東京工業大学 データサイエンス・AI特別専門学修プログラム

(English site) Progressive Graduate Minor in Data Science and Artificial Intelligence, Tokyo Institute of Technology

お知らせ

  • (2020.6.25更新) 応用AI・データサイエンスAは2020年度は休講の可能性があります開講予定です。
  • (2020.6.12更新) 本プログラムの説明会を2020年6月12日(金)に開催しました(スライド)。
  • (2020.5.9更新) 本プログラムの履修希望者は、 履修および申告についての3ページ「特別専門学修プログラムの履修を希望する場合」を読んで、教務課に申請して下さい。 具体的な手順は以下の通りです。
    (1) 指導教員とプログラム担当教員(dsai-edu@c.titech.ac.jp)から内諾メールをもらう
    (2) 教務Webシステムの【様式の申請】より【履修様式第15号】を登録する
    (3) 登録後、教務担当窓口(kyo.dai@jim.titech.ac.jp)に様式と各教員の内諾メールを添付してメールする
    書類については教務課大学院グループに メールで質問してください。2020年5月末まで、学生が大学に 来るのは禁止です。また教務課窓口も6月21日まで閉まっています。 プログラム担当教員からの内諾メールをもらうためには、氏名、学籍番号、所属学院を書いてdsai-edu@c.titech.ac.jpにメールして下さい。
    参考までに、各学院の担当教員は以下の通りです 理学院:久世先生、工学院:藤田先生、物質理工学院:松本先生、情報理工学院:三宅先生、村田、 生命理工学院:伊藤先生、環境・社会理工学院:齋藤先生、物質・情報卓越教育院:関嶋先生、超スマート社会卓越教育院:新山先生。

プログラム概要

近年のデータサイエンス(DS)や人工知能(AI)の飛躍的な発展に伴い、あらゆる研究や産業においてDS・AIを導入する動きが活発化しています。

東京工業大学は2019年からデータサイエンス・AI教育を全ての大学院生向けに開始しました(東京工業大学 教育TOPICS)。

  • 基盤系科目(基盤データサイエンス、基盤データサイエンス演習、基盤人工知能、基盤人工知能演習)で、データサイエンス・AIに関する数理的背景やプログラミングのスキルを学べます。
  • 応用系科目(応用AI・データサイエンスA、応用AI・データサイエンスB、応用AI・データサイエンスC、応用AI・データサイエンスD)で、企業においてデータサイエンス・AIがどのように活用されているのか、その最前線について学べます。
  • その他の特別専門学修科目で、データサイエンス・AIに関連する幅広い専門分野の知識を学べます。

データサイエンス・AI特別専門学修プログラムは、大学院レベルのデータサイエンス・AIの知識を学修することで、社会的課題解決や新産業創出に向けた高度な知識と技量を身につけた人材育成を目指しています。

スケジュール

2020年度第1Q
履修申告
説明会(6月)
特別専門学修科目 開講
2020年度第2Q
応用AI・データサイエンスB 開講
特別専門学修科目 開講
2020年度第3Q
基盤データサイエンス、基盤人工知能 開講 (情報理工学院での英語開講を予定)
基盤データサイエンス演習、基盤人工知能演習 開講 (情報理工学院での日本語開講を予定)
応用AI・データサイエンスA (2020年度は休講の可能性あり)
特別専門学修科目 開講
2020年度第4Q
基盤データサイエンス、基盤データサイエンス演習、基盤人工知能、基盤人工知能演習 開講 (他学院での日本語開講を予定)
応用AI・データサイエンスC、応用AI・データサイエンスD 開講
特別専門学修科目 開講

履修対象者

東京工業大学の修士課程、博士後期課程、または、専門職学位課程に在学する学生を本プログラムの履修対象とします。履修を認めないコースは設定しません。

ただし、本プログラムの履修者でない場合においても、次の8科目(基盤データサイエンス、基盤データサイエンス演習、基盤人工知能、基盤人工知能演習、応用AI・データサイエンスA、応用AI・データサイエンスB、応用AI・データサイエンスC、応用AI・データサイエンスD)については個別に受講を認めるものとします。

特別専門学修科目一覧表

専門科目400番台

科目コード 科目名 単位数 標準学修課程としているコース 備考欄
XCO.T487 基盤データサイエンス 1-0-0 A
XCO.T488 基盤データサイエンス演習 0-1-0 A
XCO.T489 基盤人工知能 1-0-0 A
XCO.T490 基盤人工知能演習 0-1-0 A
XCO.T483 応用AI・データサイエンスA 1-0-0 B
XCO.T484 応用AI・データサイエンスB 1-0-0 B
XCO.T485 応用AI・データサイエンスC 1-0-0 B
XCO.T486 応用AI・データサイエンスD 1-0-0 B
MCS.T403 統計的学習理論 2-0-0 数理・計算科学 知能情報
MCS.T410 応用確率論 2-0-0 数理・計算科学
MCS.T402 数理最適化理論 2-0-0 数理・計算科学 知能情報
MCS.T412 情報可視化 2-0-0 数理・計算科学
MCS.T418 実践的並列コンピューティング 2-0-0 数理・計算科学 情報工学
ART.T459 自然言語処理 2-0-0 知能情報 情報工学
ART.T464 情報の組織化と検索 2-0-0 知能情報 情報工学
ART.T462 複雑ネットワーク 2-0-0 知能情報 情報工学
ART.T463 コンピュータグラフィクス 2-0-0 知能情報 情報工学
ART.T543 バイオインフォマティクス 2-0-0 知能情報 情報工学
CSC.T438 分散アルゴリズム 2-0-0 情報工学

専門科目500番台

科目コード 科目名 単位数 標準学修課程としているコース 備考欄
MCS.T507 統計数理 2-0-0 数理・計算科学
MCS.T506 計算機支援数理 2-0-0 数理・計算科学 システム制御
ART.T548 先端人工知能 2-0-0 知能情報 情報工学
ART.T547 マルチメディア情報処理 2-0-0 知能情報 情報工学
CSC.T523 先端データ工学 2-0-0 情報工学
CSC.T521 クラウドコンピューティングと並列処理 2-0-0 情報工学
CSC.T526 高性能科学技術計算 2-0-0 情報工学
CSC.T525 先端情報セキュリティ 2-0-0 情報工学

注)備考欄の記号はA:必修科目、B:選択必修科目を表す。

履修にあたっては、プログラム履修前にデータサイエンス・AI特別専門学修プログラム担当教員の指導を受け履修計画を立てて下さい。近くに担当教員がいない場合は、本プログラム運営事務室に連絡して下さい。(dsai-edu@c.titech.ac.jp)

プログラム修了要件

特別専門学修科目一覧表から、必修(A)とする4単位、および、選択必修(B)から2単位以上を含む計8単位以上 (ただし所属コースで標準学修課程としている科目を除く)の取得を修了要件とします。ただし令和元年度に試行的に開講されるXCO.T483~XCO.T490の8科目については、移行措置として当該科目の令和元年度の取得単位を令和2年度以降の本プログラム修了要件に含めることを可能とします。

履修案内

東京工業大学の学修案内等一覧を参照してください。

サイト・ポリシー

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