情報リテラシー科目群 |
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| 情報リテラシー | ワープロ・表計算ツール・プレゼン作成ツール・AIツールなど、大学生活の中だけでなく、社会に出てからも役にたつオフィスツールのスキルを習得します。AIと正しく付き合うための倫理や個人情報・著作権の理解、情報セキュリティについても学びます。 |
| 情報技術基礎 | インターネットを含む情報インフラを安全かつ効率的に利用するために知っておくべき、ネットワーク・情報検索・情報セキュリティ・著作権の基本を学びます。また、Webページやマルチメディアコンテンツ制作の初歩を実践的に習得します。 |
情報教養科目群 |
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| プログラミング初級 | プログラミングの経験のない初学者を対象とした講義です。AIやデータサイエンスの実装で一般的に使用されるPythonか、インタラクティブなウェブページの実装に用いられるJavaScriptのいずれかを選んで、実習主体で学びます。 |
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プログラミング中級 コア科目 | Pythonの基本的なプログラミング経験がある初学者を対象とします。遊び心のある具体的なプログラムの作成を通して、Pythonらしいプログラムの書き方を習得します。他のプログラミング言語との比較を通して、Pythonの特徴についても学びます。 |
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人工知能とビッグデータ コア科目 | 近年のAI技術の目覚ましい進歩の背景には、ビッグデータの利活用の進展があるといわれています。一方で、ビッグデータの利活用は個人情報などの課題も生み出します。人間とAIとの関わり方を考察しながら、AIの概念・歴史・技術・課題について学びます。 |
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人工知能概論 コア科目 | AI研究の方法論や適用分野の変遷を概観したあと、テキスト分類の事例紹介を通じて機械学習の考え方を学びます。大規模データの分析方法や、機械学習システムの評価方法、機械学習やデータ分析の落とし穴についても学びます。 |
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コア科目 PythonやRなどを手段として、実践的にデータ分析を学びます。PCを用いた実習を通じて、データの収集や整理、検定・回帰・分類・クラスタリングなどの基本概念、統計や機械学習の基礎的な手法を習得します。
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| ネットワークと通信 | インターネットがどのような仕組みで動いているかを学びます。インターネットの基本的な概念であるIPアドレス・MACアドレス・パケット通信、通信の信頼性、通信を構成するプロトコル、プロトコルの階層的な役割分担など、技術的な要素について解説します。 |
| 情報セキュリティと情報倫理 | インターネットの安全・安心を技術的に支える情報セキュリティと、人間が遵守しなければならない情報倫理について学びます。公開鍵基盤や法などの制度的な仕組みから、サイバー攻撃の被害者にならないための個人の考え方まで、網羅的に安全の仕組みを解説します。 |
| 表計算ツールによるデータ分析 | 馴染みのあるExcelなどの表計算ツールを手段として、実践的にデータ分析を学びます。PCを用いた実習を通じて、データの収集や整理、検定・回帰・分類・クラスタリングなどの基本概念、統計や機械学習の基礎的な手法を習得します。 |
| コンピューターと情報技術 | コンピュータと情報技術を利活用するために必要不可欠な知識を身につけます。コンピュータを構成するハードウェアとソフトウェア、コンピュータシステムの構成要素、マルチメディア技術、ネットワークとセキュリティについて解説します。 |
| 計算機科学とプログラミング・初級 | プログラミング言語について学びながら、コンピューターの基礎知識を習得し、論理的思考能力を養います。C言語を主に学びますが、言語に依存しないプログラミングの本質を理解するために、他のプログラミング言語でのプログラムとの比較を行います。 |
| 計算機科学とプログラミング・中級 | 「計算機科学とプログラミング・初級」で学んだ内容を出発点に、より深くプログラミング言語について学びながら、コンピューターの基礎知識を習得し、論理的思考能力を深め、より高度なプログラミングを作成する能力の育成を目指します。 |
| 情報理論概論 | 情報理論は情報を量としてとらえるための理論です。音声・画像・動画の保存、インターネット通信やQRコードなど多くの場面で用いられています。情報量の概念とデータ圧縮や誤り訂正の仕組みの学習を通して、情報理論の基本的な考え方について理解を深めます。 |
| コンピューター科学概論 | コンピューターの動作原理と普遍的な情報・計算の概念について学びます。コンピューターによる問題解決を支える理論と技術を概観し、コンピューターの可能性と限界について理解を深めます。データサイエンスや機械学習などの背景知識を学ぶことも目的とします。 |
