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【社会人コース】工学研究科 数理情報科学専攻

高度専門職業人の養成大学院

本大学院工学研究科数理情報科学専攻は、情報を数量化し、科学的に分析する能力を身に付けることで、
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ス高度専門管理者を養成します。

研究・教育活動の特色

ライン

社会人向けデータサイエンス教育プログラム

社会人の多様なニーズに対応する教育プログラムを編成し、業務の繁閑にあわせて柔軟な受講が可能となるよう高度なメディアを活用し、多忙な社会人の時間的・空間的な障壁を低下させる教育を展開します。対面講義、遠隔講義を併用し、働きながら大学院生として学ぶことができます。

  • 講義は、対面・オンライン・オンデマンドから指導教員と相談の上、受講方法を選択することができます。
    また、平日・土曜日も選択して受講することができます。
  • 質問等はZOOM等を利用したオンライン、本学独自の学習管理システム及び電子メールを活用します。
  • 研究課題では、身の周りの業務に関連した課題を持ち込むことができます。
  • 特別研究のためのデータ分析、考察、課題研究、論文指導等は、教室、研究室以外の場所で取り組むことができます。

社会人コース

18:00

19:30
前期 実社会課題データ分析論 知能情報処理特論 プログラミング言語論 アルゴリズム論 現代数理統計応用論 経営戦略論
後期 最適化数学特論 先端人工知能論 対話システム論 エージェントシステム論 カテゴリカルデータ解析特論

業種別推奨科目

ライン

教育機関(高校教員等)に従事する方への推奨科目

現代数理統計応用論 アルゴリズム概論 カテゴリカルデータ解析特論 最適化数学特論 量子情報理論 力学系特論

医療機関(医薬品製造企業含む)に従事する方への推奨科目

データサイエンス
創薬
医療情報学特論 応用生命情報学 生体高分子構造学

行政(公務員及び自治体の業務)に従事する方への推奨科目

地方創生デジタル
演習
実社会課題データ分析論 先端人工知能論 対話システム論 デジタル形状処理特論

IT企業 に従事する方への推奨科目

先端人工知能論 知能情報処理特論 プログラミング言語論 エージェントシステム論 対話システム論

総合企業(一般企業)に従事する方への推奨科目

実社会課題データ
分析論
先端人工知能論 エージェントシステム論 知能情報処理特論 デジタル形状処理特論

科目名及び講義内容

ライン
量子情報理論

ミクロの世界は我々にとって解釈の難しい現象が見られる。本講義では量子系を記述する数理について学ぶ。

実社会課題データ分析論

社会における問題について、どんな調査(例:アンケート)をして、どんなデータを得て、どういう分析方法でデータを処理して、処理した結果をどのように読めば良いかということまでを学ぶ。

力学系特論

自然を理解するには、様々な現象を数式を用いて表現する事が重要である。本講義では様々な自然現象を記述する数理について学ぶ。

最適化数学特論

スパースモデリングとその解法アルゴリズムを学ぶ。スパースモデリングは、ものや現象を、数種類の素材に分解して再構成できるようにすることである。例えばカメラ内の動いているものだけを背景と分離する。監視カメラの映像のノイズを除去する。などを教師なしで実現できる。

応用生命情報学

生命情報学は、生命科学、数学、情報科学の知識を融合させて生命に関するデータを解析する学問です。本講義では、データの収集、整理、解析の基礎から学び、疾患因子の解明や創薬支援などの応用事例についても学習する。

生体高分子構造学

生物が共通して持つタンパク質、核酸、生体膜といった生体高分子の構造について解説し、その構造が生命機能に及ぼす重要性について学習する。

データサイエンス創薬

生命科学における膨大なデータを情報学的に処理する手法、およびコンピュータを用いた創薬の基礎知識、理論、手法について学習する。

医療情報学特論

医療や健康関連の情報を効果的に管理、分析、利用するための手法やレセプト、電子カルテ等の医療データを活用した診断・治療及び課題について学習する。

知能情報処理特論

数理情報科学を身につけるうえで、機械学習の基礎理論の習得は必要不可欠である。この授業では、機械学習の理論と技術を基礎から学ぶ。

先端人工知能論

人工知能(AI)という言葉は、現代を代表する情報技術の一つとしてとして社会に浸透したキーワードであろう。人工知能は、これまで人間が行ってきた複雑な作業を機械が代替するための、人工的なシステムを作る技術である。本講義では、人工知能が歩んできた歴史を概観し、知的なシステムの実現を支える技術の概要を学ぶ。

現代数理統計応用論

データ分析や意思決定において不可欠なツールとして、与えられたデータから確率分布の特性について推測を行うための方法論について学習する。

アルゴリズム特論

コンピュータを用いて問題を解く際の手順について、問題ごとにどのような取り組み方があるのか、そしてそれぞれはどれだけ効率的なのかについて学習する。

プログラミング言語論

プログラムにバグがないことを数学的に証明する手法が実用化されつつある。この証明が可能となる背後には、対象となるプログラムの動作を数学的に記述する理論がある。本講義ではこの理論の入門的内容を学ぶ。

エージェントシステム論

エージェントとは、自律的に振舞うことのできるコンピュータプログラムのことである。エージェントという概念を用いることで、コンピュータソフトウェアの設計と実装が容易になったり効率的になったりすることがある。それらをどのように実践するかについて学習する。

対話システム論

ChatGPTやGeminiなどのチャットシステムには、ユーザの質問に対して回答を生成する生成AIとしての側面(内側)と、ユーザが使うWebアプリケーションとしての側面(外側)がある。本講義では文章生成AIの仕組みと、ユーザからの入力に反応する反応型Webアプリケーションのためのプログラミング技法を学ぶ。

数理情報科学特別講義

数理情報科学分野における最近の研究動向や課題、産業界における動向などに関する幅広い知識を学ぶ。

地方創生デジタル演習

地域における独自の社会課題や自分と地域との接点を意識し、社会課題を考え、地域連携の活動へと繋げる。

デジタル形状処理特論

近年様々な分野で導入が進む実環境の3次元計測技術の原理、及び取得した3次元点群の計算機上での処理方法について、実例を交えながら学習する。

経営戦略論

企業経営者・実務者、会社経営に関する専門家又は自治体の長を招いての特別講義を実施する。

教員、研究分野、カリキュラム、入試等工学研究科数理情報科学専攻に係るその他の情報は次のボタンからご確認ください。

お問合せ:
〒756-0884 山口県山陽小野田市大学通1-1-1

TEL0836-88-3500