カリキュラムの要点

入学から卒業まで(2013年度入学生の例)

必修を含む134単位を取得して卒業することをめざします。

1回生

入学後1週間のオリエンテーションと1泊のフレッシャーズキャンプで、学習についての疑問を解消します。 とくに重要な科目では授業に加えて演習が行われ、学生20人に1人程度配置されるティーチングアシスタントが、 高校の学習との接続に十分注意してきめの細かい指導を行います。 基礎セミナーも開講されます。

1年前期時間割の例

1 (9:20-)2(11:05-12:35)3(13:35-)4(15:20-)5(17:00-18:30)
[教養共通] (*人権論A,*教育原論A) [教養共通] (*人権論 A,*教育原論 A) [教養共通] (*人権論 A,*情報社会とメディア)◎線形代数・演習I◎線形代数・演習I
◎スポーツ技術学A◎英語 IA基礎セミナー◎物理数学・演習I◎物理数学・演習I
[教養共通]◎仏教の思想A [教養共通] (*人権論A) [教養共通] (*人権論A) [教養共通]
+物理学序論基礎セミナー [教養共通] (*日本国憲法)◎微積分・演習I◎微積分・演習I
[教養共通] (*人権論A)◎英語IB+数学序論◎計算機基礎実習I◎計算機基礎実習I
(補講)(補講)
  • これは例です. 年度によって異なります.
  • 凡例
    • 無印:選択科目
    • ◎:必修科目
    • +:随意(卒業単位に数えない)
    • [教養共通]:教養教育科目または学部内共通科目(曜講時ごとのリストの中から選択することができます. ()内はその一部です)
    • *:教職科目(1年次の場合, 教養教育科目のリストの中で開講されています)
  • 2年次以降は, 土曜日に教職科目等が開講されています.
  • 詳しい時間割

2回生

専門的な進んだ学習に取り組みます。 学外・国内外から著名な講師を招き、社会における科学技術の動向や最先端の研究に触れる特別講義も開講されます。

3回生

夏休みには、学外の会社・組織での開発・研究などを3週間にわたって体験する学外実習(インターンシップ)に参加することができます。 また後期からは、10人程度ずつのグループにわかれて1人の教員に密度の高い指導を受ける数理情報セミナーが始まります。

4回生

独自のテーマにそって選んだ各指導教員のもとで、特別研究が始まります。 同時に、卒業後の進路に応じて就職・大学院受験などの準備も進めます。 2月には、学生生活の総決算である特別研究審査会が行われます。 特別研究審査会では、完成した卒業論文の内容を学科の学生・教員に発表します。 (ベストプレゼンテーション賞のページで、過去の卒業研究の内容を見ることができます。) 全課程を修了した卒業生は、大学院に進学しさらに進んだ研究を行ったり、様々な業種の企業で活躍したりしています。

1年次の主な学科科目

  • 情報処理の基礎
  • 数学序論
  • 線形代数・演習I
  • 線形代数・演習II
  • 微積分・演習I
  • 微積分・演習II
  • 物理学序論
  • 物理数学・演習I
  • 物理数学・演習II
  • 計算機基礎実習I(学部内共通科目)
  • 計算機基礎実習II(学部内共通科目)
  • 基礎セミナー

2年次の主な学科科目

  • 計算機システムI
  • 計算機システムII
  • ベクトル解析
  • 力学
  • 確率統計・演習I
  • 計算科学I
  • 計算科学演習I
  • アルゴリズム・演習
  • プログラミング・演習
  • 数理モデル基礎・演習I
  • 数理モデル基礎・演習II
  • 電気と磁気
  • 集合と位相・演習
  • 応用プログラミング演習
  • 数値計算法
  • 数値計算法演習
  • 離散数学・演習
  • 物理実験(学部内共通科目)

3年次以降の学科科目の一部

  • 総合演習(学部内共通科目)
  • 学外実習(学部内共通科目)
  • 数理情報演習
  • 特別研究(学部内共通科目)
  • 特別講義
  • 確率・統計および演習II
  • 関数解析
  • 関数論および演習
  • 微分幾何
  • 多様体と力学系
  • 偏微分方程式
  • 計算機援用数学
  • 大域解析
  • 計算科学II
  • 計算科学実習II
  • 現象の数学A
  • 現象の数学B
  • 理論物理A
  • 理論物理B
  • 応用数理A
  • 応用数理B
  • 記号処理
  • グラフィックス基礎・演習
  • パターン情報処理
  • データ構造とアルゴリズム
  • 応用アルゴリズム
  • 数理計画法
  • ネットワーク・アルゴリズム
  • オートマトン
  • ネットワーク構成論
  • 認知科学と人工知能
  • ディジタル信号処理
  • データベース
  • プレゼンテーション演習
Last Modified: Wednesday, 22-Jun-2016 19:42:27 JST