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数理情報科学科Department of Informatics and Data Science

数理的素養を身につけたデータサイエンティストを育てる

数理情報科学科は、数学を基礎として情報を数量化し、科学的に分析する能力を身につけることで、行政、医療、福祉、製造、流通などのあらゆる社会分野で活躍するデータサイエンティストを養成します。

数理情報科学科 学科主任 福井 一彦

デジタル化社会の到来に伴い、数理・データサイエンス・AI に関する知識・技能を有する人材が求められています。数理情報科学科では、 数物・計算技術、生命科学、データサイエンス・情報解析・ソフトウェア、自然言語処理の4つの専門分野を設定し、主専攻と副専攻の選択により複数の分野にわたり知識を修得することができます。デジタル活用の未来へ向けて、データ分析能力や問題解決力を身につけ、変化する社会で活躍でき、世界へと羽ばたく人材育成を目指しています。

数理情報科学科 学科主任福井 一彦FUKUI, Kazuhiko

3つのポリシー

ライン

アドミッション・ポリシー

こんな学生を待っています!

  1. 数学を基礎としたデータサイエンス、統計学、人工知能など数理情報科学分野の学習に興味を持つ人
  2. 数学及び英語に対して高い興味や関心を持ち、将来広く国内外で、国際的視野を持って活躍するために必要な素養を身につけたい人
  3. 自らの考えを表現する力を備え、社会に対する良識と責任を持ち、主体的に多様な人々と協同して学ぶ意欲のある人
アドミッション・ポリシー

カリキュラム・ポリシー

カリキュラム・ポリシー
  1. 確かな基礎学力と専門能力を身に付けるため、専門分野の基盤をなす「基礎科目」と、 高度な専門知識と技術を獲得する「専門科目」を体系的に配置する。
  2. 豊かな人間性を涵養するため、人間・社会・自然を幅広く俯瞰できる能力を身につける「一 般科目」を全学年にわたりバランスよく配置する。
  3. 1年次では、数理情報科学の中核をなす、数学、物理学、化学、生物学、情報科学を必 修科目として配置し、専門分野の基礎固めを行う。
  4. 2年次では、「数物計算技術」、「生命科学」、「データサイエンス・情報解析・ソフトウェア」、「自然言語処理」の4つの専門分野の授業科目を配置し、専門教育との接続を図る。
  5. 3年次では、専門分野を深く学修する授業科目を配置し、計算科学と数理科学を身に付 けた数学の専門家としてのデータサイエンティストを養成する。
  6. 4年次では、学士課程の集大成としての卒業研究を実施し、学問探究の方法と数理的問 題解決力を身に付ける。

ディプロマ・ポリシー

  1. 人間・社会・自然に係る幅広い教養を修得し、横断的にものごとを俯瞰できる能力を身 に付けている。
  2. グローバル化した社会で実践的なデータサイエンティストとして活躍するためのコミュ ニケーション能力を身に付けている。
  3. 数学、物理学、化学、生物学に関する知識と技能を身に付けている。
  4. 数理情報科学の主要分野(数物・計算技術、生命科学、データサイエンス・情報解析・ ソフトウェア、自然言語処理)に関する専門知識と、それらを課題の解決に応用できる 能力を身に付けている。
  5. 課題を解決するための問題点を発見し、必要な情報を自ら収集・分析・整理することで、 問題解決を行うことができる総合的な能力を身に付けている。
ディプロマ・ポリシー

学科の特色

ライン

専門性を高める4つの分野

学科の特色

領域1数物・計算技術

計算科学の基盤となる数理統計学の考え方を身につけ、数学的モデルとその定量的な評価法と計算機を活用することで、科学技術上の問題を解決する能力、社会における多様な情報を数量化し、論理的に分析し、問題の発見とその解決に貢献しうる能力を育成します。

領域2生命科学

データサイエンスと生命科学・薬学を融合
データサイエンスと生命科学・薬学を融合したバイオ・インフォマティクスの考え方を身につけ、医薬品開発における数理技術の活用、科学的根拠に基づく創薬に向けたデータ活用の知識と技術、統計分析とAI 技術を活用した医療データ分析により、新しい創薬基盤の開発及びクオリティ・オブ・ライフ向上に向けた医療情報の活用を行う能力を育成します。

領域3データサイエンス・情報解析・ソフトウェア

AIによりビッグデータを解析
アルゴリズムを基礎に、人工知能、機械学習、ディープラーニング等の知識と技術を身につけ、ビッグデータや高次元データなどの膨大な情報を読み解き、データ可視化により分かりやすく説明し、多量のデータから新しい価値を見出す力やソフトウェアを開発する能力を育成します。

