情報学ビジネス実践講座
イノベーション先端ITコース
概要
本講座では、IT技術の進展を肌で感じながら、企業や社会の課題解決において、既存技術がどのように応用され、活かされようとしているかを学び、産業界でイノベーションを主導する能力を習得する。
受講科目
修了までに下記の指定された全５科目に合格すること。
- 注1：他研究科開設科目でも自専攻の修了要件単位に加えることができる場合があるので、自研究科の履修要覧を確認すること。
- 注2：他研究科開設科目を履修する場合、その研究科に聴講願いを出す必要がある場合があるので、注意すること。
| 項番 | 科目名 | 概要 |
|---|---|---|
| 3-(1) | 計算・データ科学系科目 （2単位） |
最小二乗法についてその概念や利用法を理解する。「ベイズ統計」、「マルコフ連鎖モンテカルロ法」などを学ぶ。「最小二乗法プログラミング」、「MCMC」などを学ぶ。 受講についての注意 以下の科目から履修可能な科目２単位分を選択し、履修すること。あるいはビジネス経営ITコースの「2-（1） 情報分析・ 管理系科目」を取得しても良い。
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| 2-(1) | 情報分析・ 管理系科目 （2単位） |
ビジネス経営ITコースの「2-(1) 情報分析・ 管理系科目」と同じ。 |
| 3-(2) | 計算・データ科学系演習科目 （1単位） |
高精度計算と高速計算の基礎、並列計算技法を学ぶ。数値シミュレーションによる統計的手法を学ぶ。「数値計算」、「ベイズ統計」などを、演習を通じ学ぶ。 受講についての注意 以下の科目から履修可能な科目を選択し、履修すること。
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| 3-(3) | イノベーション・サービスモデリング系科目 （2単位） |
イノベーションや価値創造の背景や論理について学ぶ。「ITサービス」に焦点を当て、サービスモデルについて学ぶ。「サービスプロセス分析」、「サービスモデル活用」などを学ぶ。 受講についての注意 以下の科目から履修可能な科目２単位分を選択し、履修すること。あるいはビジネス経営ITコースの「2-（3） セキュリティ系科目」を取得しても良い。
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| 2-(3) | セキュリティ系科目 （2単位） |
ビジネス経営ITコースの「2-(3) セキュリティ系科目」と同じ。 |
| 3-(4) | 人工知能特論 （2単位） 協力：日本電気（株） |
人工知能を基礎から理解し、その応用方法までを学ぶ。「パターン認識」、「データ分析」、「制御」などを学ぶ。 自らの専門領域における活用法を検討し理解を深める。 |
| 3-(5) | ビジネスデータ分析実践 （1単位、集中） 協力：日本電気（株） |
企業の最重要な競争力となってきたデータの活用をすすめるためのビジネスデータの選定、分析手法について理解する。 ワーク等により、統計ソフトを用いたデータ分析について学ぶ。 受講についての注意 「ビジネスデータ分析実践」もしくは「AI技術利活用実践（情報学研究科では先端技術利活用実践）」のどちらかを受講することが当コース修了に必要である。 |
| 3-(6) | AI技術利活用実践 （1単位、集中） 協力：（株）NTTデータ |
AIやデータ分析等の先端技術のビジネスにおける利活用について理解する。ワーク等により実践的に先端技術を利活用するサービスの開発等に取り組む。 受講についての注意 「ビジネスデータ分析実践」もしくは「「AI技術利活用実践（情報学研究科では先端技術利活用実践）」のどちらかを受講することが当コース修了に必要である。 |