学部(令和4年度以降入学生)

情報科学部では、令和4年度入学生より、従来の教育課程である1プログラム2コース制(情報科学プログラム:データサイエンスコース、インフォマティクスコース)から、 3プログラム制(計算機科学プログラム、データ科学プログラム、知能科学プログラム)に再編します。また、3履修モデル(基礎履修モデル、融合履修モデル、実践履修モデル)を新たに導入します。
2年次にそれぞれのプログラムに分かれ、3年次に1つの履修モデルを選択します。新たな履修モデルの導入により、「地方創生」に資する人材育成を行い、学生のキャリア志向に応じたカリキュラム編成を実現します。

プログラム  2年次に3つのプログラムから1つを選択

広範囲な情報科学分野の包括的な専門教育を実施する教育拠点形成を目的として、計算機科学プログラム、データ科学プログラム、知能科学プログラムの3つの主専攻プログラムを開設しています。

計算機科学プログラム 

ICTを理解し,開発・運用できる能力を習得

本プログラムでは、社会を支えるICT(情報通信技術)のハードウェアからソフトウェア、ネットワークに関する基礎から応用まで体系的に学びます。これにより、さまざまな情報処理システム・アプリケーションを企画提案・研究開発・維持運用できる技術者を養成します。

Keyword
計算機システム 通信システム・インターネット
情報ネットワークセキュリティ アルゴリズム・計算理論
ソフトウェア開発手法 並列分散システム・高性能計算
ビックデータ処理・データベース 画像処理・機械学習

 

日常的な疑問を研究対象に

日常的な疑問を研究対象に

授業風景

授業風景

データ科学プログラム

データ分析の基盤と応用能力を習得

本プログラムでは、コンピュータや情報処理技術を学んだ上で、ビッグデータを含むさまざまなデータの処理・分析・理解を効率良く行うための専門科目を体系的に学びます。これにより、他分野への応用性・有用性を十分に理解し、分析力の高い人材を養成します。

Keyword
数理統計 経済統計 バイオ統計
金融工学 人間医工学 社会心理学
ビックデータ 情報数理学 数理最適化
現象のモデル化

現象のモデル化

タブレットによるシステムテスト

タブレットによるシステムテスト

知能科学プログラム

AI時代に求められる専門的な能力を習得

本プログラムでは、人工知能や機械学習、IoTなどに関する専門知識を基礎から応用まで体系的に学びます。これにより、知能科学の幅広い知識に基づいた多角的な視野と分析手法を駆使して課題を解決する能力を身につけた技術者や研究者を養成します。

Keyword
人工知能 機械学習 知能システム
認知科学 パターン認識 医用工学
画像情報処理 学習工学 SNS分析
AIプログラミングの基礎

AIプログラミングの基礎

組込みシステムの構築

組込みシステムの構築

履修モデル  3年次に3つの履修モデルから1つを選択

従来の学生個人の興味と将来の進路を見据えた基礎教育の他、地域や産業界の特徴を踏まえた実務教育を展開するため、基礎履修モデル、融合履修モデル、実践履修モデルを導入しています。

基礎履修モデル

データサイエンスやインフォマティクス,AI等における幅広い情報科学に関連する専門講義科目の履修を通じて、基礎から応用に至る幅広い知識を学びます。
具体的には、研究に対する計画性・積極性・協働性・継続性に関する能力を統合的に高めることで、新たな課題を自ら発見し課題を解決する能力を培います。
最終学年では、個別研究課題を設定し、担当教員の指導の下で、研究・実験・議論を進め、成果をまとめて卒業論文として発表します。

融合履修モデル

情報科学技術があらゆる学問分野や領域において必要とされていることを考慮し、情報科学の学問的背景を持ちながら、ICT 分野に限らずさまざまな分野で活躍できる能力を獲得することを目的とします。
具体的には、本学の他学部で開講されている講義を選択必修科目として履修することが可能であり、幅広い知識,技能および分析力を身に付けることができます。
最終学年では、個別研究課題を設定し、担当教員の指導の下で、研究・実験・議論を進め、成果をまとめて卒業論文として発表します。

実践履修モデル

企業への長期派遣経験を通じて、大学での学びを再考するとともに、産業界で求められている知識やスキルを学びます。
具体的には、情報科学部教員と民間企業、 自治体により研究開発や調査に対する具体的な計画を設定し、研究・実験・議論を進めながら研究目標を達成することで新しい付加価値を生む技術の獲得をより確かなものとします。
卒業論文の代わりに、長期フィールドワークを履修し、 学外での研究開発プロジェクトや調査フィールドワークに参加することで,実践的な課題解決に活用する能力を身に付けます。

カリキュラム図

カリキュラム図
  • 1年次末にプログラム希望調査を行い、学生の希望、1年次までの成績を考慮し、プログラムを決定します。
  • 2年次末に履修モデル希望調査を行い、学生の希望、2年次までの成績を考慮し、履修モデルを決定します。
  • 2年次以降は、自らの興味・関心に応じた副専攻プログラムの履修も可能です。


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