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．

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。

看護学が対象とする現象を理解し、的確な介入を提案するためには、臨床をつぶさに観察することから始め、メカニズムの探索、客観的計測方法の開発、介入機器・システムの開発、臨床での評価といった、一連の円環的研究プロセスが求められる。それを実践しているのが看護理工学であり、新しい融合的研究フレームワークであり、学部時代に最先端の看護理工学研究に触れ、研究と実践の結びつきを理解する。

「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。

基本的な代数系である群の理論について，入門的な講義を行う．

基本的な代数系である群と環の理論について，入門的な講義を行う．

自然界の記述において対称性はしばしば重要な役割を果たしてきた．数学的には対称性は群（group）で表現されるというのが長年の定説であったが，より一般的な数学の概念である圏（category）により対称性を表現するという考え方が近年重要性を増してきており，現在でも毎日のように関連論文が出版されているほどである．本講義では，基礎事項から出発して，講義の参加者がこの分野における最新の発展に触れることを目標とする．これらの話題は通常は大学院生が勉強する話題であるが，本講義では学部1-2年生にも理解できるよう，専門的な知識はできるだけ必要としないように講義を行う予定である．

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.