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在学生の方へ
数理・データサイエンス・AIの理解を深めることができる科目（2022年度）
修了要件には含まれませんが、数理・データサイエンス・ＡＩの理解を深めるために、「統計及び数理基礎」「アルゴリズム基礎」 「データ構造とプログラミング基礎」「時系列データ解析」「テキスト解析」「画像解析」「データハンドリング」「データ活用実践」等の内容・要素を含む科目があります。
工学部
科目名に記載の＜Ｃ科＞は都市デザイン工学科、＜Ｍ科＞は機械工学科、＜Ｋ科＞は応用化学科
ロボティクス＆デザイン工学部
| 授業に含まれている内容・要素 | 科目名 | （RD工学部）学科 | |
|---|---|---|---|
| 統計及び数理基礎 | 確率・統計学 | ロボット工学科 | |
| 線形代数学Ⅰ | |||
| 解析学Ⅰ | |||
| 統計解析 | 確率・統計学 | システムデザイン工学科 | |
| 線形代数学Ⅰ | |||
| 解析学Ⅰ | |||
| 確率・統計学 | 空間デザイン学科 | ||
| 線形代数学Ⅰ | |||
| 解析学Ⅰ | |||
| アルゴリズム基礎 | 数値計算法 | ロボット工学科 | |
| 数値計算法 | システムデザイン工学科 | ||
| データ構造とアルゴリズム | |||
| 構造デザイン | 空間デザイン学科 | ||
| データ構造とプログラミング基礎 | プログラミング演習Ⅲ | ロボット工学科 | |
| 数値計算法 | |||
| 計算機アーキテクチャ | |||
| プログラミング演習Ⅲ | システムデザイン工学科 | ||
| 数値計算法 | |||
| プログラミング演習Ⅲ | 空間デザイン学科 | ||
| 情報デザイン論 | |||
| 時系列データ解析 | 計測工学 | ロボット工学科 | |
| 計測工学 | システムデザイン工学科 | ||
| データ活用実践（教師あり学習） | 統計解析 | ロボット工学科 | |
| 人工知能概論 | システムデザイン工学科 | ||
| 統計解析 | |||
| その他 | 人工知能概論 | システムデザイン工学科 | |
