自然科学系科目
電気電子数学入門／Introduction to Electrical and Electronic Mathematics
- 担当教員名 東 剛人(工学部)
- 学期・曜日時限 前期 水曜9-10時限
- 時間割コード G590000
- 単位数 2
- 授業の内容
基盤工学科の学生にとって必須である数学科目の学習は，1年次の基礎微積分学から始まります。これと同時進行する本講義では，上記数学科目を履修する上で土台となる数学の知識を学びます。さらに，基礎物理学で学ぶ運動方程式の解法を学びます。運動方程式の解法は電気電子分野の現象を理解する際に必要となります。
物理学入門／Introduction to Physics
- 担当教員名 夏目 ゆうの(教育学部)
- 学期・曜日時限 前期 水曜3-4時限
- 時間割コード G590001
- 単位数 2
- 授業の内容
「力学」、「熱力学」、「波動」、「電場・磁場」に関する基礎的な事項を簡単な実験を通して学ぶ。
家庭の中の物理／Physics at home
- 担当教員名 湯上 登(工学部)
- 学期・曜日時限 前期 水曜3-4時限
- 時間割コード G590002
- 単位数 2
- 授業の内容
現代社会で用いられている科学技術のうち，物理学を用いているものについて，その基礎的な物理現象を理解する。
ｴﾚｸﾄﾛﾆｸｽ科学史／History of Electronics
- 担当教員名 入江 晃亘(工学部)
- 学期・曜日時限 前期 水曜3-4時限
- 時間割コード G512340
- 単位数 2
- 授業の内容
エレクトロニクスは，現代社会を支える重要な基盤であり，将来にわたって人々が豊かな社会生活を営むために不可欠なものである．本講義では，エレクトロニクスの歴史を概観することにより，如何にして新しい技術が誕生したか，また，その意義について解説する。
ﾊﾞｲｵﾐﾒﾃｨｸｽ入門／Introduction of Biomimetics
- 担当教員名 中林 正隆(工学部)
- 学期・曜日時限 後期 金曜7-8時限
- 時間割コード G512345
- 単位数 2
- 授業の内容
生物が持つ高度な機能や製造過程を模倣して，技術開発に活かす学問領域バイオミメティクス(生物模倣技術)に関して体系づけて解説します．基本的な生物の組織構造から地球環境全体から見た「技術体系」，そしてこの学問領域の研究・市場動向，生物が進化によって得てきた効率的な動きや構造がいかに技術開発に用いられているのかを学ぶ。
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽのための数学／Mathematics for Data Science
- 担当教員名 小林 玉青(基盤教育)
- 学期・曜日時限 前期 水曜3-4時限
- 時間割コード G585301
- 単位数 2
- 授業の内容
データサイエンスでは数学的思考に基づいてデータを取り扱い、戦略・施策に生かすことが求められる。本授業では、データサイエンスの基盤となる数学のうち、ベクトルと行列、微分積分の基礎的な講義を行う。高校で数学Iのみしか履修していない場合も考慮し、高校分野の復習から講義を構成する。なるべく説明は少なくし、演習の時間を多くとる。演習の時間はグループで教え合って、時間内に出来るだけ全員が多くの問題を解けるようになることを目指す。手を動かして計算することを通して、データサイエンスの基盤となる数学的テクニックへの理解を深める。最終的には、本授業から実際のデータサイエンスにおいて、より高度な数学を実践できる基盤を作る。
物質･材料の機器分析入門／Introduction to Instrumental Analysis
- 担当教員名 松本 太輝(地域創生推進機構)
- 学期・曜日時限 前期 水曜7-8時限
- 時間割コード G525577
- 単位数 2
- 授業の内容
大学の研究室や分析の現場に常備されているような汎用型の分析機器を多数取り上げ、各機器に対して原理、機能、特徴などを横断的に概括する。
ﾉｰﾍﾞﾙ化学賞周辺の化学／Chemistry related to Nobel Prize in Chemistry
- 担当教員名 横田 信三(農学部)
- 学期・曜日時限 後期 月曜1-2時限
- 時間割コード G590003
- 単位数 2
- 授業の内容
ノーベル化学賞に関連した化学における重要な知見や分析手法を講義で説明し、また、２つの主要な化学機器分析法を実習を通して説明する。
化学ﾌﾟﾛｾｽ工学入門／Introduction to Chemical Process Engineering
- 担当教員名 佐藤 正秀(工学部)
- 学期・曜日時限 後期 金曜3-4時限
- 時間割コード G525611
- 単位数 2
- 授業の内容
