複雑系コース
数理的な知識やスキルを身につける
現代社会には、多様な要因が複雑に関係して生まれる創発現象があふれています。「複雑系」は、工学や数理科学、情報科学などの幅広い領域を視野に入れながら、新しい創発システムをモデル化しようとする情報科学分野です。このコースは、一般的に大学院で学ぶことの多い複雑系を学部で学ぶことができます。
学びのポイント
情報系システムの解析と応用に不可欠な「コンピュータ」と「数理」を基礎として学びながら、幅広い領域をシステム思考によって読み解く方法論を学びます。必修科目は最低限に抑え、自分の興味対象に応じた科目を選択できます。
履修モデル
… 必修科目
… 選択科目
… 選択必修科目
1（1年前期）
情報表現入門
情報機器概論
解析学 Ⅰ
線形代数学 Ⅰ
物理学入門
人体生理学
科学技術リテラシ
数学総合演習 Ⅰ
コミュニケーション Ⅰ
VEP Ⅰ
モデリング入門
スタディスキル
2（1年後期）
情報表現基礎 Ⅰ
情報数学
解析学 Ⅱ
線形代数学 Ⅱ
電子工学基礎
海の科学
システム情報科学概論
プログラミング基礎
数学総合演習 Ⅱ
コミュニケーション Ⅱ
VEP Ⅱ
データサイエンス入門
ブレインサイエンス
3（2年前期）
形式言語とオートマトン
アルゴリズムとデータ構造
システム数学基礎
確率論
生物物理の基礎
ハードウェア基礎
力学基礎
コミュニケーション Ⅲ
VEP Ⅲ
4（2年後期）
情報処理演習 Ⅰ
システム数学応用
システムと微分方程式
複雑系科学実験
生命情報学
人工知能基礎
機械学習 Ⅰ
暗号とセキュリティ
力学応用
情報理論
経済システム入門
コミュニケーション Ⅳ
VEP Ⅳ
5（3年前期）
オペレーティングシステム
数理最適化
情報ネットワーク
システム情報科学実習（プロジェクト学習）
信号処理基礎
システムと微分方程式続論
カオス・フラクタル Ⅰ
機械学習 Ⅱ
データサイエンス基礎
技術者倫理
数値解析
パターン認識
生命科学と複雑系
ゲーム理論
6（3年後期）
情報処理演習 Ⅱ
データの可視化
システム情報科学実習（プロジェクト学習）
信号処理応用
カオス・フラクタル Ⅱ
複雑系科学演習
データベース工学
データサイエンス応用
数理モデリング
ニューロコンピューティング
7（4年前期）
卒業研究
画像工学
経済学特論
8（4年後期）
卒業研究
在学生インタビュー
卒業研究テーマ例
- CFD-DEM を用いた紅茶の茶葉の運動の数値解析
- 化学知能ロボットの数理モデリングとその解析
- 相互作用付きの Oscillate boiling の数値解析
- 群れの運動の数理モデルを使ったレザバー計算
- レザバー計算を用いた小規模言語モデル
- マルチエージェント強化学習におけるエージェント間の相互作用による探索の促進
- 脳内ネットワークを介したアルツハイマー病タウ蛋白質の伝播に対する遺伝的要因の解明
- デンキウオの動態電場計測システムの確立
- 視線ヒートマップを用いた視覚誘導構図の自動最適化
- モンティ・ホール問題におけるコントロールの幻想の検証
- Vicsek モデルにおける粒子の集団運動
- 多変量時系列予測におけるTSMixerからEcho State Networkへの知識蒸留
- 沖合津波観測データの潜在表現学習と科学的機械学習による津波の即時予測
- オートポイエーシス可能性：システムが生む生命らしさの定量的評価