｜ student'smemostudent'smemostudent'smemo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Ⅰ類（情報系）● 輪講 B● 卒業研究 B● 輪講B● 卒業研究B● 輪講Ｂ● 卒業研究ＢⅠ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 ／倫理・キャリア教育科目 ● 必修科目● 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● インターンシップ● プログラミング言語実験● デザイン思考・ データサイエンス実践演習１□ デザイン思考概論□ オペレーティングシステム論□ 統計学第二 ● 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□ 情報通信システム□ 人間工学□ 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□ オペレーションズ・ リサーチ第一□ 情報工学工房B ※通年開講● デザイン思考・ データサイエンス実験□ システム思考概論□ オペレーションズ・リサーチ第二□ マーケティング科学□ 物体認識論□ 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● 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● デザイン思考・ データサイエンス 実践演習２● 輪講A● 卒業研究A□ 情報工学工房 C ※通年開講 アルゴリズム／宇宙theme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● 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 データマイニング／theme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● 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 デ ー タ サ イ エ ン スtheme／ 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□ コンピュータネットワーク□ コンピュータ設計論□ 社会情報論□ 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。２年次（後学期）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。２年次（後学期）「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。２年次（後学期）３年次（後学期）３年次（後学期）３年次（前学期）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）４年次（ 後学期 ）４年次（ 後学期 ）2 9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様々な現象の数理的構造を解析し、問題解決につなげるコンピュータに関する基幹技術と理論を広く学ぶAI を創り、使いこなし、AI を超えた次世代人材を養成前田 煌さん 情報数理工学プログラム 4 年／東京都 私立中央大学杉並高等学校 出身中井 あすかさん コンピュータサイエンスプログラム 博士前期 2 年／東京都 私立女子学院高等学校 出身宮里 龍平さん 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／静岡県立清水東高等学校 出身応用数学を基盤に、確率論を活用した議論ができる研究室があるので選びました。計算機科学寄りの理論を学ぶ一方、情報数理工学実験第二では 4 つの研究室の専門的な研究の一歩手前まで体験することができます。各自が得意分野を活かし研究に挑んでおり、大学院進学も見据えることができます。将来は博士後期課程に進み、数学的洞察を活かして多様な問題に取り組む研究者になりたいです。３年次（前学期）プログラムに使われる理論体系やアルゴリズムをより深く学ぶために選択しました。このプログラムではプログラミングに必要な理論や基幹技術を基本から学んでいくことができます。講義を通じて、筋道を立てて物事を捉える論理的思考能力が身についたと思います。この能力は、研究だけでなく就職活動のアピールの場など様々な場で役立ちました。３年次（前学期）データサイエンスを専門的に学ぶことができ、実務経験があるデータサイエンティストの方が教授を務めると聞き興味を持ちました。最大の魅力は、様々な実践を通して広く深い学習ができること。海外へのインターン参加で国外での就業を経験できるのも魅力でした。今後は海外の大学院に進み、「 人や機械が文脈を理解するとは？」という問いを探求したいと思います。
元のページ ../index.html#29