化学に限らず、バイオ、エレクトロニクス、自動車に至る各種工業生産に関わる製造プロセスの中では、ものを分ける・流す・反応させる・他のものとの熱の授受などの操作が数多く行われています。この授業では、工業生産に関わる製造プロセスで発生している各種現象を説明できる化学・プロセス工学の基礎を、地域における例を上げつつ学んでいきます。
香り･毒･兵器(やり直し高校化学→大学教養の化学)／Introduction of chemistry
- 担当教員名 大庭 亨(工学部)
- 学期・曜日時限 前期 水曜3-4時限
- 時間割コード G590004
- 単位数 2
- 授業の内容
どうやら化学は「むやみやたらと暗記させる嫌な科目」と思われているらしい。しかし、化学は「物質の科学」であり、世界のあらゆる物事を理解するための基礎の一つだ。例えば、スマホは物質でできているし、ウイルスもヒトも物質でできている。地球温暖化には物質の視点が不可欠だし、水や石油や希少金属をめぐる紛争もそうである。美術品の修復も、発掘品の年代測定も、科学捜査も物質の科学だし、ブラックホールに吸い込まれているガスも物質である。そこでこの科目では、高校化学や受験化学をめぐる嫌な思い出をリセットし、21世紀を創る大学生にふさわしい「物質の科学の視点」を身につけることを目標とする。化学が苦手な人も、化学を思い出せない人も歓迎です。
人間生活と植物／Human Life and Plants
- 担当教員名 山根 健治(農学部)
- 学期・曜日時限 後期 木曜1-2時限
- 時間割コード G590005
- 単位数 2
- 授業の内容
私たちの生活となじみが深い 植物たちのルーツを探り、森林資源保護と地球温暖化、食料の安全性を脅かす放射線対策、食糧資源としての植物の重要性と世界的な需給関係、農業とバイオテクノロジーなどを取り上げます。また、暮らしに潤いや彩を与える「くだもの」と「花，庭園，市民農園」などをテーマに実例を紹介しながら機能的特徴と文化的側面について解説します。植物の持つ特性やそれを利用発展させる農業、造園などを総合的に学んでもらいます。
AI･機械学習入門／Introduction to AI and Machine Learning
- 担当教員名 畑中 信一(基盤教育)
- 学期・曜日時限 後期 火曜7-8時限
- 時間割コード G585300
- 単位数 2
- 授業の内容
AI（Artificial Intelligence: 人工知能）は現在では至る所に使用されています。声で話しかけるとスマートフォンが答えてくれたり、顔認証でロックが解除されたり、通訳や翻訳もAIによって格段に精度が上がっています。囲碁AIや将棋AIもプロに勝利するレベルですし、自動運転やロボット制御等、例を挙げたらキリがありません。「AIとは何か」からはじめて、現在のAIブーム（第3次AIブーム）のきっかけとなった機械学習のしくみ（アルゴリズム: 計算手法）について、やさしく解説します。
人間社会と情報の世界C(統計学入門)／Information and Society C
- 担当教員名 小林 玉青(基盤教育)
- 学期・曜日時限 後期 オンデマンド科目
- 時間割コード G541070
- 単位数 2
- 授業の内容
今日の社会は、情報通信技術や計測技術の発展により、自然現象・社会現象に関する多種多様な大量のデータで溢れており、それらの現象を科学的に理解するためにはデータ分析が必要です。そのデータ分析では、情報学の手法によってデータを処理し、統計学を用いてデータの特徴・規則性を見つけ出し、確率論の言葉によって対象となる現象を数学的に表現します。そしてこれら一連のデータ分析プロセスは、あらゆる分野のデータサイエンスにおいて中心的な役割を担っています。本科目ではデータサイエンスの基盤となる統計学（及び確率論）の基礎を講義形式（オンデマンド）で学習します。
C言語･ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞ入門／Introduction to C Language and Programming
- 担当教員名 倪 永茂(国際学部)
- 学期・曜日時限 後期 水曜3-4時限
- 時間割コード G590006
- 単位数 2
- 授業の内容
パソコン，ゲーム機，携帯電話等，ソフトウェア無しでは機能しない機械が身の回りにいっぱいあります．本授業では，ソフトウェアの作成に欠かせないプログラム言語の一つ，Ｃ言語について，多くの課題をこなすことにより，その基礎知識や基本文法を学びます．C言語の影響を受けた言語が数多くあるので，Ｃ言語をマスターすれば，他言語の習得にも役立ちます。
ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞ応用／Applied Programming
- 担当教員名 横田 隆史(工学部)
- 学期・曜日時限 前期 月曜3-4時限
- 時間割コード G590007
- 単位数 2
- 授業の内容
