生命科学部Faculty of Bioscience and Applied Chemistry
BOA300YD(境界農学 / Boundary agriculture 300)植物メディカルシステム学Plant Medical System
濱本 宏
授業コードなどClass code etc
学部・研究科Faculty/Graduate school | 生命科学部Faculty of Bioscience and Applied Chemistry |
添付ファイル名Attached documents | |
年度Year | 2021 |
授業コードClass code | H8028 |
旧授業コードPrevious Class code | |
旧科目名Previous Class title | |
開講時期Term | 春学期授業/Spring |
曜日・時限Day/Period | 水3/Wed.3 |
科目種別Class Type | |
キャンパスCampus | 小金井 |
教室名称Classroom name | |
配当年次Grade | |
単位数Credit(s) | |
備考(履修条件等)Notes |
成績優秀者の他学部科目履修制度で履修する学 生:教員の受講許可が必要(オンライン授業の場合は、学習支援システムで許可を得るようにする) |
他学部公開科目Open Program | |
他学部公開(履修条件等)Open Program (Notes) | |
グローバル・オープン科目Global Open Program | |
成績優秀者の他学部科目履修制度対象Interdepartmental class taking system for Academic Achievers | ○ |
成績優秀者の他学部科目履修(履修条件等)Interdepartmental class taking system for Academic Achievers (Notes) | |
実務経験のある教員による授業科目Class taught by instructors with practical experience | ○ |
SDGsCPSDGs CP | |
アーバンデザインCPUrban Design CP | |
ダイバーシティCPDiversity CP | |
未来教室CPLearning for the Future CP | |
カーボンニュートラルCPCarbon Neutral CP | |
千代田コンソ単位互換提供(他大学向け)Chiyoda Campus Consortium | |
カテゴリー<生命科学部>Category |
応用植物科学科 学科専門科目 |
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Outline (in English)
In this class, students study the technologies for data acquisition (field server, multirotor, next-generation sequencer, etc) and data processing (including the utilization of AI).
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の概要と目的(何を学ぶか)Outline and objectives
情報通信技術(ICT)の活用は、今後の農業の発展に不可欠である。農林水産省の食料・農業・農村白書にはロボット技術やICTを活用したスマート農業などが紹介されてきた。本授業では、農業の中でも植物医科学分野に関わるICT技術として、フィールドサーバーやドローンなど農業データの取得にかかわるハード面と、データ処理技術、機械学習、人工知能(AI)などデータの利用にかかわるソフト面とについて、これら農業に革命をもたらす技術の基礎を学ぶ。
到達目標Goal
農業や植物医科学におけるICTの利用例をもとに実務的な知識を身につける。また、その基盤をなす情報科学の基礎知識を得る。特に、関連する情報の検索とその活用、ゲノム情報の活用、画像解析技術の活用について具体的な例を学びながら最新の知識を得る。
この授業を履修することで学部等のディプロマポリシーに示されたどの能力を習得することができるか(該当授業科目と学位授与方針に明示された学習成果との関連)Which item of the diploma policy will be obtained by taking this class?
DP2
授業で使用する言語Default language used in class
日本語 / Japanese
授業の進め方と方法Method(s)(学期の途中で変更になる場合には、別途提示します。 /If the Method(s) is changed, we will announce the details of any changes. )
<<授業実施方法の詳細等は学習支援システムを通じてお知らせします>>情報科学の基礎と、画像解析技術の応用、農業や植物医科学における情報取得とその活用、遺伝子情報の植物医科学への応用などを順次学ぶ。授業の内容によって、コンピュータを持参し実際の作業を行う回も設定する。さらに、情報科学を活用することで、どのようなことが実現可能なのか、何がメリットで何が問題点なのか、今後農業や植物医科学にどのように活用できるのかを考える。また、データ解析の手法について簡単な演習を交えて解説する。区切りごとに課題を設定し提出させ、次の授業冒頭に解説を加えることでフィードバックをおこなう。
アクティブラーニング(グループディスカッション、ディベート等)の実施Active learning in class (Group discussion, Debate.etc.)
あり / Yes
フィールドワーク(学外での実習等)の実施Fieldwork in class
なし / No
授業計画Schedule
※各回の授業形態は予定です。教員の指示に従ってください。
第1回:はじめに
授業の進め方、授業概要の解説などガイダンス
第2回:現代社会と情報科学
現代社会・特に農業関係で使われている情報技術・情報通信技術の概説
第3回:農業・植物医科学における情報科学
特に農業にかかわる情報科学の概説
第4回:農業関連データを取得する技術とその応用(1)
フィールドサーバーやドローンなど現場からマクロなデータを取得する技術
第5回:農業関連データを取得する技術とその応用(2)
現場から取得されたデータの利用・応用、精密農業とスマート農業といった考え方の紹介
第6回:植物医科学に関連するデータベース
診断、防除に関わる国内外のデータベースの紹介
第7回:植物医科学に関連するデータベースの利用と診断システム
データベースの具体的な利用法の紹介と診断システムの解説
第8回:遺伝子データベースの植物医科学への利用
遺伝子データベースと植物病の診断、遺伝子データベースの実際の利用
第9回:植物医科学におけるデータベースの利用の実際
PC/インターネットを用いて実際に植物医科学関連データベースを調査する
第10回:情報技術の発達史
コンピュータの歴史やインターネットの普及など情報技術発達の歴史
第11回:データ解析の手法(1)
データ解析の基礎となる統計処理
第12回:データ解析の手法(2)
統計処理に用いるソフトウエア
第13回:データ解析の手法(3)
画像解析技術の基礎と手法
第14回:総合討論
ICTと植物医科学の接点に位置する最新Topicsの解説
授業時間外の学習(準備学習・復習・宿題等)Work to be done outside of class (preparation, etc.)
【本授業の準備・復習等の授業時間外学習は、4時間を標準とする】授業中に紹介したデータベースやシステム等を、復習の際に実際に使用し、利用するとともに、他の授業や実習の予習、復習等の際に利活用することを心がける。
テキスト(教科書)Textbooks
資料配布を基本とする。
参考書References
授業中に適宜紹介する。
成績評価の方法と基準Grading criteria
期末試験とレポート課題:80%、平常点20%で総合的に評価する。
学生の意見等からの気づきChanges following student comments
授業内容の理解を深めるために、実際にPCを利用した実習を活用する。
学生が準備すべき機器他Equipment student needs to prepare
必要に応じて指示するので、PCを持参する。
その他の重要事項Others
民間企業に勤務した教員が、開発された新技術に関してビジネス的な観点も取り入れいち早く説明する。