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未来工学部

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まだ起きていない「未来の課題」に挑む

「未来」を脅かす課題を見極めて、先回りして人や社会のために未来工学部は動きだします。この星が抱える環境保全、生物多様性の問題、食料危機、感染症のリスク、新素材開発など複雑で広範囲な課題を解決できる人材を育成します。

学びのポイント

Point
1

豊かな人間性を育む多様な基礎科目哲学や倫理学、芸術や文学などの文化面をはじめ、心理学や文化人類学、法律や経済、健康など充実した基礎科目群により幅広い視野と豊かな人間性を身につけ、社会を知り人間を知り、社会への関心を深めます。

Point
2

ゼロから始めるプログラミングデータサイエンティストにとって欠かせない知識?技術のひとつであるプログラミングを基礎から身に付けられます。自ら積極的に手を動かし、人工知能や機械学習に関するツールを使いこなせるようにする実習授業も豊富に用意しています。

Point
3

医療現場を肌で感じる大学病院見学医療分野で活躍するデータサイエンティスト像が明確にイメージできるよう医療データを扱う現場を実際に見学する機会を設けています。

Point
4

実社会で必要となる専門技術の習得カルテなどの文字情報を解析する「テキストマイニング」や、地球規模の巨大スケールで起きている現象を可視化する技術を学ぶ「シミュレーションの基礎」など、データサイエンスを実社会で活用するための応用力を養う授業も豊富です。

Point
5

ゲストスピーカーによる特別講義創薬企業や大手IT企業などの第一線で活躍するデータサイエンティストをゲストスピーカーに招き、特別授業を開講します。一緒に議論を行い様々な意見を交わすことで、現場の生の声を学びの中に取り入れます。

学科

データサイエンス学科

データを使い、幅広い分野で新しい価値を創造するデータサイエンティストの育成

学科の特色

広くデータサイエンスを学ぶ
生命科学の総合大学である利点を活かし、学内の「知」の連携による学びと研究
社会とのつながりを意識したカリキュラム

４年間の学びのフロー

1年次

社会を知り、人間を知り、基礎を固める幅広い視野と豊かな人間性を身につける基礎科目を学ぶとともに、「未来工学部データサイエンス概論」「データサイエンスイノベーション演習」などの科目を通じて、専門の基礎的知識を学ぶ

［おもな開講科目］
未来工学部データサイエンス概論／データサイエンスイノベーション演習

2年次

手を動かして、プログラミングを習得するデータサイエンスの基盤となる数理的な知識、医療やライフサイエンスの学問背景の理解、そして近年注目を集めている、機械学習や深層学習とそれらを実装して動かすためのプログラミングなどの広範な知識と技術を習得します。

［おもな開講科目］
確率の数理/プログラムミングⅠ?Ⅱ/人工知能?機械学習入門/ライフサイエンスⅠ?Ⅱ/情報倫理学

3年次

実社会のデータ、生命系データを利用した演習生命科学においていまだ十分には利用されていないビッグデータに着目し、生物統計、人工知能、データモデリング、イメージング、バイオインフォマティクス?メディカルインフォマティクス、ライフサイエンスプラットフォームなど、さまざまな分野による先端的なアプローチにより「語らないデータに語らせる」研究の最前線を学びます。

［おもな開講科目］
データサイエンス研究入門/バイオインフォマティクス/深層学習入門/シミュレーションの基礎/情報セキュリティ

4年次

自分で課題を設定し、データを集め研究を進める。研究室に所属し、自ら課題設定を行い、データを集め、卒業研究に取り組みます。

［おもな開講科目］
未来工学特別講義/輪講（ゼミナール）/卒業研究

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