コンピュータの使い方を覚えても，コンピュータについて学んだことにはならない．この科目では，プログラミングの側面からコンピュータへの理解を深め，能動的に使う姿勢を養う．そのために，まずプログラミングの初歩を学んだうえで，実社会の中での我々とコンピュータとの係わりについて学んでいく。
ｸﾞﾗﾌｨｯｸｽ入門／Introduction to Computer Graphics
- 担当教員名 森 博志(工学部)
- 学期・曜日時限 後期 金曜9-10時限
- 時間割コード G540955
- 単位数 2
- 授業の内容
本授業は，コンピュータグラフィックス（CG）に関する講義と，CG制作ソフトウェアによる３次元世界の記述の作成実習からなる。中間と期末の２回に分けて制作した作品の発表会を実施する。
ｲﾝﾀｰﾈｯﾄのしくみ／The Basics and Fundamentals of the Internet
- 担当教員名 三原 義樹(総合メディア基盤センター)
- 学期・曜日時限 後期 月曜9-10時限
- 時間割コード G590008
- 単位数 2
- 授業の内容
インターネットの基本的な「しくみ」を習得し，世界の情報通信について実例を通じて理解を深めます。
ｲﾝﾀｰﾈｯﾄのしくみ／The Basics and Fundamentals of the Internet
- 担当教員名 三原 義樹(総合メディア基盤センター)
- 学期・曜日時限 後期 木曜9-10時限
- 時間割コード G590009
- 単位数 2
- 授業の内容
インターネットの基本的な「しくみ」を習得し，世界の情報通信について実例を通じて理解を深めます。
Webのしくみ／The Basics and Fundamentals of the World Wide Web
- 担当教員名 永井 明(総合メディア基盤センター)
- 学期・曜日時限 後期 月曜7-8時限
- 時間割コード G590010
- 単位数 2
- 授業の内容
World Wide Web（ワールドワイドウェブ）の基本的な「しくみ」を習得し、世界の情報通信について実例を通じて理解を深めます。
Webのしくみ／The Basics and Fundamentals of the World Wide Web
- 担当教員名 永井 明(総合メディア基盤センター)
- 学期・曜日時限 後期 木曜7-8時限
- 時間割コード G590011
- 単位数 2
- 授業の内容
World Wide Web（ワールドワイドウェブ）の基本的な「しくみ」を習得し、世界の情報通信について実例を通じて理解を深めます。
Introduction of Psychiatry：英語で学ぶ精神医学入門／Introduction to Psychiatry
- 担当教員名 原口 正(全学共通保健管理センター)
- 学期・曜日時限 後期 水曜7-8時限
- 時間割コード G590012
- 単位数 2
- 授業の内容
精神医学の概要について英語テキストの読解と解説を行う。
ﾜｲﾔﾚｽ通信のしくみ／Fundamentals of Wireless Communication Systems
- 担当教員名 古神 義則(工学部)
- 学期・曜日時限 後期 金曜1-2時限
- 時間割コード G541260
- 単位数 2
- 授業の内容
携帯電話に代表されるワイヤレス通信システムの基本をやさしく紹介します。また簡単な通信システムを作製するという実習も用意します。（受講生の数によっては実施できない場合があります）
ICTを活用した教育の理論と実践／Theory and Practice of Education Utilizing ICT
- 担当教員名 川島 芳昭(教育学部)
- 学期・曜日時限 前期 水曜7-8時限
- 時間割コード G541270
- 単位数 1
- 授業の内容
中・高等学校の全ての教員に必要なICTを活用した教育の意義やなぜ必要なのかを理論的に解説します。また，ICTを活用した授業設計の方法や注意点などについて具体的に解説します。
人間社会と科学の世界C(ﾃﾞｰﾀﾘﾃﾗｼｰ)／Science and Society C
- 担当教員名 畑中 信一(基盤教育)
- 学期・曜日時限 前期 オンデマンド科目
- 時間割コード G580090
- 単位数 2
- 授業の内容
情報通信技術や情報機器の急速な発展により、大量のデータが簡単に得られるビッグデータの時代になりました。ビッグデータ時代に、溢れかえるデータに訳も分からずに流されることなく、データの内容を理解し、活用すべきデータを選んで分析し、データを正しく解釈することが必要です。ここで、「リテラシー(literacy)」とは基本となる「読み書きの能力」のことで、「読み・書き・そろばん」と言われることも多いです。この授業ではデータの読み方・扱い方の基本を学び、データを理解し、説明し、活用できるような基礎力を養います。
