情報学部 / 情報学科
教員紹介

コンピュータアーキテクチャ

アーキテクチャの意味を理解し、ノイマン型コンピュータの基本構成とその動作について学ぶ。

クラウド技術概論

クラウド・コンピューティングについて環境構築から開発運用のリードタイム短縮につながる技術の原理とその有効活用方法を学ぶ。

IoT実習

AI･IoT演習での学びを基に、より大規模なAI、ＩｏＴの構築・管理・検証を、実習を通して体系的に学ぶ。

情報通信ネットワーク

情報通信ネットワークの技術体系と基本的構造、運用ポリシー、運用体系を学ぶ

システム開発技術

多数のコンピュータ、スマートデバイスで稼働するシステムの設計を、ネットワーク活用も含め学ぶ

分散型台帳技術

分散型台帳技術の特長や歴史を理解し、ブロックチェーンの仕組みや技術、分散型志向の設計と制作を実践的に学ぶ

情報と法律

ネットワークシステムと法律制度との関係、情報通信の基本、具体的な「ネット取引」の仕組みを学ぶ

臨地実務実習Ⅰ・Ⅱ

知識・技術を活用し、解決策の提案から計画、設計、実装、検証という実務の一連の過程を学ぶ

情報と倫理

コンピュータ技術者が直面する可能性のある種々の倫理的問題を、具体的な事例を通して、それらの問題を分析し、倫理的に推論する方法について学ぶ

サイバーフィジカルシステム基礎

IoTデバイスに関する基礎知識やデバイスとワンボードマイコンとの接続の基礎技術、フィードバック制御及び制御理論の基礎、画像処理と表示技術の基礎を習得する。

ハードウェア設計

コンピュータやスマートデバイス、各種センサー類を活用し、求められる機能・性能を実現するハードウェアの設計能力を学ぶ。また、ロボットやIoTの実践・実習でも必要となる３Ｄスキャナ・３Ｄプリンター等の機器の利活用技法についても学ぶ。

ロボティクス実習

単腕ロボットやヒューマノイド型ロボットの運動制御、およびそのためのシステムインテグレーションを修得する。また、構造体・動力伝達部位などを構成するアクチュエータ・モーターの原理・機構や制御プログラミングなどについて学ぶ。

データ構造とアルゴリズム

計算機で扱われる基本的なデータ構造と、アルゴリズムの考え方や表現方法、代表的なアルゴリズムとその原理を学ぶ。

オペレーティングシステム

プロセス管理、入出力管理、記憶管理などオペレーティングシステムの基本的性能とその原理を学修し、情報システムの動作の全貌を理解する。

情報セキュリティ

社会の基盤となっている情報システムに対し、安心・安全な情報システムを実現するための原理や設計方法を学ぶ。

ネットワーク演習

インターネットの管理・運用体制や代表的なネットワーク機器の仕組み、運用法、セキュリティを理解する。

データベースの基礎

データを組織化して一括管理するデータベースについて、その基本であるリレーショナルデータベースについて、データベースの管理、操作、設計、データ検索を高速化する基本技術を理解する。

確率論

確率の概念および、確率変数、確率変数の関数、近似理論など、確率の基礎を学修するとともに、その応用例についても触れることで、確率の必要性を理解するとともに、統計学及び、さらにその先に続く多様な情報学へ取り組むための素養とする。

統計学

膨大なデータを収集し分析／解析するデータサイエンスの基礎として、基本統計量、検定、推定理論など、記述統計学・推測統計学を学修し、さらに、回帰分析、多変量解析の基礎を学修する。

微分積分

専門分野への応用に備えて、微分積分法の基本事項の習得をする。

ネットワークプログラミング実習

WebプラウザとWebサーバでのやりとりや、プログラムがどのようにデータを処理しているかなど、ネットワーク上で情報をやりとりするプログラムに関する一連の知識・技術を習得する。

サイバーセキュリティ実習

高度化するサイバー攻撃に対抗するには、攻撃者と同等もしくはそれ以上のハッキング手法、および解析技術が必要であることを理解し、実習を通して実践的な技術を習得する。

情報の基礎

「物質」、「エネルギー」に並ぶ第三の概念である「情報」について本質を理解し、人間社会とのかかわり、意義、課題について理解する。

情報産業論

情報の収集、整理、分析、加工、伝達等により価値を生み出す産業であることを解説し、情報産業の発展なしに人類の発展はないことについて理解する。

現代の科学技術

科学技術の成果は社会の隅々にまで浸透しており、生活のあらゆる場面で恩恵を受けていることについて理解する。いくつかの先端的科学技術をとりあげ、その概要や社会的意義、課題を学修する。

