学部前学期

1. 1.データベース応用演習
   

1. •日時：水曜日2校時
   

2. •場所：61号館202教室
   

3. •内容：リレーショナルデータベースの操作についてSQLとPHPに重点を置いた演習を行うことにより、ウェブアプリケーションの作成を通して実践的なものへと発展させる。
   

2. 
   

2. 2.データベース工学・情報システム概論Ⅰ
   

1. ‣講義（1組）
   

2. •日時：木曜日1校時
   

3. •場所：70号館7011教室
   

4. •内容：データベースシステムの基本概念、リレーショナルデータベースの設計およびその操作言語であるSQLを講義する。
   

3. 
   

1. ‣講義（2組）
   

2. •日時：木曜日2校時
   

3. •場所：70号館7011教室
   

4. •内容：データベースシステムの基本概念、リレーショナルデータベースの設計およびその操作言語であるSQLを講義する。
   

4. 
   

3. 3.プログラミングの基礎及び演習
   

1. ‣演習
   

2. •日時：金曜日3校時
   

3. •場所：61号館202教室
   

4. •内容：演習問題のフローチャート（設計）の記述、テストデータにより設計の検証後コーディングする。プログラムの実行でも設計同様に検証する。フローチャート、変数設計、テスト設計、ソースコード、テストデータによる実行検証、実行結果をレポートとして提出する。
   

4. 
   

大学院前学期

4. 4.データベース工学特論
   

1. •日時：水曜日3校時
   

2. •場所：61号館201教室
   

3. •内容：データベースシステムの基本概念、リレーショナルデータベースの設計とその操作言語（SQL）について基礎と応用を通して、データベースの利活用の事例について理解を深める。
   

5. 
   

5. 5.ロハス工学特論
   

1. •日時：木曜日1時限または5時限
   

2. •場所：70号館7014教室
   

3. •内容：ロハスと情報
   

6. 
   

学部後学期

6. 6.ゼミナール
   

1. •日時：火曜日6校時
   

2. •場所：70号館7014教室（第1回〜第5回）　61号館306ゼミ室（第6回〜第15回）
   

3. •内容：卒業研究の準備段階として必要な基礎知識を身につけると同時に、問題解決能力、コミュニケーション能力、およびプレゼンテーション能力を養うことを目的とする。第6回以降は、配属が決定された各研究室においての受講となる。
   

7. 
   

7. 7.環境と情報
   

1. •日時：水曜日2校時
   

2. •場所：70号館7012教室
   

3. •内容：現在の地図は、デジタルにより提供されるようになっているが、GISが下支えしており、我々は無意識の内にGISを使用している。したがって、本授業ではGISとそれが扱う地理空間情報の基本概念、処理およびその操作を扱う。
   

8. 
   

8. 8.データベース工学B
   

1. ‣講義
   

2. •日時：水曜日3校時
   

3. •場所：70号館7046教室
   

4. •内容：データベースシステムの基本概念、リレーショナルデータベースの設計およびその操作言語であるSQLを講義する。
   

9. 
   

9. 9.ロハス工学入門
   

1. •日時：水曜日5校時
   

2. •場所：70号館7014教室
   

3. •内容：リモートセンシングは物を触らずに調べる技術の総称であり、人工衛星や飛行機に測定器（センサ）を搭載することにより、人間の眼で見えるものだけでは無い地球の様々な現象の観測が可能となる。リモートセンシングを用いた眼で見えるものから見えない波長（周波数）による地球の観測について、ジオインフォマティクスに関する課題と取り組みを紹介する。
   

10. 
    

10. 10.データサイエンス入門
    

1. ‣講義（1組）
   

2. •日時：木曜日1校時
   

3. •場所：70号館7064教室
   

4. •内容：データを利活用するためには、何らかの作業が発生すると共に工夫も必要である。データから役に立つ情報や知識を取り出すための技術として人工知能（Artificial Inteligence: AI）があり、本授業では社会におけるデータやAIの利活用とその留意点を論じると共に、データリテラシーとしてデータを読む、説明する、扱うための方法を論じる。
   

11. 
    

1. ‣講義（2組）
   

2. •日時：木曜日2校時
   

3. •場所：70号館7064教室
   

4. •内容： データを利活用するためには、何らかの作業が発生すると共に工夫も必要である。データから役に立つ情報や知識を取り出すための技術として人工知能（Artificial Inteligence: AI）があり、本授業では社会におけるデータやAIの利活用とその留意点を論じると共に、データリテラシーとしてデータを読む、説明する、扱うための方法を論じる。
   

12. 
    

大学院後学期

5. 11.環境リモートセンシング特論
   

1. •日時：水曜日3校時
   

2. •場所：61号館202教室
   

3. •内容：我々が暮らす地域や地球における変化の全てを把握することは容易なことではない。このような変化を把握する方法の1つとして、リモートセンシング技術がある。とくに、人工衛星を用いた衛星リモートセンシングは、人工衛星が地球を周回することによって世界中を定期的かつ継続的に観測することができるため、地球環境の時間と共に変化する様子を把握することに適している。したがって、本授業では衛星リモートセンシングとそのデータの取得、処理および解析を扱う。
   

6. 
   

オフィスアワー

1. 1. ‣前学期・後学期
      

   2. •日時：木曜日4校時
      

   3. •場所：55号館305室
      

2. 
   

　　　事前に連絡をもらえれば、上記時間以外でも業務が無ければ随時対応します。