身につけることのできる能力
AI等の情報システムを実現するために必要となるさまざまな情報処理技術やデータサイエンスの基本的な手法について俯瞰的に学ぶとともに、情報を扱う人間と社会について理解します。また、演習を通して、データから意味を抽出し、課題解決につなげるための基礎能力を修得し、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを目的としています。
修了要件
以下の4つの開設科目（合計4単位）を取得することが修了要件です。
情報学部の必修科目により構成されています。
開設科目
| 科目名 |
概要 |
| インフォマティックス１ |
情報学の入門として、情報システムを実現するために必要となるさまざまな情報処理技術について俯瞰的に学ぶ。情報システム、計算機の仕組みおよびプログラミングについて学んだ後に、ネットワーク、データベース（Web）、オートマトン・形式言語について、基礎となる理論と具体的な処理方法を学ぶ。 |
| インフォマティックス２ |
情報を扱う人間と社会に関する理解のために、情報化によって人間自身、人間相互、社会がどのように変化したかについての知識を身につける。哲学・倫理学、美学・芸術学、心理学・認知科学、メディア研究、情報社会デザイン、複雑系科学のそれぞれから論じる。 |
| インフォマティックス３ |
高度な知能システムを実現するために必要となるさまざまな情報処理技術について俯瞰的に学ぶ。マルチメディアシステムや人工知能など知能システムの仕組みについて理解するとともに、技術応用・展開の観点から、機械学習、信号処理、画像処理、自然言語処理等について、理論と処理方法の基礎的内容を学修する。 |
| データマイニング入門 |
データ分析のための基本技術である、線形回帰・自己回帰などを用いた回帰分析、データ間の線形な関係性を見る相関分析と検定、説明変数の主成分分析、すでにどちらに含まれているかが明らかなデータを元に新しいデータを分類する判別分析、クラスタリング、決定木、ニューラルネットワークなどについて理論を簡単に紹介した後、R言語を用いて分析の実習を行う。 |
実施体制
情報学部 教育委員会においてプログラムの自己点検・評価と、プログラムを改善・進化させるための検討を行っています。
