追手門学院大学学校情報

■数理・データサイエンス演習 データ分析およびプレゼンテーションに関する演習を行い、データの背後にある本質を見出して報告を行う授業です。データ分析手法やプレゼン手法についてレクチャーを受け、学生が毎回発表を行います。 ■統計的推測Ⅰ 確率変数の関数の分布を学び、大数の法則と中心極限定理を通じて標本分布を学修します。さらに、不偏推定量、一致推定量、有効推定量なども学び、適切な推定方法を選択・解析できる能力を修得します。 ■深層学習プログラミング 深層学習の実装スキルおよびその理論を、問題解決に応用する方法として学びます。高度な技術である畳み込みネットワーク、再帰ネットワーク、生成型敵対ネットワーク（GAN）の応用的な実装についても学べます。

■材料力学Ⅰ 材料の変形・破損・破壊特性など機械や構造物の各部分に生じる内力や変形の状態を解析する材料力学を学修します。応力とひずみ、引張と圧縮、熱応力、軸のねじり、はりの曲げについて理解します。 ■熱力学Ⅱ 理想気体や実在気体を用いた熱機関（エンジン）や作業機のサイクルを学修します。「熱力学Ⅰ」で学んだ基礎事項をもとに、理想気体を用いた熱機関の動作原理および理論サイクル効率について学びます。 ■宇宙航空工学 はじめに、宇宙航空工学の歴史と現在の開発状況について理解し、次に航空機および宇宙機の材料と安全について学びます。最後に、人工衛星の機械技術について学修します。

■無線通信システム 無線通信システムについて、情報を扱う通信媒体の性質、信号波形で情報を表現する変復調技術、限られた電波資源を分け合うための多元接続技箭について、数式により明確に表現できるよう理解します。 ■物性基礎論 固体物質の代表的な物性として、原子構造、結晶性、電気的性質、熱的性質、機械的性質について理解を深め、様々な固体物質の基礎的な性質と応用分野についての知識を得ます。 ■電力工学 現代社会の根幹を支えるインフラである電力について学びます。電力エネルギーの「発電」「送電」「変電」「配電」の基本原理と設備構成について理解します。

■人工知能 人工知能の歴史や研究分野に触れ、今後学習する機械学習や深層学習への興味を喚起します。さらに、非プログラミング型人工知能サービスを用いて簡単な実験を行い、その振舞いについても理解します。 ■データ構造とアルゴリズム 解くべき問題の本質を把握し、適切なデータ構造とアルゴリズムを選んでプログラムを設計する方法を学修します。また、問題の最悪計算量を見積もり、効率性を評価する方法を学びます。 ■コンピュータグラフィックス カメラ撮影を模倣したコンピュータグラフィックスの基礎理論と実装技法を理解します。さらに、2Dおよび3D世界のモデル化と変換、レンダリング、アニメーションを包括的に修得します。