シラバス情報
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教員名 ： 森 武俊
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科目授業名称（和文） Name of the subject/class (in Japanese)
修士特別演習１Ａ
科目授業名称（英文） Name of the subject/class (in English)
Laboratory Works for Master Course 1A
授業コード Class code
998F304
科目番号 Course number
85GRRES501
教員名
姜 琇仁、森 武俊
Instructor
Taketoshi MORI
開講年度学期
2026年度前期
Year
2026年度
Semester
①First semester
曜日時限
集中講義
Class hours
Intensive course
開講学科・専攻 Department
先進工学研究科 機能デザイン工学専攻
Department of Medical and Robotic Engineering Design, Graduate School of Advanced Engineering 単位数 Course credit
2.00単位
授業の方法 Teaching method
卒業研究（研究指導）
Graduation research(Research Guidance) 外国語のみの科目（使用言語） Course in only foreign languages (languages)
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授業の主な実施形態 Main class format
① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class
概要 Description
修士特別演習１Ａは１年次の院生が履修する科目であり，センサ工学，画像処理，人工知能などに関する基礎知識ならびに応用研究に関する演習を行う．
This course is designed for first-year graduate students and focuses on exercises in fundamental knowledge and applied research in sensor engineering, image processing, and artificial intelligence. 目的 Objectives
センサ工学，画像処理，人工知能，機械学習，医用工学などに関する基礎知識ならびに応用研究手法の修得を目的とする．
ディプロマポリシーに該当する科目である． This course aims to equip students with fundamental knowledge and applied research methodologies in sensor engineering, image processing, artificial intelligence, machine learning, and biomedical engineering. It is designated as a course aligned with the Diploma Policy. 到達目標 Outcomes
各自の研究テーマに関して，基礎知識を修得し，研究動向が把握でき，新しいアイデアを考え，それをプログラミングで実現することが出来る．
Students will be able to acquire fundamental knowledge in their respective research areas, grasp current research trends, generate novel ideas, and realize these ideas through programming. 卒業認定・学位授与の方針との関係（学部科目のみ）
履修上の注意 Course notes prerequisites
特になし。
アクティブ・ラーニング科目 Teaching type（Active Learning）
課題に対する作文 Essay／ディベート・ディスカッション Debate/Discussion／プレゼンテーション Presentation／PBL (課題解決型学習) Problem-based learning／フィールドワーク Practice/Fieldwork／実習 Practical learning
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準備学習・復習 Preparation and review
・各自の研究テーマに対し準備を行うこと．
・終了後には復習・振り返りを行うこと．
成績評価方法 Performance grading policy
プレゼンテーションならびに研究過程，内容，成果により評価する．
Students will be evaluated based on their presentations and the research process, content, and outcomes. 学修成果の評価 Evaluation of academic achievement
・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している ・B：到達目標を達成している ・C：到達目標を最低限達成している ・D：到達目標を達成していない ・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している ・S：Achieved outcomes, excellent result ・A：Achieved outcomes, good result ・B：Achieved outcomes ・C：Minimally achieved outcomes ・D：Did not achieve outcomes ・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation 教科書 Textbooks/Readings
教科書の使用有無（有=Y , 無=N） Textbook used(Y for yes, N for no)
Y
書誌情報 Bibliographic information
看護理工学，東京大学出版会
Nursing Science and Engineering. University of Tokyo Press. MyKiTSのURL（教科書販売サイト） URL for MyKiTS(textbook sales site)
教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store). https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/ 参考書・その他資料 Reference and other materials
授業計画 Class plan
・前期前半
各自の研究テーマに関連し，その内容について理解をし，プレゼンテーションにて発表を行う． ・前期後半 各自の研究テーマについて，新しいアイデアを考え，理論展開を行う． 全対面授業回の受講を原則とします。尚、成績評価点は「成績評価方法」に従います。
Attendance at all in-person sessions is required in principle. Grades will be determined in accordance with the evaluation methods described above. 担当教員の実務経験とそれを活かした教育内容 Work experience of the instructor
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教育用ソフトウェア Educational software
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Python 3, C, C++, C#, Java and R.
備考 Remarks
特になし。
None. 授業でのBYOD PCの利用有無 Whether or not students may use BYOD PCs in class
Y
授業での仮想PCの利用有無 Whether or not students may use a virtual PC in class
N
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