理工学研究科データサイエンス専攻(博士前期課程)
教育理念と目標
専攻主任 佐々木美裕 教授
数理技術と人工知能技術を併せ持つデータサイエンス人材養成に対する社会的要請に応えるため,統計学やオペレーションズ・リサーチに加え、近年、急速に需要が高まった人工知能技術やビッグデータ解析技術の修得を可能とし,各数理技術の特長を理解した上で、より適切な数理技術を活用して、問題の発見や解決に貢献できる能力を備えた人材を育成します。
専攻の特色
データサイエンスを構成する数理技術の中核を成す数学的素養の上に、統計学とオペレーションズ・リサーチに加え、人工知能技術を教授する教育課程を編成します。いわゆる文理融合型のデータサイエンス教育とは一線を画し、あらゆる分野に適用可能な数理技術の教育を行い、さまざまな分野や技術へ展開できる能力を涵養します。
カリキュラム
研究科共通科目
- アカデミックリテラシー
基礎科目
- オペレーションズ・リサーチ概論
- 数理統計学概論
- データサイエンスの数理
専攻科目
- 最適化手法研究
- ビッグデータ解析研究
- 機械学習研究
- 深層学習研究
- データサイエンス演習(オペレーションズ・リサーチ)Ⅰ、Ⅱ
- データサイエンス演習(統計学・ビッグデータ解析)Ⅰ、Ⅱ
- データサイエンス演習(機械・深層学習)Ⅰ、Ⅱ
研究指導科目
- 研究指導Ⅰ~Ⅴ
副専門領域科目
ソフトウェア工学
- ソフトウェア工学概論
- ソフトウェア生産管理研究
電子情報工学
- 数理論理学概論
- データ工学研究
- 情報通信セキュリティ研究
機械システム工学
- 制御工学概論
- システム理論研究
- システムの推定と同定
修了後の進路
- 製造業などの業種を中心にして企画・計画部門で生産システムの計画や運用を企画・支援する業務従事者
- 物流システム管理者
- 輸送機械や制御装置の製造・開発企業などにおいて製造システムの設計を支援する技術者
海外実習
学位論文審査基準
学位
- 修士(データサイエンス)