カリキュラム・授業紹介

現実世界にはさまざまなネットワークが存在します。たとえば、インターネット、スマートグリッド、交通ネットワークなどがあります。この授業では接点と接点の接続関係に着目したグラフ理論を用いて、ネットワーク最適化の応用分野である最短経路問題などのネットワークモデルを理解します。さらに、適切なモデルを用いてネットワーク解析の応用力を身につけます。

夏休みの４日間を利用して東京近郊の企業を訪問します。明治大学出身の先輩が、訪問企業の概要や会社でどのような仕事をしているかを説明してくれます。また、仕事をしている職場を見学し、時には写真でしか見たことのない製品を直接見ることができます。この授業は、先輩から大学生活で大切なことのアドバイスを受けることができるだけでなく、自分の将来の姿や職業を考える良い機会になります。

知能数理概論は、数学を用いて、数理科学や理工学で直面するさまざまな問題に適用できる解決法を体系的に学ぶ授業です。数式で解の公式を表せない複雑な問題でも、脳の学習、神経の情報処理、生物の進化から着想を得た計算法を使って解決する技術を学びます。知能数理は、人工知能やデータサイエンスに不可欠な技術であり、数理科学や理工学だけでなく、社会科学の問題でも幅広く活用されています。本授業は、知能数理の理論背景、代表的な解決法、応用事例を学び、学習や進化の考え方に基づいて体系的に問題を解決するスキルを身に付けることを目標とします。

データサイエンスは、統計科学、人工知能、データ工学、データマイニングなどの複合的な分野であり、様々な形式の大量なデータの中から有用な何かを発見したり、予測モデルを構築したりする技術を取り扱います。また、その技術は、自然科学、工学、金融、ビジネスなどで幅広く活用されています。この授業では、データサイエンスの理論的背景や応用事例について学び、実問題に応用する力をつけることを目標とします。

今世界中で注目されている、太陽光や風力などの自然界から生まれる持続可能な再生可能エネルギーはどのように作り出されるのでしょうか。この授業では、再生可能エネルギーの発電や制御、その運用について学びます。さらに、関連する政策や直面している課題、未来に向けた計画の事例を通じ、再生可能エネルギーへの理解を深めます。