!DOCTYPE html> 藤原晃太の大学生活の受講成果

藤原晃太の大学生活の受講成果

藤原  晃太

情報処理概論

対面教育とサイバー大学の違い オンライン授業では、実験などの一人ひとり個性が出るものは行うことができない。 サイバー大学などのオンラインの形態をとっている学校では、様々なところに属している著名人の講義を聴くことができる。 そして、いつでもどこでも授業を受けることができる。

一般的な大学の学費とサイバー大学の学費の違い。 山形大学の学費一覧 https://www.yamagata-u.ac.jp/jp/life/fee/fee/ サイバー大学の学費一覧 https://www.cyber-u.ac.jp/tuition/ このような面も考えてどちらがあっているかを考え選択すればいいと思う。

IT技術がどのように活用することが生き残り戦略となるか?

IT技術を活用して将来を生き残っていくためには、ITリテラシーを高め情報の取捨選択や人間がやるべきところと機会に任せることを分業して効率よく活動することだと思う。 昨今のITと人間を取り巻く状況においてはめまぐるしく変わっており、世界的にもITによって職が奪われたり人間が作り出した機械によってITに支配されるという意見も見受けられる。 シンギュラリティといった現象が起こる可能性もある。しかしそのような時代でも生き抜いていくためには、人間にしか感じることができない五感を表現したり、数値だけでは理解することができない領域を作る側になることが大事であると思う。

半年間の授業の受講成果

半年間情報処理概論を受講したことによって情報の仕組みや工業・工場の仕組みなどを前よりも理解することができた。 パソコンを使うことによって実際に製品を作る前にシュミレーションをおこなったり、たくさんの予算をかけて失敗する前に改善点を見出したりすることができることがすごいと思った。

無機工業化学

最新工業化学の予習 金属の中のセラミックスについて論じます。 セラミックスは、当初はやきものや陶磁器、耐火物の他に、ガラス、セメントなども分類に加わった。 自然科学は主として自然現象に関わる現象や発見を扱うものである。自然科学としての化学において、セラミックスの原料は粘土鉱物などのものが主としており、作成方法としては窯業またはケイ酸塩工業とも言われている。工学としての化学は、より良いものを生み出すために、原料も天然のものから純度の高い粒子径などの揃った人工の原料へと移行して行った。これによって伝統的なセラミックスはクラシックセラミックスと呼ぶのに対し、技術革新が進んだものはニューセラミックスと言われている。

「現代の電気化学」の予習 リチウムを例にとると電気化学ではリチウムイオン電池というものが存在する。リチウム電池は負極活物質として金属リチウムを、電解液にMno2、フッ化カーボンをはじめ様々なものが利用されている。今まで存在した電池よりもエネルギー密度が高く、動作温度範囲が広く耐漏液性に優れるため、スマートフォンや産業用のロボットから車など現代の私達の生活に欠かせない工業製品に使われている。

「工場のしくみ」の予習 自動車の作り方について論じます。 自動車はプラス工程から始まり、次にボディ工程、次に塗装工程、次に組立工程、次に検査工程がある。しかしながら、これは自動車の作り方であって、自動車のパーツの作り方まで考えると、ネジやボルトの作り方まで加味することになる。そして、完成した自動車を販売するマーケティングなど、さまざまなものづくりの力が合致することによって製品が生まれて行く。

品質管理

「計量管理」の予習 データについて紹介する。 品質管理において対象とするデータは数字や図や表であり、そのデータにも計量値と計数値の2種類がある。データを数値化しただけでは分かりにくく、図やグラフなどを有効活用することによって品質管理におけるマネジメントやマーケティングを効率良く行うことができる。

「工場のしくみ」の予習 ITの単元について紹介します。 品質管理においてITの分野はなくてはならないものです。なぜなら、商品スペックなどの商品情報や生産活動、顧客情報、マーケティング情報など全ての分野がコンピュータに依存してるからです。これからのIT分野と品質管理の関係はもっと濃密な関係になっていき、ビッグデータ化して行くと思います。そうした中でグローバルに生産活動やマーケティングを行えるという利点もありますが、情報流出などのインターネットセキュリティ面においても課題が残ると思いました。

python-colabの動作確認 確認しました。 Pythonを統計手法に利用することによって緻密な計算をはやく正確に行うことができると思いました。Pythonを利用すると、統計自体の複雑な計算を理解する必要性が減るため、pythonで計算し、出てきたデータを直接的に理解することができ、データについて話し合うことができると思いました。