大学院教育
DS・AIを活用した学際的融合研究を実現できるイノベーション創出力の育成
科目 | 概要 |
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MDA異分野融合/連携ゼミナール | 国内外研究者・企業・自治体などによるMDA分野の最新の動向に関する専門家によるオムニバス授業を実施し、最近の重要課題について講述する。MDAを活用し、学際的な他分野との融合も通じて、問題解決やイノベーションを行う能力を養うことを狙いとします。 |
アカデミアや産業界を牽引できるDS・AI実践力の育成
科目 | 概要 |
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MDA後期プロジェクト研究 | 企業・行政・研究機関等が抱える現実課題の解決や企業等が有するデータの活用に関する共同研究またはインターンシップ、あるいは教員の共同研究先と連携した研究またはインターンシップを通して、課題解決にデータを活用できる実践的な力を養います。 |
MMDA後期研究留学 | データサイエンス関連で、国外の研究機関との共同研究、海外企業でのインターンシップ等を実施し、世界レベルでの最先端のデータ解析能力を習得し、様々な知識を融合しながらその能力を実践できる能力を向上させます。 |
トップ人材の育成
科目 | 概要 |
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MDAトップ人材養成特別演習 | 企業・自治体等と連携して、実社会の問題にリアルデータで取り組むPBL型ワークショップを企画・設計するとともに、プロジェクト管理などを主体的に行い、異分野メンバーとデータサイエンティストを交えたグループ議論をファシリテートして問題解決策の立案をリードすることで、MDA分野における分野融合力、実践力と卓越した総合力を養成します。 |
1. 最先端のDS・AIを活用した研究を実現できるAI技術を修得した人材の育成
社会工学 | 社会工学のための数学、社会シミュレーション、ゲーム理論、資産評価論、離散数理、数理最適化理論、ミクロ計量分析、統計分析、企業評価論、空間情報科学、情報セキュリティ、都市・地域解析学、経済・政策分析、オペレーション管理、社会工学特別講義I、社会工学特別講義II、社会工学特別講義III |
サービス工学 | 応用最適化、サービス満足度解析、サービス工学特別講義I、サービス工学特別講義III、ビッグデータアナリティクス、地域データ解析、消費者心理分析、技術経営 |
リスク・レジリエンス工学 | システム最適化、システム制御、基礎計算生物学、計算言語学特論、数値シミュレーション特論、数理アルゴリズム特論、コンピュータグラフィクス特論、サービスとデータプライバシ、システムプログラミング特論、ソフトウェアリポジトリ分析技法、データ工学特論I、データ工学特論II、データ解析特論、ヒューマンインタフェース特論I、ヒューマンインタフェース特論II、プログラミング環境特論、プログラム言語特論、プログラム理論特論、画像認識特論、高性能コンピューティング特論、信号画像処理特論I、信号画像処理特論II、信号画像処理特論III、並行システム、並列処理アーキテクチャ特論、暗号理論特論I、暗号理論特論II、Topics in Computer Ethics、情報理工特別講義I、視覚計算特論、適応的メディア処理、統計的言語モデル特論、フロンティアインフォマティクス特論A、フロンティアインフォマティクス特論B、ヒューマンセンタードAI特論A、ヒューマンセンタード AI特論B |
知能機能システム | システムモデリング、生体情報処理特論、適応システム構成論、知能機能システム数学基礎、知能システム理論基礎、機能システム数理基礎、サイバニクス、スマートインフォメディアシステム特論、情報・符号理論、機械学習論、言語情報処理特論、人工知能特論、知能システムツール演習a |
構造エネルギー工学 | 構造力学特論、流体力学特論、流体力学特論1、流体力学特論2、数値流体力学、計算力学特論、信頼性工学特論 |
エンパワーメント情報学 | 機械学習基礎、機械学習演習 |
ライフイノベーション(生物情報) | バイオインフォマティクス概論、バイオインフォマティクス基礎、計算生物学、生体分子・創薬インフォマティクス、遺伝子解析と機能ゲノミクス、実践機械学習 |
