研究室研究室研究室研究室研究室研究室 PBL成果発表会の様子page 062社会システムデザインコースコース制の導入と6年一貫教育への展開データ・数理科学コースコンピュータ工学コース人工知能コース社会システムデザインコース057修了卒業もっとよく知るためのQ&A集ページコンピュータ工学コース人工知能コース今後、ますます成長が期待されているビッグデータ、IoT、ロボット、ドローン、AIなどの先端技術分野で新しいモノやサービスなどを研究・開発・管理できる人材育成のため、学部・研究科に以下の4つのコースを設けています。1年次はコースに属さずにコンピュータサイエンスの基礎を学び、2年次にいずれかのコースに属し、さらに3年次からは研究室に属してコースにおける専門性を高め、4年次からは卒業研究に取り組みます。さらに、学部で学修した専門分野を発展させた深い専門知識に加えて学際的な知識の修得も可能となるように、学部と研究科博士前期課程の接続を円滑にする6年制の一貫教育カリキュラムを展開しています。大量のデータの解析や暗号の組み合わせに必要な数学や統計学を中核とし、これらの応用を通じて生活や産業の基盤を支える技術を学びます。データがクラウドサーバーに集められ、処理結果が現実社会にフィードバックされている仕組みを理解し、効率良く安全に処理するための技術を学びます。画像処理技術や人工知能、機械学習の技術がどのような場面・仕組みで動作しているかについて、原理的なところから応用までを学びます。社会課題を解決するためのICTの活用方法、人間中心アプローチ、アプリ制作技術のほか、クラウドや機械学習等の幅広い領域を学習します。ソフトウェア情報学部についてもっと知りたい方は、「ソフトウェア情報学部をもっとよく知るためのQ＆A集」にリンクしてください。「どのような勉強ができますか？」「コンピュータに詳しくないといけませんか？」などの質問に対する回答が掲載されています。さまざまな入試制度を用意共通テストと個別学力検査による「一般選抜（前期日程／中期日程）」のほか、提出書類と面接による「総合型選抜」、総合判定資料と基礎学力問題（国数英）による評価で学力と学習意欲等を判定する「学校推薦型選抜（一般《県内・全国》／専門・総合）」を用意しています。AskedQuestionピュータサイエンスの基礎ここに注目！｜｜学びの特徴｜FAQFrequently02多様な能力を持つ学生を選抜するため
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