明治大学

◎現象のモデリングとシミュレーション 現象数理学を支えるモデリングの理論と分析方法を学びます。たとえば、感染症拡大の数理モデルとは何か、またデータからどのように実際の拡がりを推測できるのか、といったことを理解するための数理科学やデータサイエンスの理論と方法を学びます。 ◎実験数学教育 実験工作・社会の課題を用い基本的な手法を身につけ、将来中学校・高校の教室において中学生・高校生を能動的に数理解決に誘える教員となることをねらいとします。 ◎応用プログラミング演習 現象のシミュレーションに不可欠となる数値計算と数値解析の基本的なトピックについて学びます。生成型AIを活用する方法やGitHubのようなコードリポジトリの使い方などの現代的なプログラミング手法を学びながら、自然・社会現象のシミュレーションで現れる数理的な問題を解決するための近似解法やアルゴリズム開発などの応用力を高めます。

◎1年次から研究室（ゼミ）で学べる 学生は1年次から研究室に仮配属され、入学直後から研究や作品制作に取り組むことができます。こうした4年間にわたるゼミ教育の成果は、学会発表やコンテストでの受賞として表れています。 ◎パターン認識と機械学習 近年、AI（人工知能）が目覚ましい発展を遂げ、コンピュータが人のように物を認識したり、判断したりできるようになってきましたが、この基礎となる方法論を勉強するのがこの授業です。人の認識や予測などの知的能力をモデル化したり拡張したりするための数理的手法を学びます。 ◎コンピュータグラフィックス基礎 2次元および3次元のコンピュータグラフィックス（CG）の基本的原理を学びます。また、その技術を適切に利用できるようになることを目指して、実際にプログラムする力を修得します。課題発表会を行い、表現技術を相互に学び合うことを行っています。

◎1・2年次のゼミ教育で専門分野の学習に向けた基礎をつくる 1年次で総合数理ゼミナール、2年次でネットワークデザインゼミナールを開講しています。総合数理ゼミナールでは、工学技術者として身につけておくべき文献等の調査方法や論文執筆のための基本事項を学びます。ネットワークデザインゼミナールでは、数名の教員の研究室をまわって、それぞれの研究室でミニ研究を体験します。 ◎フィールドスタディ 夏休みの４日間を利用して東京近郊の企業を訪問します。明治大学出身の先輩が、訪問企業の概要や会社でどのような仕事をしているかを説明してくれます。 ◎ネットワーク理論 接点と接点の接続関係に着目したグラフ理論を用いて、ネットワーク最適化の応用分野である最短経路問題などのネットワークモデルを理解します。さらに、適切なモデルを用いてネットワーク解析の応用力を身につけます。