
年次
まずは情報科学の基礎を固める!
コンピュータと数学の基礎を身につけ、
情報を扱う力の土台をつくる
- プログラミングやアルゴリズムの基礎
- 情報科学に必要な数学・論理的思考の基礎
- コンピュータのしくみや情報の表し方
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プログラミングA・B
プログラムの作成方法を初歩から学び、 Java 言語を修得してプログラミングの基礎力を身につけることを目標とします。
- プログラミングの基本構造を理解し、動かす力
- 情報を論理的に整理し考える基礎力
- 情報科学を学ぶための土台となる考え方
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1年次の学びを通して身についたことは?
自ら計画を立てて学ぶ自己管理能力と、物事を筋道立てて考える力が身につきました。授業の進行が速く、ついていくのに苦労しましたが、予習・復習を徹底し、主体的に学ぶ姿勢の大切さを実感しました。 -
1年次の学びを通して学んだことは?
普段使う言葉にどのような意味が含まれているか、正しく使えているかをよく考えるようになりました。「ダイバーシティ論」では、“ダイバーシティ”という言葉にも多様な意味合いがあることを学びました。
年次
2つのコースから選択!
専門的な知識を深める
数理知能科学コース
数理的な手法をもとに、自然・社会・人間の諸活動をモデル化し、理解・解明をめざします。
メディア生命科学コース
コンピュータの基礎知識とプログラミング・CGなどの利用スキルを学び、医療や生命科学への応用技術を学びます。
- データ構造・アルゴリズムなど情報処理の基礎
- データベースやネットワークの基本的な考え方
- 演習を通したプログラミングと情報処理技術
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プロジェクトA・B
情報システムやマルチメディアシステムの開発の演習を通して、目標設定、計画、実行、評価のプロセスを学びます。
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CGクリエーション
小規模なビデオゲームコンテンツ制作のトレーニングを通じて、ゲームコンテンツ、CGコンテンツ制作のテクニックおよびチーム連携のスキルを身につけます。
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ラプラス変換
複素数の演算と表現を復習した後、電気系・機械系の入出力関係を表す微分方程式を学びます。さらに、畳み込み積分の計算法やラプラス変換・逆ラプラス変換を用いた線形微分方程式の解法を学びます。
- データを効率よく処理するための考え方
- 課題に応じて適切な手法を選ぶ力
- 情報技術を実践的に使うための基礎力
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2年次の学びを通して身についたことは?
内積空間や位相空間など、より抽象的な空間での数学的な考え方が身につきました。「情報数理D」は特に興味深く、現在所属する研究室を選ぶきっかけにもなった印象深い授業です。
数理知能科学コース -
2年次の学びを通して身についたことは?
学んだことや理解したことを、一度自分なりにまとめてから考える習慣が身につきました。「アルゴリズムとデータ構造」では、動きや有効な場面を友人と話し合いながら理解を深めています。
メディア生命科学コース
年次
応用力を高め、専門性を広げる!
コース選択を通して、
自分の関心分野を深める
- AI・データサイエンス、情報システムなどの応用分野
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数理知能科学コース
数学・アルゴリズム・AIを基盤とした情報処理やデータ解析、知能情報科学の応用
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メディア生命科学コース
画像・音声・メディア情報処理や生命科学分野への情報技術の応用
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情報代数学
環の概念と基本的性質について、特に数式処理の基盤となる多項式環の諸性質について学びます。Euclid の互除法など、コンピュータを用いて代数的対象を計算するためのアルゴリズムを理解することをめざします。
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人工知能
人工知能は、探索や推論、学習といった人間の知的活動を計算機上で実現しようという試み。本講義では、与えられた問題を人工知能技術で解決する能力を養い、それらの技術をシステムに実装する力を養成します。
- 情報科学の知識をコースごとの専門分野で応用する力
- 数理・データ・情報を用いて課題を分析し考察する力
- 自分の関心分野を掘り下げ、研究につなげる主体性
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3年次の学びを通して身についたことは?
「形式論理学」や「実関数論」など専門的な科目では、定理や証明の理解に苦労しましたが、演習課題や友人との学び合いを通して理解を深めることができました。継続的な学修によって、学んだ知識を関連付けて考える力が身につき、専門性の高い内容にも主体的に取り組めるようになりました。
数理知能科学コース -
3年次の学びを通して身についたことは?
さまざまな可能性を考慮しながら考える姿勢が身につきました。「コンパイラと形式言語」の授業では、コンパイラがあらゆる可能性をたどってコードを解釈していることを知ることができ、考え方が広がりました。
メディア生命科学コース
年次
情報科学を社会につなげる集大成!
卒業研究を通して、専門性を形にする
- プログラミング、データ解析、システム設計などを用いた研究活動
- 数理知能科学・メディア生命科学いずれかの専門分野に基づく卒業研究
- 研究成果をまとめ、発表・議論する学修
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卒業研究
一つのテーマに沿った研究に1年間取り組みます。研究テーマの設定から関連研究の調査、研究計画の作成、実験・調査を行い、得られた成果や知見を論文としてまとめます。中間発表や最終発表を通して、自らの研究内容を伝える力も身につけます。
- 情報科学の専門知識を生かして研究を進める力
- 数理モデル・データ・アルゴリズムを根拠に論理的に説明する力
- 各コースの専門性を整理し、社会や次の進路に結びつけて考える力
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主体的に学ぶ力はどう身についた?
自ら課題を見つけ主体的に学ぶ力や、文献を読み解く力、考えを論理的に伝える力が身につきました。教員養成課程では、教育実習を通して、授業づくりや生徒への指導方法など、教員に必要な力も高められました。
数理知能科学コース -
4年次の学びを通して身についたことは?
卒業研究では、課題を解決するための観点や手法を見つけることに苦労しましたが、先生や先輩、同期に相談しながら研究を進めました。その経験を通して、一人で抱え込まず周囲を頼ることの大切さと、難しい問題にもあきらめずに解決策を探る力が身につきました。
メディア生命科学コース