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数理・データサイエンス・AIの理解を深める科目(令和3年度)   

「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の修了要件単位数には含まれませんが、数理・データサイエンス・AIの理解を深めるために、「統計及び数理基礎」「アルゴリズム基礎」「データ構造とプログラミング基礎」「時系列データ解析」「テキスト解析」「画像解析」「データハンドリング」「データ活用実践」等の内容・要素を含む科目があります。

より理解を深める科目

授業に含まれている内容・要素 科目名
統計及び数理基礎 確率・統計
線形代数1
線形代数2
基礎数学
情報理論
入門統計推計学
生物統計学
アルゴリズム基礎
アルゴリズム論
コンピュータシステム
プログラミング基礎
プログラミング実習2
プログラミング実習3
電気電子工学通論2
人工知能
データ構造とプログラミング基礎
プログラミング基礎
プログラミング演習1
プログラミング演習2
プログラミング実習1A
プログラミング実習1B
コンピュータ概論
コンピュータ演習1
アルゴリズム論
人工知能
時系列データ解析
経営工学
電気通信工学
電子物性工学1
センサ工学
テキスト解析
コンピュータ演習1
コンピュータ演習2
画像解析
コンピュータグラフィックス
センサ工学
電気工学特別講義
電気電子工学通論2
人工知能
データハンドリング
コンピュータ概論
コンピュータ演習1
コンピュータシステム
ソフトウェア工学
データベース論
分子生物学1
バイオ・ケモインフォマティクス
データ活用実践(教師あり学習)
社会学
社会統計学
地域技術学
生物統計学
電気電子計測
インシリコ創薬
総合医療薬学7
臨床統計学
疾病の予防
その他
人工知能
工学部開講科目:●機械工学科 ●電気工学科 ●応用化学科 薬学部開講科目:●薬学科

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お問合せ:
〒756-0884 山口県山陽小野田市大学通1-1-1

TEL0836-88-3500