| 数値解析および計算機１ | 数値解析と計算論理の入門の講義です。この講義では、具体的な例を使って、関数計算・線形計算・常微分方程式などにおける基本的な数値解析法を、解析的解法と対比しつつ、解説します。紙と鉛筆で解けない問題はプログラミングできないことを理解します。 |
| 数値解析および計算機２ | 計算機を使った自然現象の研究手法は、実験や理論と同じように重要な役割を担っています。この講義では、自然現象を観察し、モデル化する方法を解説します。数値計算の誤差精度評価、計算結果のシミュレーションについても学びます。 |
| 情報技術（情報セキュリティの現場） | 情報サービスへの依存度が益々加速している今日、多面的に情報セキュリティを理解することは重要です。第一線で社会を守っている著名なハッカーが、豊富な実例のデモやハンズオンを活用して、分かりやすく情報セキュリティの現実を解説します。 |
| 情報社会（人工知能の現場） | ChatGPTはAIの効用を広く知らしめましたが、産業界では従来からAIが縁の下の力持ちとして我々の生活を支えています。実社会で人工知能を活用している企業人・大学教員などを講師として迎え、事例紹介を中心にAIの利活用について学びます。 |
| 暗号技術 | 現代暗号技術は従来実現できなかったサービスを実現するイネーブリング技術として注目を集めています。この講義では、暗号の安全性の数学的な定式化の歴史的な変遷から論を起こし、零知識証明や完全準同型暗号など現代暗号理論の最新の成果までを紹介します。 |
データサイエンス専門科目群 |
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| データサイエンスのための数学基礎１ | データサイエンスは数学に基礎をおいていますが、必ずしも理論体系の完全な理解が必要であるわけではありません。データサイエンスに必要な数学のエッセンスのみを取捨して、ハンズオン教材などを多用しつつ、応用と関連付けながら直感的に学びます。 |
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基礎の機械学習 コア科目 | 文章を学習して著者を推定する簡易なAIの作成を通して、人工知能の基盤技術である機械学習の基本的な概念と手法を数理的理解に重きをおいて学びます。「プログラミングで学ぶ機械学習」では、同じ内容をプログラミングを通して体験的に学びます。 |
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プログラミングで学ぶ機械学習 コア科目 | 文章を学習して著者を推定する簡易なAIの作成を通して、人工知能の基盤技術である機械学習の基本的な概念と手法を、実際にプログラミングを行うことにより体験的に学びます。「基礎の機械学習」では、同じ内容を数理的理解に重きをおいて学びます。 |
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コア科目 古典的なパーセプトロンから深層学習まで、人工ニューラルネットワークの基礎的な仕組みと応用を数理的理解に重きをおいて学びます。「プログラミングで学ぶニューラルネット」では、同じ内容をプログラミングを通して体験的に学びます。
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プログラミングで学ぶニューラルネット コア科目 | 古典的なパーセプトロンから深層学習まで、人工ニューラルネットワークの基礎的な仕組みと応用を、実際にプログラミングを行うことにより体験的に学びます。「基礎のニューラルネット」では、同じ内容を数理的理解に重きをおいて学びます。 |
| データサイエンスのための情報理論 | 人工知能の基盤である統計理論と情報理論を対比しながら、情報量・カルバックライブラー情報量・相互情報量などの情報理論の中心的概念を、数理的理解に重きをおいて学びます。「プログラミングで学ぶ情報理論」では、同じ内容をプログラミングを通して体験的に学びます。 |
| プログラミングで学ぶ情報理論 | 統計理論と情報理論を対比しながら、情報量・カルバックライブラー情報量・相互情報量などの情報理論の中心的概念を、実際にプログラミングを行うことにより体験的に学びます。「データサイエンスのための情報理論」では、同じ内容を数理的理解に重きをおいて学びます。 |
| 基礎のアルゴリズム | アルゴリズムを工夫することにより問題解決の計算量を飛躍的に改善できる例を通して、アルゴリズム設計の重要性を数理的理解に重きをおいて学びます。「プログラミングで学ぶアルゴリズム」では、同じ内容をプログラミングを通して体験的に学びます。 |
| プログラミングで学ぶアルゴリズム | アルゴリズムを工夫することにより問題解決の計算量を飛躍的に改善できる例を通して、アルゴリズム設計の重要性を、実際にプログラミングを行いながら体験的に学びます。「基礎のアルゴリズム」では、同じ内容を数理的理解に重きをおいて学びます。 |
| 画像情報 | ディジタル画像処理入門の講義です。画像処理をブラックボックスにすることなく、その基礎を、アフィン変換・フーリエ変換などの数学を解説しながら、プログラミングを通して学びます。「コンピューターグラフィックス」では更に発展した内容を扱います。 |
| コンピューターグラフィックス | 3次元コンピューターグラフィックス入門の講義です。バーチャルリアリティー(VR)体験ソフトを作成することを目標とし、A-Frameから出発して、JavaScriptを学びながら、Three.jsとWebGLを使ってCGの基礎理論を学びます。 |