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東京女子大学

情報数理科学科

情報数理科学専攻

情報科学、AI・データサイエンス、数理科学を駆使して自然現象や社会現象を分析・解明する

現代の高度な情報社会において必要な情報科学、 AI・データサイエンスの技術を修得。
数学や自然科学の知識を応用した自然現象や社会現象のコンピュータシミュレーションを実践する力も養います。
第2代学長である「安井てつ」の『いかなる学問にも数理的能力は必要』という信念に基づく学びを通じ、論理的な思考力を養い、ICT(情報通信技術) 社会において幅広く活躍できる人物を目指します。

専門分野

  • 情報科学

    アルゴリズムとデータ構造、プログラミング、ネットワークなどについて学ぶ

  • AI・データサイエンス

    数学や情報科学をベースにデータ分析・活用や人工知能の基礎を学ぶ

  • 数理科学

    数学や自然科学(物理、化学、生物)を基礎から応用まで幅広く学ぶ

カリキュラム

4年間のカリキュラム概要

  • 1年次

    微分積分学、線形代数学、プログラミング技術を学習。理工学分野を学ぶための基礎となる知識と技法を修得します。

  • 2年次

    各専門分野の基礎となる科目を学び、理解を深めます。同時に数理科学的手法を修得します。

  • 3年次

    2年次までに修得してきたことを基礎として、各自の興味に応じた専門的な学習を開始します。

  • 4年次

    卒業研究として「情報数理科学講究1・2」を履修して、テキストの輪読、実習、討論を行い、卒業論文にまとめます。

PICK UP授業

  • 数理モデルとシミュレーションA

    モデル化とは自然現象などを方程式で記述すること、数値シミュレーションとはその方程式を解き、現象のシミュレーションを行うことを指します。本講義では、これらの基本について学べます。

  • アルゴリズムとデータ構造

    適切なアルゴリズムとデータ構造の選択は、優れたプログラムの作成に不可欠です。コンピュータを用いた演習を交え、基本的データ構造、整列や探索などの基本的アルゴリズムとその計算量を学習します。

  • 応用解析学A

    指数関数や三角関数等の初等関数についても、変数を複素数に拡張することにより、その性質がよく理解できるようになります。複素数を変数とする関数 (複素関数) の性質、微分と積分を学び、その応用について学びます。

2023年度
卒業論文題目より

  • 非線形解析学・実解析学の基礎理論とその応用
  • マルチンゲールと最適停止問題
  • 機械学習の基礎理論
  • 結び目理論とその応用
  • 環論とその応用
  • 有限生成アーベル群の構造と群の集合への作用
  • ダイヤモンドの格子欠陥によって生じる励起状態と色の関係について
  • 力学の応用、一般相対論
  • 音声感情認識AIを用いたコミュニケーション支援
  • 顔認識と画像認識による出席確認システムの開発

専任教員

資格・進路

  • 取得可能な資格

    情報数理科学専攻の学生は、所定の課程を修了することで、以下の資格を取得できます。

    • 教育職員免許状(一種免許)

      中学校(数学)
      高等学校(数学・情報)

    • 学芸員

  • 卒業後の進路

情報数理科学専攻の
先輩の声