マシンラーニング

マシンラーニング（機械学習）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を、コンピュータで実現しようとする技術・手法であることについて理解するとともに、AI技術の一つであるマシンラーニングについて、演習を通して学修する。

微分積分

専門分野への応用に備えて、微分積分法の基本事項を習得する。数列や関数の極限の概念に習熟し、１変数関数の微分積分、多変数関数の偏微分、重積分と微分方程式について、具体的な計算が出来ることを目指す。

情報科学基礎

情報をどのように表現し、伝送するか。情報を処理するとはどういうことか。これらを体系化した学問である「情報理論」と「離散数学」の基礎を学ぶ。

AI実習

AIの要素技術について実社会において生成された技術を活用し、プログラムやアプリを作成する技術・知識を学ぶ

プログラミングⅠ

データ構造と制御に係るプログラミングの基礎と必要な各種操作を学ぶ

データ構造とアルゴリズム

計算機で扱われる基本的なデータ構造と、アルゴリズムの考え方や表現方法、代表的なアルゴリズムとその原理を学ぶ

情報リテラシー

情報環境やソフトウェアの仕組みと活用方法、ルールやマナー、潜在する脅威と対応法を学ぶ

情報と経営

企業に存在する様々なデータに基づいて判断、行動するデータ駆動型経営を学ぶ

社会心理・消費者行動研究

マーケティング戦略の構築における社会心理・消費者行動の重要性を学ぶ

デザイン・シンキング概論

デザインに必要となる考え方や手法等を駆使して課題解決手法や新しい商品・サービスを生み出す手法であるデザイン・シンキングの考え方、課題を解決するための手法やプロセス、チームでの課題解決に必要なチームワークやコミュニケーション力、ディベート力の必要性を学ぶ。

デザイン・シンキング実習Ⅰ・Ⅱ

課題解決の各種手法を実践するため、少人数グループを作り、調査・情報収集を実施し、課題を見つけ、解決策を検討・実施評価するデザイン・シンキング手法を、特にその後の課題解決案の検討を重視して実施する。

ユーザエクスペリエンス

ユーザエクスペリエンスとは、製品やサービスの利用を通じてユーザーが得る経験であり、よいユーザエクスペリエンスを達成するための理論とプロセスや手法に関する知識について学ぶ。

没入型コンピューティング

ユーザーの五感を含む感覚を刺激する技術について理解し、仮想現実(VR)実装技術などを体験を通じて学ぶ。

没入型コンピューティング実習

実際の業務・エンタテインメントでの利用を前提に、ユーザーの心理的・肉体的負担なども考慮したコンテンツの作成を行う。

データベースの基礎

データベース管理システムの目的や機能と、操作・設計の基本技術を学ぶ

プログラミングⅠ・Ⅱ

データ構造と制御に係るプログラミングの基礎と必要な各種操作を学ぶ

ICT演習（応用情報）

情報技術を活用した戦略の立案、システムの構築、運用サービスを学ぶ

マーケティング実践

マーケティングのベストプラクティス、マーケティング戦略に取り組む姿勢について理解する。

ソーシャルデザイン実習

地域社会が抱える課題を解決するための技法について、プラン策定実習を通じて学ぶ。

API実習

プログラム開発の生産性を高めるAPI技術について、実習を通じて体系的に学ぶ。

クラウドベーシック&マーケティング

クラウドコンピューティングサービスを活用したアプリケーションシステムの開発手法を学ぶ。

クラウドプラットフォーム実習Ⅰ・Ⅱ

クラウド技術概論、クラウドベーシック&マーケティングで学んだ知識や技術を基に、サービスモデルを設計･構築する。

ネットワークプログラミング実習

実習を通し、ネットワーク上で情報をやりとりするプログラムに関する知識と技術を学ぶ。

ICT演習(基本情報)

各分野のシステムの企画や要件定義、開発プロセスを実践的に学び、利活用の技法を理解する。

ICT演習(ハードウェア/ソフトウェア)

IoTの企画･開発･利用に必要な技術と知識を、体系的に学修する。