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理学部情報数理学科 カリキュラム



学びの特色

カリキュラム構成と学習プロセス

1年次に微分積分と線型代数を必修科目で学び、基盤となる数学をしっかり身につけます。
数学、統計?データサイエンス、情報科学のつながりを意識し、複数の分野にまたがる緩やかな履修が可能となるようカリキュラムを組んでいるのが、本学科の特色です。

4年間の学びの流れ

基礎から専門分野まで、4年間を通して、自由に幅広く学べます。

基本科目

1年次

フレッシュマンセミナーで大学でコンピュータを利用する上で必要な情報リテラシーを身につけます。また、情報数理の土台となる微分積分と線型代数、および、統計?データサイエンス、情報科学の入門的科目としてデータ解析基礎が用意されています。

2年次

情報数理の基盤となる基礎数学に加えて、応用数学、統計?データサイエンス、情報科学分野の科目を学び進めます。インターンシップでは実践の現場も体験。

自由に学ぶ

3年次?4年次

各自の興味や希望進路に応じて、「応用数学」「統計?データサイエンス」「情報科学」の3つの専門科目群から科目を選択?組み合わせて履修し、より深く学んでいきます。

関連科目?専門科目

卒業研究

4年間の集大成で情報数理の奥深さを実感
4年間の総仕上げとして「卒業研究」を行い、専門分野の学習?研究ををさらに深めます。数人ずつのグループに分かれて、各担当教員の指導の下で、理論研究?テキストの輪読?計算機による実験などを行います。それまで学んできたことを体系化させ、1年間かけて推進?達成していきます。

インターンシップと情報数理セミナー

「インターンシップⅠ,Ⅱ」は国内の企業、自治体等において実習?研修を行う就業体験科目です。2、3年次科目で、インターンシップを通じて社会人として必要な能力を高め、自主的に考え行動できる力を養います。
2~4年次の「情報数理セミナーⅠ,Ⅱ,Ⅲ 」では、グループワーク形式で課題発見や課題解決に取り組む活動を行います。
特に4年次の「情報数理セミナーⅢ」では、実務家を外部講師として招き、実社会における課題について実践的に学びます。

専門分野の科目群

  • (数学)代数学概論、幾何学概論、解析学概論、微分方程式論、複素関数論、ゲーム理論、符号理論、暗号理論など
  • (統計?データサイエンス)確率?統計、多変量データ解析、時系列解析、人工知能の数理、最適化理論と深層学習など
  • (情報科学)プログラミング入門、データベース、計算機構成論、応用プログラミング、計算論理学、量子計算など

情報数理学科 特設サイト

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