数理的素養を身につけた
データサイエンティストを養成
2023年4月、データサイエンス分野の学生を
養成する
新しい学科「数理情報科学科」を
開設いたします。
データサイエンスは、
行政、医療、福祉、製造、流通など
あらゆる社会分野にあふれるデータを分析して
有意義な情報を導き出し、
ビジネスシーンにおいて
新たな価値を生み出そうとする学問です。
数学を基礎として情報を数値化し、
科学的に分析する能力などを身につけた人材は、
本学が目標とする「地域のキーパーソン」として、
地域産業界の中枢や新規事業立ち上げなどで
活躍することが期待されます。
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学長
MOCHIZUKI,Masataka
山口東京理科大学は、工学部と薬学部を設置する全国で唯一の公立大学です。この特色を活かし、山口県内で初となる、工学×薬学×デジタルが融合したデータサイエンス系の学科「数理情報科学科」を、2023年4月に開設することとなりました。近年、人工知能（AI）の技術革新とデジタル化の進展により社会環境が激しく変化する中、AI技術、統計学、データを活用して自ら課題を発見・解決し、新たな価値を創造できるデータサイエンティストが求められています。山口東京理科大学の「数理情報科学科」では、社会における多様なデータから有用な情報を引き出し、数量化し論理的に分析して、課題解決と価値創造に貢献できるデータサイエンティストを養成します。
データサイエンス、人工知能（AI）、ディープラーニング、画像認識、機械学習
こんな学生を
待っています数理情報科学科は、本学の使命・目的である「地域に根差し、地域社会の発展に寄与する人材の育成」を基本とし、次のような目的意識を持った学生を受け入れます。
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
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
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
数理情報科学科の
2023年度入学者選抜要項はこちら学習・教育目標 5つの学習・教育目標をかかげて教育プログラムを編成しています。
- 01
- 数学、物理学、化学、生物学に関する知識と技能
- 02
- 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
- 03
- 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
- 04
- 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
- 05
- 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
専門性を高める4つの
分野数物・計算技術
情報を数量化し論理的に分析
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。将来の主な活躍ステージ
情報サービス関連企業 ／ インターネット関連企業 ／ 金融機関 ／ 公務員 ／ 大学院進学 など
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。将来の主な活躍ステージ
医薬品製造企業 ／ 食品製造企業 ／ 香料・化粧品関連企業 ／ 医療機関 ／ 保険関連企業 ／ 公務員 ／ 大学院進学 など
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。将来の主な活躍ステージ
画像・映像関連企業 ／ 通信関連企業 ／ 自動車関連企業 ／ 情報サービス関連企業 ／インターネット関連企業 ／ 公務員 ／ 大学院進学 など
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。将来の主な活躍ステージ
情報サービス関連企業 ／ 通信関連企業 ／ 自動車関連企業 ／ インターネット関連企業 ／公務員 ／ 大学院進学 など
教育課程
カリキュラム数理情報科学科では、専門分野として、4つの分野（数物・計算技術分野、生命科学分野、データサイエンス・情報解析・ソフトウェア分野、自然言語処理分野）を設定しています。主専攻（Major）、副専攻（Minor）により、複数の領域にわたる体系的な専門知識を修得することができます。
Pick Up 授業
- 応用統計学1
- 医学、薬学、社会学など幅広い分野において、ある基準によって分類されているカテゴリカル変数の取り扱いはデータ解析をする上で重要な役割を担います。カテゴリカル変数から構成されるデータの解析手法を習得し、多項分布に対する統計的推定・仮説検定と漸近理論、コレスポンデンス分析、対数線形モデルの手法を学びます。
- データ解析及び演習1
- データサイエンスの基礎的なデータの取り扱い方を学びます。特に、基本的なデータのまとめ方、データの視覚化（図の作成）、統計解析の基礎である代表値や散布度、相関係数などの理論を学び、かつ、表計算／統計解析ソフトを用いる形での演習を通じて、データを読み、可視化し、分析する一連の流れの基礎的知識と実践的な方法を学びます。
- 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。
- バイオ・インフォマティクス
- 生命科学の分野においては、データの海の中から必要な情報をいかにして抽出できるかが重要な鍵となりますが、多種多様なデータを人力で処理することは不可能であり、情報科学の力が必要です。バイオ・インフォマティクスは、生物学×情報学により、量的データから質的価値への転換を行い精度のよい予測・仮説を創出する学問です。生物情報データベース及び解析ソフトウェアを学び、配列解析、タンパク質の1次から高次構造の予測技術における知識を習得します。
- ディープラーニング1
- 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。
- 機械学習
- 統計学と最適化を基礎におく理論と手法を学びます。機械学習は、教師データを用いた学習技術である教師あり学習と、そのようなデータを想定しない教師なし学習に大きく分類できます。教師あり機械学習として、線形モデルによる分類や回帰、サポートベクターマシン、カーネル法などを学びます。教師なし機械学習については、クラスタリングやEMアルゴリズムを学びます。
- 言語AI技術
- 近年、翻訳や人間からの質問への応答などの自然言語を扱う分野での技術的な進展が加速しています。言語AI技術では、言語を機械で扱うための技法を二つの観点から学びます。第一は、言語を形式的に扱うことで解析を行う形式的な言語処理の技法、とりわけ字句解析と構文解析の手法を習得し、第二は、ディープラーニングによる自然言語処理技術を、機械翻訳技術などを例にとりあげて具体的に学習します。
- 知能情報及び演習2
- 人工知能に関する技術を習得するために、統計学を用いた機械学習を中心に学習します。最近では、画像認識、自然言語処理、その他の分野で様々なデータセットが公開されています。こうしたデータセットを題材にして、データに対する理解を深めた上で、機械学習技術を実装し、得られた学習モデルの性能を評価します。プログラミング言語にはPythonを使用し、機械学習パッケージを用いて演習を進めます。
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工学部長
永田 寅臣NAGATA, Fusaomi
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私たちを取り巻く社会環境は、地方から進行する少子高齢化、グローバル化、ボーダレス化など大きく変化しています。こうした変革の時代に対応するため、山陽小野田市立山口東京理科大学では、工学部に4つめの学科となる「数理情報科学科」を新設します。「数理情報科学科」は、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、人工知能（AI）、ビッグデータ、IoT、ロボット等による第4次産業革命やSociety 5.0と称される超スマート社会をリードする技術者を育成します。また、我が国が直面しているデジタル人材不足の解消や、わずか19％に留まっているIT技術者に占める女性の割合を向上させるため、地域における女性デジタル技術者育成の加速化にも貢献していきます。
数理情報科学科リーフレットを公開しています。
学科の特色、教育課程、カリキュラムなどを知っていただける内容となっています。
どうぞご覧ください。数理情報科学科の
2023年度入学者選抜要項はこちら