
繰り返し構文,if文の記述
【一般目標（GIO）】
1)While True: ならびに for文の繰り返しプログラミング構造を理解し、if文による条件分岐を理解する。 | 【講義項目】
繰り返し構文,if文の記述
【一般目標（GIO）】
While True: ならびに for文の繰り返しプログラミング構造を理解し、if文による条件分岐を理解する。
---------
【講義内容】無限ループと有限回数のループをプログラム内部に記述し、条件分岐と連携する。
【到達目標（SBOs）】
1)Wile True:を記述し無限ループを構築できる。
2)for文を用いて決められた回数だけループを形成することができる。
3)ループ内でrandomモジュールを使用することができる。
4)ループ内においてif文による条件分岐を記述できる。
○教科書27~41
【予習・復習】 予習:教科書第2章の基本プログラムを理解する。(20分) 復習:第２章のturtleモジュールの使用ができるようにする。(25分)
【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1) | 河合達志、堀美喜 |
|
| 8 | 【講義項目】
関数の使用方法
【一般目標（GIO）】
1)関数の作り方を学ぶ。
2)関数の引数の概念を理解する。
3)Tkinterモジュールの使用方法を理解する。 | 【講義内容】 関数を用いた規模の大きなプログラムの作成
関数を中核とした標準的なプログラム作成法を習得する。
【到達目標（SBOs）】
1)第3章のサンプルプログラムのクラスライブラリの呼び出しを説明できる。
2)TkinterのGraphicシステムを用いることができる。
3)Tkinterモジュールを用いて作画ができる。
4)関数の作成、呼び出しができる。
○教科書P42~47
【予習・復習】
予習
第3章の狙い(p42)を理解する（20分)
復習
関数の作成と呼び出し方法を完全にする（25分)
【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1) | 河合達志、堀美喜 |
|
| 9 | 【講義項目】
クラスライブラリーの使用方法
【一般目標（GIO）】
1)TkinterモジュールのCanvasシステムの使い方を学ぶ
2)object 移動の基本概念を学ぶ | 【講義内容】Pythonの標準Graphicモジュールの使い方
Canvasシステムを用いてobject 移動の技術を習得する。
【到達目標（SBOs）】
1)object（インスタンス）の生成ができる。
2)ボールの形状をしたobjectを移動することができる。
3)第3章3-3のサンプルプログラムの説明ができる。
○教科書p48~53
【予習・復習】
予習
・Tkinterモジュールの呼び出し方法（20分)
復習
・Tkinterのcallとobject生成ならびに移動コマンドの熟知（25分)
【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1) | 河合達志、堀美喜 |
|
| 10 | 【講義項目】
歯の３次元画像の構築
【一般目標（GIO）】
1)Blenderの基本操作
2)Blenderによる基本形状のモデリング
3)上顎6番のモデリング | 【講義内容】Blenderによる歯の立体モデルの作成
汎用３次元モデルソフトを用いて歯の３次元データを作成する。
【到達目標（SBOs）】
1)Blenderの基本操作ができる。
2)球、正６面体などの基本形状をモデリングできる。
3)正６面体から上顎6番の外形をモデリングできる。
4)湾曲徴など歯の形状の特徴を外形に付与することができる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/
【予習・復習】
予習
・上顎６番の立体形状を復習する（20分)
復習
・Blenderで上顎6番の外形が作成できるようにする（25分)
【コアカリ】
D-2 （CAD/CAM用３次元データの理解）
E-3-1) （歯種別の形態と特徴を説明できる） | 河合達志、堀美喜 |
|
| 11 | 【講義項目】
歯の３次元データ作成とPythonによるコントロール
【一般目標（GIO）】
1)上顎6番の精密なモデリングを行う。
2)STLデーターとしてエクスポートする。
3)Pythonによる歯の３次元データを制御する。 | 【講義内容】歯の立体モデルの作成とPython制御
Blenderにより歯のモデリングを行いその立体モデルをPythonによって制御する。
【到達目標（SBOs）】
1)スカルプトモードを用いて上顎6番の精密なモデリングができる。
2)完成した歯のモデルをPythonによって移動できる。
3)Blenderのスクリプト画面にPythonのソースコードを記述できる。
4)Pythonスクリプトにより上顎6番の複製、回転、レンダリング、外部出力ができる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/
