機械システム工学セミナー [A2][遠隔(同)][ヘルステック]

開講年度

2025年度

開講学期

後期

科目名

機械システム工学セミナー

授業種別

演習

科目名（英語）

Seminar

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A3000028 機械システム工学セミナー [A2][遠隔(同)][ヘルステック]

担当教員

金田祥平

単位数

2.0単位

曜日時限

月曜3限

キャンパス

新宿　遠隔

教室

学位授与の方針

具体的な到達目標

受講にあたっての前提条件

授業の方法とねらい

ヘルステックはHealthとTechnologyを掛け合わせた造語で，医療，介護，予防など健康に関連する領域の課題を，AIやICTなどのソフトウェア技術とマイクロデバイス，ウェアラブルデバイスなどのハードウェア技術を組み合わせて解決する分野の総称です．
本セミナーでは，ヘルステック関連新聞記事を調査，その内容プレゼンすることを通じ，最新技術動向や関連企業について知見を深めます．また，顔の自動認識や体の姿勢推定などのAI技術を用いた健康モニタリングアプリのアイディアを出し合うことを通じ，AI技術の応用力とプロジェクトの企画力を養います．

AL・ICT活用

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション・ディベート／プレゼンテーション／実習・フィールドワーク

第1回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

事前学習

クロステックと呼ばれる分野に関しての調査．

2時間

授業内容

授業内容ガイダンス．

事後学習・事前学習

クロステックと呼ばれる分野に関しての調査．

2時間

第2回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン資料作成(1回目)．

事後学習・事前学習

<事後学習>上記プレゼン資料のブラッシュアップ(1回目)．

2時間

第3回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン(1回目)．

事後学習・事前学習

<事後学習>プレゼンでの質疑応答・ディスカッションを踏まえた上での上記プレゼン資料のブラッシュアップ(1回目)．

2時間

第4回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン資料作成(2回目)．

事後学習・事前学習

<事後学習>上記プレゼン資料のブラッシュアップ(2回目)．

2時間

第5回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン(2回目)．

事後学習・事前学習

<事後学習>プレゼンでの質疑応答・ディスカッションを踏まえた上での上記プレゼン資料のブラッシュアップ(2回目)．

2時間

第6回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン資料作成(3回目)．

事後学習・事前学習

<事後学習>上記プレゼン資料のブラッシュアップ(3回目)．

2時間

第7回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン(3回目)．

事後学習・事前学習

<事後学習>プレゼンでの質疑応答・ディスカッションを踏まえた上での上記プレゼン資料のブラッシュアップ(3回目)．

2時間

第8回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(1回目)

事後学習・事前学習

<事後学習>顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(1回目)

2時間

第9回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(2回目)

事後学習・事前学習

<事後学習>顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(2回目)

2時間

第10回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(3回目)

事後学習・事前学習

<事後学習>顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(3回目)

2時間

第11回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(4回目)

事後学習・事前学習

<事後学習>顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(4回目)

2時間

第12回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(5回目)

事後学習・事前学習

<事後学習>顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(5回目)

2時間

第13回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

以下の各ブロックの各技術の調査といずれかの技術を用いた新規アプリに関するプレゼン資料の作成．

ブロックA
・Facial Landmark Detection (顔パーツ推定技術)
・Human Body Pose Estimation (ヒト姿勢推定技術)
・Hand Pose Estimation (手の姿勢推定技術)
・Animal Pose Estimation (動物の姿勢推定技術)
・Emotion Recognition(感情認識)技術
・Object Detection (物体検出技術)
などのコンピュータビジョン(Computer Vision)技術や

ブロックB
・音声認識技術
・音声感情認識技術
・自然言語処理技術
などの音声や言語処理に関するAI技術

ブロックC
・VR (仮想現実)
・AR (拡張現実)
・MR (複合現実)
XR(クロスリアリティ)技術

事後学習・事前学習

<事後学習> プレゼン資料のブラッシュアップ．

2時間

第14回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

13回目の授業で作成した資料によるプレゼン．

事後学習・事前学習

<事後学習>プレゼンでの質疑応答・ディスカッションを踏まえた上での上記プレゼン資料のブラッシュアップ．

2時間

第15回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

振り返り学習

事後学習

ヘルステック技術と次世代ヘルスケアサービスに関する調査．

2時間

成績評価の方法

授業内でのプレゼンの内容ならびにディスカッションを通じて評価を行う．

受講生へのフィードバック方法

授業内でのプレゼンでの質疑応答．

教科書

特になし．

参考書

特になし．

オフィスアワー

金曜日：12:40〜13:30（八王子校舎16号館224室）

受講生へのメッセージ

実務家担当科目

実務家担当科目ではない

実務経験の内容

教職課程認定該当学科

該当なし

その他の資格・認定プログラムとの関連

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