Osaka University, or Handai, is a national university located in Osaka, Japan. It is the sixth oldest university in Japan as the Osaka Prefectural Medical College, and one of Japan's National Seven Universities.
Material science plays a central role in the development of technical foundations even in the 21st century. The traditional empirical methodology of research alone does not meet the modern requirement for a rapidly changing society to ensure society that is environmentally friendly and resource-conserving. The computational materials design approach is expected to be a breakthrough to overcome these barriers.Computational materials design refers to the theoretical design and optimization of materials with the desired property and function. It involves the efficient use of computational techniques to simulate materials based on the basic quantum theory.The purpose of this course is to analyze the present status and possibilities of computational materials design and to implement a new paradigm of material science by learning basic cutting-edge computational methods and exercising materials design using quantum simulation program codes.This course will focus on the basics of quantum simulations and their application to chemical reactions, semiconductor spintronics, carbon functional nanomaterials, dynamics at surfaces, strongly correlated and superconducting materials, materials informatics, and parallel computing on the world’s fastest supercomputers.The layout of the course and the presenters of the modules are listed as follows.1. Yoshitada Morikawa: Introduction2. Yoshitada Morikawa: Design of Chemical Reactions at Interfaces3. Kazunori Sato: Design of Magnetic Materials for Spintronics4. Koichi Kusakabe: Carbon Functional Materials5. Wilson Agerico Dino: Surface/Interface as a Playground/Foundationfor Realizing Designer Materials & Processes6. Kazuhiko Kuroki: Strongly Correlated and Superconducting Materials7. Tamio Oguchi: Development of Materials Informatics Tools8. Masaaki Geshi: Introduction to High-Performance Computing
人間の体はよくできたプラモデルのようです。例えば手首はぐりんぐりんと自由に動かすことができます。しかしそのための仕組みは案外単純で、それなのに無駄がなくスムーズに動かすことができます。車のエンジンの仕組みなども簡単にでも知っていると、ガス欠が何なのかはすぐ理解できますよね。体も同じで関節炎や椎間板ヘルニアなど難しそうな病気やケガは山のようにありますが、体のしくみがわかれば怖がることもないない。これは体のしくみを3次元グラフィックス（立体的漫画）を使って、しかもそれを動かすことによって、だれにでも理解ができる楽しい講座です。思う存分、体の不思議をご堪能あれ！人間を作った？神様のすごさがきっとわかります。
Polymers, typically plastics and fibers, are leading materials providing useful and inexpensive items for modern living. This course deals with basic and recent progress on functional polymers, bioplastics, polymer solar cells, polymeric biomaterials, and hydrogels, which are useful to understand their industrial applications.
Self-assembly is an important and useful method for creating functional materials. This course deals with the fundamentals and recent developments in functional materials formed through self-assembly of molecules and/or ions. Topics in this course includes design, structures and properties of the functional materials, and their applications in organic electronics, catalysis, and artificial photosynthesis.
昨今、学習者の主体的・対話的で深い学び、すなわち「アクティブ・ラーニング」という言葉が教育界を取り巻いています。もちろん、これまでも、そしてこれからも、学習の主体は「学習者」です。しかしながら、その学習を支え促す教材や環境などを「デザイン」する主体は「教師」です。そうした理念に基づいて、本講座「アクティブで深い学びのデザイン」は創られました。この講座では、基本的な問いである「アクティブ・ラーニングで学習者にいかなる資質・能力を育むのか」というところから、「その学びをデザインする教師の役割はどのようなものなのか」といった問いについて、一緒に考えていきます。また、形だけのアクティブ・ラーニングではなく、学習者自身が自らの思考を深め、それに基づくアクションを展開できるために、１つひとつの授業においていかなる工夫をし、単元・年間のカリキュラムデザインをどのように構成するのかについて、理論的・実践的に学びます。加えて、教師がコミュニティをつくることによって、アクティブ・ラーニングを基軸とするカリキュラムを開発するための集合知を構築するヴィジョンも提示します。主に、教師や教師を目指す学生を対象とした内容となっていますが、広く人事研修・教育に関心のある方にも受講していただけます。
情報システムは、現在の我々の生活になくてはならないものになっています。けれども、生活の中でどんな場面にどんな情報システムの知識が使われているのか、そしてそれを支える仕事はどのようなものがあるのかを知っている方は少ないのではないでしょうか？本講座では、情報システムが生活のどのような場面に使われ、情報システムを学ぶことでどのような職業の選択が可能であるかを学びます。大学での学びとは何かがわかる補助教材も提供しますので、これから大学入試を控えている学生・生徒のみなさん、その保護者のみなさんは、是非ご活用ください。
Want to learn how to analyze real-world medical data, but unsure where to begin? This Applied Biostatistics course provides an introduction to important topics in medical statistical concepts and reasoning. Each topic will be introduced with examples from published clinical research papers; and all homework assignments will expose learner to hands-on data analysis using real-life datasets. This course also represents an introduction to basic epidemiological concepts covering study designs and sample size computation. Open-source, easy-to-use software will be used such as R Commander and PS sample size software.