【予習・復習】
予習
・モデリングの方法を復習する（20分)
復習
・BlenderのPython制御の概要を理解する（25分)
【コアカリ】
D-2
E-3-1) | 河合達志、堀美喜 |
|
| 12 | 【講義項目】
汎用I/O基板の入出力とA/D変換
【一般目標（GIO）】
1)Arduinoの外部接続端子の制御方法
2)出力データーの生成方法
3)外部装置への信号の送り方と配線
4)外部信号の入力方法
5)アナログ信号のデジタル変換法 | 【講義内容】汎用I/O基板の入出力回路の制御
Aruduinoから外部へ５Vの出力信号を送りLEDを点灯制御する。
Aruduinoへ外部から0~5vのアナログデータをデジタル化して入力する。
【到達目標（SBOs）】
1)Aruduino制御モジュールを呼び出すことができる。
2)制御モジュールから出力信号を生成できる。
3)外部接続端子からブレッドボードに信号を送りLEDを点灯できる。
4)入力系と出力系の違いを説明できる。
5)A/D変換の基礎を説明できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/
【予習・復習】
予習
・代表的な電子部品の名称を記憶する（20分)
復習
・Aruduino制御モジュールの使い方（25分)
【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
D-2 （CAD/CAM用切削器具の理解） | 河合達志、堀美喜 |
|
| 13 | 【講義項目】
A/D変換と熱電対信号入力
【一般目標（GIO）】
1)A/D変換と熱電対信号の受信
2)CDSセンサーからの信号入力
3)熱電対回路の作製
4)熱電対からの信号入力 | 【講義内容】A/D変換による入力信号の理解
CDS,熱電対からの信号をA/D変換し、RaspberryPiに格納する。
【到達目標（SBOs）】
1)A/D変換する回路を説明できる。
2)CDSからの入力回路を組み立て信号をRaspberryPiに格納できる。
3)熱電対の回路をハンダ付けにより製作できる。
4)温度変化に対する熱電対の出力の変化をRaspberryPiで測定できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/
【予習・復習】
予習
・アナログ信号とデジタル信号の違いを理解する（20分)
復習
・A/D変換システムの概要を理解する（25分)
【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
D-2 | 河合達志、鶴田昌三 林達秀、朝倉正紀 堀美喜 |
|
| 14 | 【講義項目】
人工知能の構造
【一般目標（GIO）】
1)人工知能の構成
2)人工知能の学習
3)勾配降下法
4)neuralnetworkの実装 | 【講義内容】人工知能の基本知識の習得
neuralnetworkを人工知能のモデルとしてその構造を理解する。
【到達目標（SBOs）】
1)人工知能の構造の概略が説明できる。
2)人工知能の学習のアルゴリズムが説明できる。
3)勾配下降法による特徴点の抽出が説明できる。
4)Pythonにより記述されたneuralnetworkの構造を説明できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/
【予習・復習】
予習
・Webで人工知能の概略を検索する（20分)
復習
・neuralnetworkの構造を理解する（25分)
【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1) | 河合達志、堀美喜 |
|
| 15 | 【講義項目】
人工知能の訓練とpredict
【一般目標（GIO）】
1)mnistデータ構造の理解
2)ハイパーパラメーターの設定
3)neuralnetworkの訓練
4)手書き数字のAIによる認識
5)個人識別と人工知能 | 【講義内容】neuralnetworkによる手書き数字の認識
neuralnetworkを訓練し手書きの数字を認識する人工知能モデルを構築する。
【到達目標（SBOs）】
1)mnistデータによるneuralnetworkの訓練ができる。
2)ハイパーバラメータの設定ができる。
3)GPUの役割を説明できる。
4)手書き数字の認識をneuralnetworkにより行うことができる。
5)Pythonプログラミングによりどのように個人識別が行われるか説明できる。
○http://www-ict.dent.agu.ac.jp/
【予習・復習】
予習
・neuralnetworkの構造を理解する（20分)
復習
・neuralnetworkの訓練と未知データーの認識ができる（25分)
【コアカリ】
A-8-1)
A-9-1)
B-2-3) （歯科による個人識別） | 河合達志、堀美喜 |
|