CMSAI教育プロジェクト

CMSAI提供授業科目

最先端のAI、データサイエンス、数学・数理科学、計算機科学、脳神経科学などの幅広い分野にわたる基礎から応用まで深く学ぶための授業を提供しています。

担当：奥島

データサイエンスのための数理要論

全学部生を対象に，数理科学、データサイエンスの修得に必要不可欠な数学的素養を涵養する。

担当：後藤

問題解決のための統計学入門

全学部生を対象に、実社会の課題を統計学に基づき分析する力を涵養する。

担当：河野

応用線形代数

物理学、工学、確率論、統計学からの応用例とともに、線形代数学の応用について実践的に学ぶ。

担当：後藤

データサイエンスの基礎

理工学上の課題解決に必要となる統計学の基礎と応用を実践的に学ぶ。

担当：塚田

数理科学A

複雑な課題の解決に必要不可欠なグラフ理論，複雑ネットワーク理論などの基礎について幅広く学習する。

担当：荒井

数理科学B

力学系理論の考え方と，その応用に必要となる数学の基礎を学ぶ。

担当：平川

問題解決のためのアルゴリズムとデータ構造

様々な問題解決の基盤となるアルゴリズムとデータ構造について学習する

担当：平川

人工知能アルゴリズムの活用

械学習技術の実践的活用に必要不可欠な機械学習アルゴリズムの基礎知識とその応用について学ぶ。

担当：藤吉、山下

データサイエンスプログラミング

データの中から関連性を抽出し，これをもとに予測、分類、推定を行う計算手法に習熟する。