2. DS・AIを活用した学際的融合研究を実現できるイノベーション創出力の育成(博士後期科目のみ)
社会工学 | 社会工学ファシリテーター育成プログラムI、社会工学ファシリテーター育成プログラムII、社会工学ファシリテーター育成プレプログラムIII、社会工学ファシリテーター育成プレプログラムIV |
リスク・レジリエンス工学 | リスク・レジリエンス工学博士PBL演習、リスク・レジリエンス・ケーススタディ、リスク・レジリエンス工学博士プロジェクト研究、リスク・レジリエンス工学博士特別講義(ビジネスリスク) |
情報理工 | 情報理工分野横断後期特別演習 |
知能機能システム | 知能機能システムコラボラトリー演習III、知能機能システムコラボラトリー演習IV |
エンパワーメント情報学 | アントレプレナーシップ演習 |
MDA開設科目 | MDA異分野融合ゼミナール、MDA異分野連携ゼミナール(博士前期科目) |
3. アカデミアや産業界を牽引できるDS・AI実践力の育成(博士後期科目のみ)
研究群 | ジョブ型研究インターンシップ |
社会工学 | 社会工学インターンシップ |
リスク・レジリエンス工学 | リスク・レジリエンス工学博士インターンシップA、リスク・レジリエンス工学博士インターン シップB |
情報理工 | 異分野研究室インターンシップI、異分野研究室インターンシップII、研究型インターンシップI、研究型インターンシップII、AI応用研究インターンシップ |
エンパワーメント情報学 | エンジニアリングレジデンス実習 |
ライフイノベーション(生物情報) | 博士後期インターンシップI、博士後期インターンシップII |
MDA開設科目 | MDA後期プロジェクト研究、MDA後期研究留学 |
4. トップ人材の育成(博士後期科目のみ、選抜された学生のみが対象)
MDA開設科目 | MDAトップ人材養成特別演習 |
学術院 | 人文社会ビジネス科学学術院(筑波) |
研究群 | 人文社会科学研究群 |
学位プログラム | 国際日本研究学位プログラム |
科目 ※()内は履修年 | 比較政治1(2020)、計量分析1A(2021、2022)、計量分析1B(2021、2022)、計量分析2A(2022)、ゲーム理論の基礎1(2022)、社会情報論1(2022) |
学術院 | 人文社会ビジネス科学学術院(東京) |
研究群 | ビジネス科学研究群 |
学位プログラム | 経営学学位プログラム |
科目 ※()内は履修年 | Data Analysis I: Introduction to Data Analysis(2021)、Data Analysis II: Principle of Quantitative Research(2021) |
学術院 | 人文社会科学研究科 |
学位プログラム | インターファカルティ教育研究イニシアティヴ (IFERI) |
科目 ※()内は履修年 | 人文情報学(2023) |
学術院 | 理工情報生命学術院 |
研究群 | 数理物質科学研究群 |
学位プログラム | 物理学学位プログラム |
科目 ※()内は履修年 | 計算物理学(2021) |
学術院 | 人間総合科学学術院(筑波) |
研究群 | [学術院共通専門基盤科目] |
科目 ※()内は履修年 | 情報アクセス(2022) |
学術院 | 人間総合科学学術院(筑波) |
研究群 | 人間総合科学研究群(筑波) |
学位プログラム | 心理学学位 プログラム |
科目 ※()内は履修年 | 心理学方法論I(2023)、心理学方法論II(2023)、心理統計学特講(2023)、計量心理学特講(2023) |
学術院 | 人間総合科学学術院(筑波) |
研究群 | 人間総合科学研究群(筑波) |
学位プログラム | デザイン学学位プログラム |
科目 ※()内は履修年 | 視覚情報デザイン論特講(2022) |
学術院 | グローバル教育院 |
学位プログラム | ヒューマニクス学位プログラム |
科目 ※()内は履修年 | 生体高分子の構造生物学(2019)、ゲノミクスとデータベースへのアクセスと利用(2019) |
学術院 | グローバル教育院 |
学位プログラム | ライフイノベーション学位プログラム |
科目 ※()内は履修年 | バイオインフォマティクス(2019) |