人間社会と科学の世界C(Python入門)／Science and Society C
- 担当教員名 畑中 信一(基盤教育)
- 学期・曜日時限 後期 オンデマンド科目
- 時間割コード G580093
- 単位数 2
- 授業の内容
Web開発やデータ分析、AI･機械学習の分野で大人気のプログラミング言語Python(パイソン)の入門です。Pythonは文法がシンプルで見やすく簡潔なプログラムコード(コンピュータに実行させるための命令文)となるため、初心者にやさしく、わかり易い上、汎用性が高く、豊富なライブラリを使って高度なことも簡単にできます。Pythonの基本から、よく使うライブラリのPandas(パンダス：表データ加工)、NumPy(ナンパイ：配列計算)、Matplotlib(マットプロットリブ：グラフ描画)等の使い方まで解説します。さらに、機械学習・深層学習ライブラリを使ってAI(人工知能)もつくれます。
人間の感覚を測る／Measurement of Human Feeling
- 担当教員名 渡邊 信一(工学部)
- 学期・曜日時限 前期 月曜9-10時限
- 時間割コード G590013
- 単位数 2
- 授業の内容
この授業では「人間の感覚」をテーマに実際に受講生たち自らが考えた実験を行い，この実験から得られたデータに対して，統計的手法を用いて分析を行います．その結果を考察し，発表してもらいます．この授業はグループワークによる実験の計画立案，実施，分析，考察を行いこれらの一連の作業を通して，受講生間のコミュニケーション能力，自主性の育成，統計学の実践的応用例の体験を目的としたアクティブラーニング科目です。
生物の多様性とは何か／What is Biodiversity
- 担当教員名 西尾 孝佳(雑草管理教育研究センター)
- 学期・曜日時限 後期 月曜5-6時限
- 時間割コード G580030
- 単位数 2
- 授業の内容
この授業で焦点を合わせるのは「生物多様性」です。|環境破壊の中でも，回復が最も難しいのが生物多様性の破壊です。野生で生活する個体が失われると，その個体群を回復させるのは非常に困難で，絶滅すれば，その種は二度と戻りません。人間は生態系がもたらす様々なサービスに完全に依存していて，そのサービスの相当部分を生物多様性がもたらしています。本講義では，「生物多様性を失うと，こうしたサービスも失われるのか」という問いかけに応じた様々な研究事例と，それらから得られた知見を平易に紹介します。
雑草観察入門／Introduction to Field Methods in Weed Science
- 担当教員名 西尾 孝佳(雑草管理教育研究センター)
- 学期・曜日時限 前期 水曜3-4時限
- 時間割コード G580037
- 単位数 2
- 授業の内容
この授業で焦点を合わせるのは，「雑草」です。|私たちの身の回りには様々な種類の雑草が暮らしており，その観察は最も手軽に自然や多様性を感じられる手段の一つです。この手軽さから，雑草は生態や進化を研究する材料として古くから利用され，多くの知見が蓄積されてきました。本講義では，大学キャンパスに生育する雑草を観察材料として用い，植物の生態と進化，そしてそれらに及ぼす人の役割について学びます。
食×SDGs／Food×SDGs
- 担当教員名 橋本 啓(農学部)
- 学期・曜日時限 後期 オンデマンド科目
- 時間割コード G580062
- 単位数 2
- 授業の内容
皆さんは、食べたいものを、食べたい時に、食べたいだけ食べることができる状況にあると思います。（もちろん100％ではないでしょうし、様々な理由で制限をしている人もいるでしょうが。）しかし、そのような状況は決して当たり前のものではありません。また、いつまでこの状況が続くのかも分かりません。本授業では、食に関して様々な観点から学び、科学的な理解を深めるとともに、社会的な問題点に関しても意識することができる見方・考え方を養うことを目指します。
ﾃﾞｰﾀｻｲｴﾝｽ基礎／Basic Course of Data Science
- 担当教員名 熊本 真一郎(基盤教育)
- 学期・曜日時限 後期 火曜3-4時限
- 時間割コード G585290
- 単位数 2
- 授業の内容
今日の社会は、情報通信技術や計測技術の発展により、あらゆる分野において多種多様な大量のデータで溢れています。そしてそれらのデータから価値ある情報を抽出し、予測、意思決定、自動化、最適化、課題解決等に活用する一連のプロセスは、一般に「データサイエンス」と呼ばれ、近年その重要性が広く認識されるようになりました。本科目では、データサイエンスの基礎となる『数理的思考に基づくデータ分析手法（Excel）』と『プログラミング（Python）の基礎』を講義と実習を併用した形式で学習します。また、数学に苦手意識のある人やプログラミングが未経験の人でも理解できるように、基礎的内容を重点的に解説します。