Ⅰ類（情報系）メディア情報学プログラム／経営・社会情報学プログラム／情報数理工学プログラム／コンピュータサイエンスプログラム／デザイン思考・データサイエンスプログラム ２年次（後学期）２年次（後学期）２年次（後学期）theme アルゴリズム／宇宙プラズマシミュレーション／組合せ最適化／数値解析／ナノスピントロニクス／微分方程式／データサイエンス／機械学習など３年次（前学期）theme データマイニング／ネットワークコンピューティング／ビッグデータ／セマンティックWeb／バイオインフォマティックス／認知科学など３年次（前学期）theme データサイエンス／推薦システム／機械学習／画像認識／ゲーム情報学／マーケティングなど４年次（前学期）４年次（前学期）３年次（後学期）４年次（前学期）４年次（後学期）●データサイエンス 実践演習２●システム思考概論●輪講Ａ●卒業研究Ａ□情報工学工房C ※通年開講４年次（後学期）４年次（後学期）21●情報領域演習第三●アルゴリズム論第一 ●数値計算□統計学□ オペレーションズ・リサーチ基礎□ 応用数学第一 □ コンピュータネットワーク □ コンピュータ設計論□ 形式言語理論 □ 情報工学工房A ※通年１〜4年次開講●情報領域演習第三●アルゴリズム論第一 ● 数値計算□ 統計学□ オペレーションズ・リサーチ基礎□ 応用数学第一□ コンピュータネットワーク□コンピュータ設計論□ 形式言語理論□ 情報工学工房A ※通年１〜4年次開講□社会情報論□形式言語理論□情報工学工房A ※通年１〜4年次開講●情報領域演習第三●アルゴリズム論第一●統計学●メディア情報学プログラミング演習□オペレーションズ・リサーチ基礎□応用数学第一□コンピュータネットワーク□コンピュータ設計論● データサイエンス演習● オペレーティングシステム論● 情報数理工学実験第一□ データサイエンス□ 情報通信システム□ 幾何学概論□ 数値解析□ アルゴリズム論第二□ 言語処理系論□ ヒューマンインタフェース□ プログラム言語論□ データベース論□ 応用数学第二□ グラフとネットワーク□ シミュレーション理工学□ 情報工学工房B ※通年開講● データサイエンス演習● オペレーティングシステム論● コンピュータサイエンス実験第一□ データサイエンス□ 情報通信システム□ 幾何学概論□ 数値解析□ アルゴリズム論第二□ 言語処理系論□ ヒューマンインタフェース□ プログラム言語論□ データベース論□ 応用数学第二□ グラフとネットワーク□ シミュレーション理工学□ 情報工学工房B ※通年開講●データサイエンス演習●プログラミング言語実験●データサイエンス実践演習１□オペレーティングシステム論□統計学第二□情報通信システム□人間工学実験が難しいことを数値シミュレーションで解決することに興味があり選びました。シミュレーションを用いた物性科学など基礎的な分野からゲーム戦略の最適化まで、様々な分野に取り組んでいます。今後は大学院で脳の病気について病態のシミュレーションを研究していきたいです。若杉 奈々子さん 情報数理工学プログラム 4年／埼玉県立越谷北高等学校 出身３年次（後学期）「このゲームにはどんなアルゴリズムが使われているか」などを考えることが好きで選びました。コンピュータの基幹技術や理論を深く学べることが魅力です。今後は大学院で技術や理論をさらに身につけてこの分野の発展に寄与したいと考えています。隼田 駿さん コンピュータサイエンスプログラム 4年／神奈川県立横浜翠嵐高等学校 出身３年次（後学期）生活を豊かにするデータサイエンス技術に興味があり選びました。モノづくりを通じて生まれたアイデアを形にできることが魅力です。海外インターンシップを通して国際的なマインド・キャリア設計を考えている人にもおすすめします。徳武 悠さん デザイン思考・データサイエンスプログラム 博士前期 1年／東京都 私立錦城高等学校 出身３年次（前学期）Ⅰ類共通基礎科目● 必修科目 □ 選択科目 ／ 類専門科目 ● 必修科目 □ 選択科目 ／データサイエンス科目● 必修科目Ⅰ類共通基礎科目● 必修科目 □ 選択科目 ／ 類専門科目 ● 必修科目 □ 選択科目 ／データサイエンス科目● 必修科目Ⅰ類共通基礎科目● 必修科目 □ 選択科目 ／類専門科目 ● 必修科目 □ 選択科目 ／データサイエンス科目● 必修科目● 情報数理工学実験第二A● 情報数理工学実験第二B□ ソフトウェア工学□ ハイパフォーマンスコンピューティング□ ゲーム情報学 □ 数理計画法□ 離散数理工学 □ 計算理論□ コンピュータグラフィックス□ 知的情報処理● コンピュータサイエンス実験第二A● コンピュータサイエンス実験第二B□ ソフトウェア工学□ ハイパフォーマンスコンピューティング□ ゲーム情報学 □ 数理計画法□ 離散数理工学 □ 計算理論□ コンピュータグラフィックス□ 知的情報処理□社会シミュレーション□コミュニケーション論□多変量解析□メディア分析法□メディアリテラシー□ビジュアル情報処理□情報工学工房B ※通年開講● 輪講A● 卒業研究A□ 情報工学工房C※通年開講● 輪講A● 卒業研究A□ 情報工学工房C※通年開講●データサイエンス実験●デザイン思考概論□ソフトウェア工学□ユビキタスネットワーク□言語認知工学□メディア論□金融工学● 輪講B● 卒業研究B● 輪講B● 卒業研究B●輪講Ｂ●卒業研究Ｂ ｜student's memostudent's memostudent's memo様々な現象の数理的構造を解析し、問題解決につなげる物理現象、生命現象、経済活動、知的活動、社会システム、情報システムなど現実世界の多岐にわたる現象の数理的構造を見抜き、モデル化し、コンピュータを用いて解析する技術を学びます。数値解析、高性能計算、シミュレーション、最適化、アルゴリズム解析、離散数理工学、データサイエンス、機械学習などの情報数理の基礎知識と応用力を身につけ、激変する社会の本質を見抜いて諸問題を創造的に解決する技術者育成を目指します。コンピュータに関する基幹技術と理論を広く学ぶ次世代情報化社会の創出を目指し、コンピュータとその利用に関する幅広い基幹技術と理論を学びます。カリキュラムには、コンピュータとネットワークのアーキテクチャ（設計の基本）や、ソフトウェアの解析・設計・制御手法などを学ぶ科目を配置しています。AIを創り、使いこなし、AIを超えた次世代人材を養成「どう作るか？」だけではなく「何を作るか？」から考えられる人材の育成を目指し、博士前期課程までを含めた6年一貫のカリキュラムを通して、データサイエンスを実践的に学びます。統計や機械学習の理論に加えて、Kaggle等を通した演習を重視し、技術を使いこなす力を修得します。デザイン思考、システム思考を通して価値を人々に届ける技術を学び、毎年の実習とインターンを通してイノベーション・マインドを修得します。情報数理工学プログラム コンピュータサイエンスプログラム デザイン思考・データサイエンスプログラム
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