コースについて
情報サイエンスコースCOMPUTER SCIENCE AND MATHEMATICAL INFORMATICS COURSE
情報サイエンスコース概要
計算科学とデータサイエンスで、未来を支える技術を創る
データと計算の力を活用し、社会課題の解決に貢献する技術を創造できる人材を目指します。そのために、数理モデル、アルゴリズム、データ解析、最適化、情報理論、セキュリティなどの計算科学やデータサイエンスに関する知識と技術を学べます。これらを活かし、AIを用いたデータ分析、数理最適化、誤りを抑えたデータ通信、計算効率を向上させるアルゴリズムの設計、セキュアな情報処理、大規模データ解析を研究テーマとして取り組み、未来の社会を支える技術の創出を目指します。
４年間の主なカリキュラム
1年次
情報分野の学びに必要な基礎知識を身につける
- 情報サイエンスゼミナール
- 基礎数学
- 数理決定概論
- プログラミング言語Ⅰ
- 計算科学基礎
2年次
専門的な知識を学びながら、実践的なスキルを養う
- 応用数学Ⅰ
- 応用数学Ⅱ
- 情報サイエンス実験Ⅰ
- アルゴリズム基礎
- ディジタル通信システム
- 論理回路設計
- プログラミング言語Ⅱ
- 情報数学
- アルゴリズムとデータ構造
- オートマトンと言語理論
- 信号処理
- 形式的システムモデリング
3年次
より高度な知識の修得と実験などを通じた専門性と応用力の向上
- 情報サイエンス実験Ⅱ
- 情報理論
- 数理論理
- 数値計算
- プログラミング言語論
- 応用プログラミング言語
- 人工知能
- 画像処理
- 情報数理特別講義
- 情報サイエンス実験Ⅲ
- 待ち行列理論
- 最適化
- 符号理論
- 情報セキュリティ
- 言語処理系
- データマイニング
4年次
これまでの経験を活かし先端的なテーマによる研究活動に取り組む
- 卒業研究
卒業研究のテーマ例
- 地理的要件と道路情報を事前学習したGPTによる多地域対応型避難ルート情報提示と避難ルートの事前検討
- 機械学習を用いたWebアプリケーションファイアウォールの攻撃検知とルール生成に向けた初期的試み
- ビンパッキング遷移問題の計算複雑性の解明に向けた研究
- RAdam使用時のNNモデルの汎化性能とロバスト性能の調査
- PORC-OFDM技術を用いた可視光ビーコンガイドシステムの検討
ピックアップ科目
アルゴリズム基礎
アルゴリズムとデータ構造を学び、計算の効率性や実行時間を解析する力を養います。プログラミング演習で、実際に使えるアルゴリズムを設計・選択する力を身につけます。
人工知能
AIの基礎理論と応用技術を学びます。探索アルゴリズム、確率推論、強化学習、機械学習を通じ、AIの判断や学習の仕組みを理解し、問題解決への応用力を養います。
情報セキュリティ
ネットワークやアーキテクチャ等の情報サイエンス基礎技術を俯瞰的に学習し、セキュア開発・運用の考え方と、問題解決のための暗号、情報セキュリティ関連技術を習得します。
最適化
最適化の基礎を学び、計算科学やAIに応用する力を養います。線形計画法、進化計算、多目的最適化を学び、演習を通じて実践的な問題解決力を身につけます。
目指せる職業・進路
- ITシステム・ソフトウェア
- 通信・ネットワーク
- 電機・電子・精密機器
- 製造・機械・装置
- 電力・エネルギー
- 流通・小売
- 放送・メディア
- 公共・インフラ・交通
- 会計・行政系ITサービス
- エンターテイメント
- 教員
- 公務員
- 進学（大学院修士・博士課程） など