龍谷大学 You, Unlimited
Faculty of Advanced Science and Technology
先端理工学部数理・情報科学課程
物事を論理的に考え適切に表現する力、課題を数学的・数量的に分析し解決する力、IT 社会に柔軟に対応し活躍できる力を備えた人材を育成します。
講義紹介
数理・情報科学課程
講義「データ分析」におけるBYOD の活用について
高橋 隆史准教授
[専門分野]
知能情報学
データサイエンティストになろう
先端理工学部の「データサイエンス」プログラムでは、コンピュータと数学・統計学の力によって大量のデータを分析し変化を予測する方法を学びます。このような方法は、アンケート調査、人工知能（AI ）、感染症の流行予測、スポーツの戦術立案やネットショッピングの「おすすめ」機能など、幅広い分野で応用されています。講義「データ分析」は、その入門となる科目です。学部の取り組みであるBYOD（ 全学生がノートPC を学内外での学びに活用します）の特長「いつでもどこでも学べる」を活かして、動画配信やe ラーニング、クラウドコンピューティングによる学びを提供しています。例えば、講義資料には文字や数式だけでなくプログラムも組み込まれており、コンピュータに計算を実行させたりグラフを描画させたりできます。自ら手を動かして学ぶため、理解が深まるとともに、実践的な力を身につけることができます。
Laboratories 研究室紹介
数理・情報科学課程 村川 秀樹 研究室
数理モデルを用いてさまざまな現象をCGで再現
井上 広也さん
理工学部 数理情報学科 4年生（大阪府立山田高等学校 出身）
リアルなCGの作成に興味があり、村川研究室を選びました。今やCGはソフトで簡単に作成できますが、より自由自在なCGを叶えるには数理モデルの活用が欠かせません。数理モデルとは、さまざまな現象を数式に表したものを指します。記述できる現象は非常に多岐にわたりますが、そのCG 再現はなかなか一筋縄にはいきません。だからこそ、試行錯誤の末にシミュレーションが成功したときの喜びはひとしおです。現象を数理モデルに記述し、解を数値計算し、現象をシミュレーション。すべての段階に探究心が求められる研究です。
［その他の研究室テーマ］
- 自然言語処理
- 微分方程式とその周辺の数学解析
- 数学とコンピュータをつかったいろいろな現象の分析
- 離散的な数理モデルの構築およびその数理的構造の解析
- 生物・生命現象などに現れる微分方程式の研究
- カオス、データ、トポロジー