2022年 新理工学部へ

2022年
新理工学部へ

理工学部理工学科の学び

学びの特色
ICT 活用力

高度な専門性とICTで
課題を解決する

すべての専攻で確かなICT活用力を身に付けます。各専攻の専門知識とICTを高度に駆使して、実社会における課題を解決できる力を養います。

Pickup 科目紹介

※以下は一例です。

プログラミング基礎

パソコン教室でのプログラミング演習を行う。インタプリタ型のプログラミング言語として世界で使われている Pythonを用いてプログラミングの基礎を修得するとともに、実社会の問題をプログラミングにより解決するための手法について理解する。基礎的な数学の演算から始めて、データの可視化の方法や統計量の扱いを学ぶ。以下を目標とする。1) Webベースのノートを使い、メモとプログラムを整理する方法を修得する。2) Pythonにおけるデータ型の違い、繰り返し実行、条件による分岐実行、関数を理解する。3) Pythonによる基本的なプログラムの作成ができるようになる。

コンピュータ基礎

コンピュータは大規模なデジタルシステムである。コンピュータや周辺機器およびネットワークの活用方法を身に付けるためには、その動作原理を理解しておくことが大切である。1年次に開講される各種プログラミング科目を通じて身に付けているプログラミング技術とも関連して、情報を表現するための基本的な要素技術、および情報の伝送や計算処理を実現するための基本的な要素技術の中から以下の事項を習得する。1) コンピュータの大まかな構成要素、オペレーティングシステムやアプリケーションなどのソフトウェアの役割を理解することができる。2) 情報の2値化の基礎、数値・文字の情報表現方法、および情報の符号化、情報量、データ圧縮の基礎を理解し、身近なデータを具体的な2値化情報で表現することができる。3) ブール代数と基本的な論理ゲートを理解し、要求された入出力条件に合わせて簡単な組み合わせ論理回路を設計することができる。

データサイエンス応用

データサイエンスには様々な応用分野があり、扱うデータや利用法によって分析手法は大きく異なる。本講義では、機械学習入門で修得した機械学習の手法や統計分析入門で修得した統計分析の手法が、実際に社会でどのように応用されているのかを学ぶ。また、これまで学修した内容を発展させた機械学習手法や統計分析手法を学ぶことで、データサイエンスの知識・技術をさらに深める。これらの目標を達成するために、PythonやRを用いた演習も講義内で行う。

人工知能

人工知能とは、問題解決、知識、推論、言語、学習等、人間の知的な活動・行動をコンピュータで実現しようとする学問である。人工知能研究は大きく2つのアプローチから取り組まれてきた。1つは、記号論的アプローチである。探索アルゴリズム、論理的推論、プランニング等がこのアプローチによる研究である。もう1つは、近年大きく進歩した機械学習やデータマイニングの手法を取り入れた大規模データに基づく統計的アプローチによる人工知能研究である。本講義では、記号処理的人工知能と統計・機械学習の手法を用いた人工知能の両方を概観し、人工知能に関する基礎的な知識を幅広く身に付けることを目標とする。具体的には以下を達成目標とする。1) 探索アルゴリズムを用いた問題解決やプランニングの手法を理解し、小規模な問題空間に適用することができる。2) 代表的な機械学習の手法の基礎を習得し、簡単なデータを用いて予測や分類の計算ができるようになる。

学びのQ&A

新学科・専攻の学びの内容についてQ&A形式でお答えします。

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