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理工学研究科データサイエンス専攻(博士前期課程)(仮称・設置構想中)

教育理念と目標

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

  • ソフトウェア工学概論
  • システム工学概論
  • 通信プロトコル研究
  • 制御論研究
  • ソフトウェア生産管理研究
  • 組込みシステム工学研究

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

学位

  • 修士(データサイエンス)