医療・介護の分野における医薬品情報の重要性について、モノとヒトなど様々な視点から理解を深め、育薬という考え方を身に着ける。

符号理論、暗号理論、制御理論、組合せ論、最適化、統計等の様々な数理工学の分野に応用されている代数学の基礎概念を具体的な例を交えて講義する。

群とは対称性を表す数学的概念であり、「群の表現」とは群による対称性を持った線型空間のことである。群とその表現を考えることによって、様々な数学的対象の対称性を線型代数を用いて統一的に把握することができる。このような方法論は、物理学や化学においても重要である。この講義では群についての簡単な解説から始めて、群の表現論の解説を行う．

情報システムの基礎にある情報技術、情報システムの構成、情報システムの開発方法を、具体的なサービスや利用シーンに応じて学ぶとともに、新しい情報システムを企画・構想する力を養う。

深層学習に代表される人工知能（AI）技術が飛躍的に発展し、社会のあらゆる場面でAIの実応用が進み、学術研究の場でも分野を問わずAI活用が進んでいます。本講義では、このように様々な分野にまたがったAIの応用例を概観しつつ、ユーザの立場から、AI技術とのかかわり方やより身近な活用の仕方を学ぶことを目標とします。 人文・社会科学系から農学・医学・理工系までの，AIや情報を専門としない学生を第一のターゲットとします．またAIや情報を専門とする学生も，実応用やユーザ視点を学ぶと共に異分野交流の機会を得られるので有益です．具体的には、AIとは何かについて概観したあと，AI技術の中核である視覚AI、対話AI（ChatGPT）などの概要を学び，次にそれらが人文社会・法・理・医・工・農などの分野において、どのように実装し活用されているかを、各分野の専門家から学びます。また、受講生自身がAIユーザとなって、GPT4やStable Diffusion など最先端なツールの活用・評価などを行う課題発表やディスカッションも行います。これらの講義と実践の内容は，人文社会系等の学生でも抵抗なく取り組めるよう，教養課程を越える数理・情報・プログラミング等の知識・経験は前提としません． Thanks to the astonishing advancement of technologies relating to deep learning and big data, artificial intelligence (AI) is reshaping many aspects of the society. This course will deliver overviews of recent applications of AI in a variety of fields, through which one might get to know state-of-the-art AI technologies better and, hopefully, to utilize them for his/her own tasks. This course is targeting on students from departments in literature, social science, agriculture, medical science et al., without requiring expertise in informatics and AI. In spite of that, students in informatics are also welcomed, since it is beneficial to know recent applications of AI and to communicate with people beyond informatics through this course. Specifically, after brief introductions of AI’s history and advancement in the deep learning era, invited experts in literature, social science, medical science et al., will introduce the latest applications of AI in a specific domain. As potential users of AI technologies and products, all students in this lecture are encouraged to experience recent off-the-shelf AI tools, like GPT4 and Stable Diffusion, without heavy programming loads.

「数理代数学」を受講している学生のためにその内容を補完し、理解を深めることを目的とした科目である。講義「数理代数学」は理論を中心とするが、演習では実例を扱う。

代数的整数論の入門的講義を行う． We give an introductory course on algebraic number theory.

線型代数は現代数学の基礎の1つである. 1年で学んだ内容に引き続き, 抽象的な線型代数について解説する． (Linear algebra is one of the foundations of modern mathematics. Continuing the study in the first year, we study abstract linear algebra.)

環と加群の理論を学ぶ．代数学Iで学んだ群・環・体の理論を更に発展させ，代数学の基礎知識の獲得を目指す．

体の拡大と代数方程式の基礎について学ぶ．