本コースでは，近い将来に訪れると期待されるロボット化社会において，我々人間は何を学ぶのかを議論し，ロボットと人間の深い結びつきについて学ぶ．これまで日本は産業用ロボットで世界を圧倒的にリードしてきた．そのロボット技術を基に今度は日常生活の場で活躍するロボット，日常活動型ロボットが普及しようとしている．この新たなロボットとそれまでの工場で働くロボットの最も大きな違いは，人と関わる機能にある．日常活動型ロボットには，人との関わりの機能が必要不可欠である．しかしながら問題は，人とは何かということが未だ明らかになっていないことである．認知科学や脳科学においても，それは最も基本的で最も困難な，いわば研究の最終目標である．しかしながら，日常活動型ロボットを実現するには，人間に関する知識が不十分なままに，人間と関わるためのロボットの機能を実現しなければならない．すなわち，日常活動型ロボットの研究開発は，人間について理解を深めつつロボットを開発する必要がある．このような日常活動型ロボットの研究では，ロボットそのものが人間を理解するテストベットであり，また，人間に関して理解が進めば，その理解を基により人間と親和的に関わることができるロボットが実現される．すなわち，ロボット開発と人間理解が同時に進行していくのである．本コースでは，人間理解を伴う日常活動型ロボットの代表的なものとして，人間に酷似したロボット，いわゆるアンドロイドの研究開発を例に取りながら，その研究開発を紹介すると同時に，その研究開発を通して，どのように人間に対する理解を深めていけるかを議論していく．特に，人間の存在とは何か，心とは何か，感情とは何かという，人間にとって重要であるが答えが簡単に得られない問題について，アンドロイド研究がどのような哲学的考察をもたらすか議論する．このコースの講義を通じて，今後我々はどのようなロボット社会を迎えようとしているのか，そしてそのロボット社会において我々は何を学ぼうとしているのかについて，考える機会を持っていただきたい．
This course is an introduction to metabolomics principles and their applications in various fields of life sciences. We will provide a summary of all steps in metabolomics research; from experimental design, sample preparation, analytical procedures, to data analysis. The course also provides case studies of various kinds of research samples to attract students that are not familiar with metabolomics, providing them enough explanation to utilize metabolomics technology for their respective research fields. Several examples of metabolomics applications will be introduced throughout the lectures. These include examples within food science and technology, metabolic engineering, basic biology, introduction to imaging mass spectrometry, and application in medical science.No previous knowledge on metabolomics is needed but we recommend that students have an undergraduate-level understanding of Biochemistry, Analytical Chemistry, and Biostatistics, and that they learn about basic principles of multivariable analysis prior to taking this course.
Cognitive Neuroscience Robotics is an interdisciplinary area for development of new information and robot technology systems based on understanding higher functions of the human brain, with the integration of cognitive science, neuroscience, and robotics.This course introduces Cognitive Neuroscience Robotics with two approaches: the synthetic and the analytic approach. The synthetic approach means an engineering approach to understand human cognitive functions synthetically, trying to understand human cognitive functions by replicating them as artificial systems and putting them into social environments. Specifically, it develops artificial systems such as robots based on findings in neuroscience and physiology, and investigates how they could acquire intelligent behaviors through interaction with others and the environment.On the other hand, human cognitive activities are investigated analytically. They are supported by higher functions of the brain and have been examined by psychological experiments or brain imaging. With the analytic approach, psychologists, cognitive scientists, and medical doctors are pursuing an understanding of the mechanism of the mind and its biological basis, with the help of engineering and philosophy.This program will help students make a basis for interdisciplinary research by providing opportunities to understand what is undertaken in other disciplines and how to collaborate and exchange ideas with people from other disciplines. We expect many motivated students to apply.