情報科学科Department of Information Science & Technology
4年間の学びの流れ - 3年次
情報システム、シミュレーション科学、知能メディア、ロボティクスの4つのコースに分かれて、それぞれの専門知識を習得します。情報システムコースではネットワーク、セキュリティ、並列分散処理、センサー等に関する知識等に関する知識を、シミュレーション科学コースではシステム同定、数理モデル化、ビッグデータ処理、センシング等に関する知識を、知能メディアコースでは情報コンテンツ、視聴覚情報処理、知識情報処理、言語情報処理等に関する知識を、ロボティクスコースではロボット運動制御、システム統合技術、自律システム、知的情報処理等に関する知識を、それぞれ学びます。また、各コースに必要な応用技術を学ぶための情報科学実験IIも開始します。
〈主なカリキュラム〉
情報科学実験II／通信ネットワーク／シミュレーション数理／コンテンツデザイン／ロボティクス
在学生からのメッセージ
この学部は設備が整っていて、2年生後期からは様々な装置や器具を活用した実験が始まります。 実験は難しい部分もありますが、優しい先生方ばかりなので分からないことがあっても丁寧に教えてもらえるので安心して実験に取り組むことができます。 中学、高校まで行ってきた実験とは違って、実践的な実験ばかりなので仕組みが分かると楽しくなってきますよ!
時間割例
| 月 | 火 | 水 | 木 | 金 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1限目 | パターン情報処理論 | 通信ネットワーク | ソフトウェア工学 | 数理計画法 | |
| 2限目 | コンピュータネットワーク論 | センシング論 | シミュレーション数理 | 社会情報デザイン | |
| 3限目 | 情報科学実験II | ||||
| 4限目 | プログラミングV |
授業内容の概要
情報科学実験II
学生の選択に応じ、4つのテーマ1）CPU設計、2）コンパイラ作成、3）シミュレーション、4）知能ロボティクスから2つを選択する。CPU設計では、EDA/CADとFPGAを用いて一人一台CPUを設計・作成する。ALUやレジスタファイル、プログラムカウンタ等を組み合わせてCPUを設計することにより、アーキテクチャをより深く理解する。コンパイラ作成では、C言語を使ってコンパイラを作る。シミュレーションでは、（1）重力による物体の運動のシミュレーション（2）細胞・生体機能のシミュレーションを行う。知能ロボティクスでは、（1）ロボットの物体認識と行動制御の実現（2）ROS（Robot Operating System）を用いて、ロボット用のソフトウェアを開発する方法を学ぶ。
機械学習
現代の情報化社会では、日々大量のデータが生み出されている。その蓄積されたデータから我々の生活に役に立つ知識を生成する学問分野が機械学習である。機械学習では、そのような知識を創出する仕組みや方法論について学んでいく。
一般的に、機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの学習方式に分類される。教師あり学習は回帰やクラス分類、教師なし学習はクラスタリングや次元削減，強化学習はエージェント（ロボット）の行動獲得といった分野に適用されている。
本科目では、教師あり学習と教師なし学習に着目し、いくつかの手法やモデルについて解説する。
本科科目を履修する上で、線形代数、微分積分、確率統計という数学分野の知識が必須となる。
シミュレーション数理
システムのモデルとして、現在用いられている表現について概観を与え、常微分方程式の分類をまず行う。それぞれの分類に従って代表的な例を現実問題から選び解説した上で解法を与える。特に線形微分方程式に分類される例として、電気回路を取り上げる。２階の線形微分方程式の解法について詳述し、数学的な概念の確認も同時に行う。さらに、ラプラス変換による解法、伝達関数とシステム記述について説明し、解析的な方法限界を明示する。さらに非線形常微分方程式で表される現象について紹介し、その解法としての数値解法に関し、オイラー法からルンゲクッタ法、適応刻み法、多段階法、予測子修正子法などについて解説する。
