● 実践データサイエンス演習● 素粒子と宇宙● 多変量解析● ベイズ統計学● 人工知能?機械学習● 量子力学● 量子コンピュータ● 数理統計学（基礎?応用）● データエンジニアリング● 情報理工学実験 A?B● 計算機ネットワーク● パターン認識● アルゴリズムとデータ構造● スクリプト言語プログラミング● Ｃプログラミング入門?応用● JAVAプログラミング● 応用数学 A?B● プログラミング演習 1?2● 情報理工学の基礎および演習● コンピュータ工学● デジタル信号処理● オペレーティングシステム学系科目専門科目学系の特長データサイエンスを専門レベルで身に付けた、高度デジタル人材を育てる。情報理工学系I NFORMATISCIENCECOURSETECHNOLOGYONAND※現在の電子情報学系で 情報工学を学ぶ学生の記事です。内田 ゆりか東京都立向丘高等学校 出身情報工学、AI、量子科学技術、データサイエンス、計算科学などの分野をまとめて呼ぶ言葉です。宇宙、地球、量子などの基礎科学分野における課題解決や社会貢献には、情報理工学の技術が欠かせない時代がすぐに訪れるでしょう。□世田谷キャンパスCURRICULUM全学共通教育科目 AI?データサイエンス副専攻の科目 / 共通教育科目 / 外国語科目情報工学を基盤としてAI、データサイエンス、物理学等の関係分野を学ぶことができます。身近なスマートフォンやパソコンの仕組みに興味が湧き、電気と情報の両分野を学べる国士舘大学に進学。「電子情報の基礎および演習A?B」では、講義と演習を併せて履修し、電気電子工学と情報工学の基礎知識を修得しました。今、最も興味があるテーマはAIです。プログラミングについての学びを深め、AIを安心して活用できる社会の実現に貢献したいと考えています。現在は、「基本情報技術者試験」や「応用情報技術者試験」の国家資格取得に向けて勉学に打ち込み、将来の可能性を広げています。情報?理工系の基礎の上に、各人の志向によって情報工学、AI、データサイエンス、物理学や計算科学などについて専門性を深めます。産官学連携を通じて、実社会での事例を含む実践的な教育を実現します。データから新たな価値を創造する力を身に付け、デジタル社会を支える人材として幅広い分野で活躍できます。幅広い分野の科目を展開することで、学生に対してオーダーメイドの教育を実現し、学生に寄り添った履修指導を展開します。LABORATORIES研究室テーマ［ 抜 粋 ］□大規模シミュレーションによる初期宇宙の研究□スーパーコンピュータによる素粒子質量生成機構の研究□音楽情報処理□ヒューマンコンピュータインタラクション□スパースモデリングを用いた時空間ダイナミクスの解読□統計的モデル選択による自然現象メカニズムの推定□機械学習を用いた化石?隕石?鉱物の起源の推定こちらに掲載のカリキュラムは予定です。最新情報は大学ホームページへ?情報理工学ってなに？どんな将来が待っている？理工学部 / 理工学科STUDENT?S VOICE情報理工学系［ 抜 粋 ］情報工学×AI、情報工学×データサイエンス、情報工学×物理学産官学連携による学びオーダーメイドの教育夢はAIを安心して活用できる社会実現への貢献。国家資格取得を目指して、勉学に打ち込んでいます。2026年4月より、理工学科は新しいかたちでスタートします！どんなことを学ぶの？38
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