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
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
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
一歩踏み出した先に待っていた
未知なる自分と起業への挑戦
M・B さん
卒業研究テーマ例
- NASAのJUNO探査機が記録した木星のスペクトログラムにおける「ブルズアイパターン」について
- 四段階推計法を用いた函館圏内公共交通機関の需要予測
- 感染症における予防策の効果の数値シミュレーションによる解析
- ビデオゲームプレイ中の脳活動の計測と分析
- 報酬修飾型へプ学習に基づくリザパーアクタークリティックモデル
- ヒステリシスを示す振動子を用いたリザバー計算
- フィットネストラッカーを活用した身体柔軟性と睡眠の質の関連解析
- 仮想現実を用いた自然的な地理的空間の心的表現の評価
- 脳活動データを用いた大規模言語モデルの評価
- 1/fゆらぎの特性に基づく合成音声の生成
- ゲームにおけるbot検知の提案
- AKQゲームによるポーカーの最適戦略の分析
- 1次元Gray-Scott modelにおけるバターン形成
- 化学知能ロボットの領域変化を考慮した数理モデリング
- Belousov-Zhabotinsky反応によるレザバー計算の音声認議の数値実験
- ひまわりの螺旋模様検出システムと分布図生成ステムの開発
- 運動時における利き足と非利き足の筋活動の評価
- ESNを用いた筋電位による関節トルク推定
- 顔表面筋電位を使用した表情の識別における泣く表情の識別