●専門教育科目●専門教育科目 近年、至るところで耳にする「ビッグデータ」という単語ですが、コンピューター上で発生した大量のデータ(文字、画像、位置情報等)を指しています。ビッグデータ構築の大きな引き金となったのは、2007年にApple社により開発されたiPhoneと競合他社によるスマートフォンの爆発的普及です。個人単位でインターネットに気軽に接続し、情報を検索・提供する環境が整いました。これらのデータを利活用する技術のひとつが人工知能(AI)で、画像認識などで活用される「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」や自然言語処理技術の「GPT」(ChatGPTで話題)といった基盤研究は近年話題となっています。オンラインショッピングで有名なAmazonは、皆さんの購入履歴を参考にしおすすめ商品を表示するサービスにAIを活用しています。また、同社はビッグデータを蓄積する「クラウド」も早い段階から手掛けているほか、CNNの推進に貢献した「Mechanical Turk」も有名です。このように、データを扱う学問は産業界と深い関わりをもつだけでなくコンピュータハードウェア、ソフトウェア、インフラの基盤構築と多岐にわたるため、私たちの社会発展にとって欠かせないものとなっています。49必修・健康情報数学Ⅰ・健康情報統計Ⅰ・データサイエンス概論・コンピュータ概論・プログラミング基礎・ウェルネス概論・医療概論及び人体構造・機能選択・コンピュータ・グラフィックス・医療管理総論・簿記原理必修・公衆衛生学選択・データベース基礎・国際ネットワーク論・疫学・栄養学・食育と健康・保健医療情報学・社会福祉概論・情報処理論・プログラミング応用・プログラミング応用演習・アルゴリズム論・データ処理入門・情報化社会論・ネットワーク技術Ⅰ・ネットワークの構築と運用・ウェブデザイン・ウェブコンテンツ実践・情報と職業・健康情報数学Ⅱ・健康情報数学Ⅲ・健康情報統計Ⅱ・健康情報統計Ⅲ・社会調査法・AI・データサイエンスⅠ・AI・データサイエンスⅡ・臨床医学総論及び医療用語・臨床医学各論Ⅰ・臨床医学各論Ⅱ・診療情報管理論Ⅰ・診療情報管理論Ⅱ・医療管理各論・国際統計分類Ⅰ・健康ビックデータ・デジタルヘルスコミュニケーション・医療統計学・社会心理学・観光行動論・マーケティング論・市場調査論・会計学原理・経営戦略論・経営統計学・病院実務Ⅰ健康ビッグデータの収集と理解、健康課題の抽出、データ解析戦略の明確化、解析データの準備、機械学習によるモデルの構築、モデルの評価、モデルの社会実装までの流れを学びます。AIに関する技術・理論およびSociety5.0について先行事例を学びながら、機械学習の具体的手法および深層学習の代表的なモデルを活用したデータサイエンスについて学びます。データの可視化、統計学的推定・検定の基礎を理解した上で、社会に埋もれたデータから価値の高い特徴や傾向を見つけ出したり、未知のデータを予測するモデルの作成に挑戦します。年次2健康ビッグデータAIデータサイエンスⅠ/Ⅱ健康情報統計Ⅰ/Ⅱ/ⅢPICKUP 授業健康情報学科What is Big Data and AI ?Curriculum年次1
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