領域4自然言語処理

AI技術により人間の言語情報を構造化
検索エンジン、機械翻訳、音声アシスタント、チャットボットなど、AI 技術により人間の言語を理解・処理・生成し、情報を構造化してテキストデータや音声の内容を理解する自然言語処理の技術を身につけ、自然言語処理の理論と実践の両面から新しい情報活用とイノベーションを提案できる能力を育成します。


学習・教育目標

データサイエンティストに求められる、確かな基礎学力と高度な専門知識

数理情報科学科では、5つの学習教育目標をかかげて学士課程の教育プログラムを編成。これらの目標を達成した学生は、人間性豊かなデータサイエンティストに必要な「確かな基礎学力」と「高度な専門知識」を習得した証として、学士(工学)の学位を取得します。

学習・教育目標

目標A幅広い教養と洞察力

人間・社会・自然に係る幅広い教養を修得し、横断的にものごとを俯瞰できる能力を身につける。

目標Bコミュニケーション能力

グローバル化した社会で実践的なデータサイエンティストとして活躍するためのコミュニケーション能力を身につける。

目標C基礎知識と技能

数学、物理学、化学、生物学に関する知識と技能を身につける。

目標D専門知識と応用力

数理情報科学科の主要分野(数物・計算技術、生命科学、データサイエンス・情報解析・ソフトウェア、自然言語処理)に関する専門知識と、それらを課題の解決に応用できる能力を身につける。

目標E問題解決能力

課題を解決するための問題点を発見し、必要な情報を自ら収集・分析・整理することで、問題解決を行うことができる総合的な能力を身につける。

カリキュラム

ライン

学びのステップ

1年次

専門分野の基礎固めを行う

流れ
2年次

専門教育との接続を図る

流れ
3年次

専門分野を深く学修する

流れ
4年次

集大成としての卒業研究

カリキュラム

卒業に必要な単位数と取得できる学位

取得できる学位
取得できる学位

Pick Up 科目

ライン

数理情報科学科の特長ある学び

AI創薬及び演習

AI 創薬とは薬の研究開発の過程で人工知能技術を活用することであり、計測された膨大なビッグデータの分析・解析や大量の知識データに対して高度な推論を行うことで新たな見地・発想を提供することが期待されています。疾患におけるターゲットタンパク質の検索、医薬品候補となる化合物の探索、副作用及び多種多様な医薬関連ビッグデータを機械学習することで、薬効・安全性を総合的に加味した薬剤設計におけるAI 創薬の基礎を身につけます。

ディープラーニングI

機械学習の中でも近年発達の目覚ましいニューラルネットワークを用いた学習方法を学びます。比較的簡潔な構造であるパーセプトロンから始め、ディープラーニングと呼ばれる現代のネットワークまでを対象に学習と推論の仕組みを理解します。さらに画像認識の分野で実用化が進んでいる畳み込みニューラルネットワークを、機械学習における画像データの扱い方と共に学習します。


入学者の声

データを多角的に見る力を養い、
安心して使えるアプリケーションを開発したい

祖母がスマートフォンを使い始めたことがきっかけで、操作性を上げるためにはどうしたらいいか考えるようになり、情報工学やデータサイエンスに興味を持つようになりました。本学科で特に学びたいのは統計学です。データの計算だけでなく、課題を見つけデータの傾向を分析したり数値の性質を知ることができるのが魅力だと考えます。
また高校時代は文化祭実行委員として活動した経験があり、意見をデータ化することで話し合いをより円滑に進めることができ必要性を実感しました。将来的には高齢者や障がい者の方々が安心して使えるアプリケーションを開発したいので、多種多様な方と交流する中でコミュニケーション能力も高めていきたいです。

新田 未来 さん数理情報科学科 1年 九州国際大学付属高等学校出身

新田 未来さん

水廣 優輝さん
人々の生活につながる
情報化社会をリードできる人材へ

コンピュータ部でAIのおもしろさに触れ、またプログラミングの授業も好きだったので、情報系の専門学校か大学を志望していました。その時に数理情報科学科が新設されることを知り、AIの応用・実用的な部分を学びたいと思い進学しました。本学科はAIに特化した学科ということもあり、例えば生命科学の分野では最近話題の薬の開発過程で人工知能技術を活用したAI創薬、自動車の自動ブレーキシステムなどにも応用できるAIの機械学習などを学ぶことができます。将来は社会を発展させるAIエンジニアやその人材を育成する情報の教員になりたいと考えているため、基本情報技術者や応用情報技術者の国家資格も取得していきたいです。

水廣 優輝 さん数理情報科学科 1年 山口県立小野田工業高等学校出身

資格・進路

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数理情報科学科の卒業後の進路

取得できる主な資格・関連する資格

取得できる主な資格


数理情報科学科の教員情報は下記からご確認ください。

数理情報科学科特設サイト
お問合せ:
〒756-0884 山口県山陽小野田市大学通1-1-1

TEL0836-88-3500