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。

●現代数学の基礎となる集合と位相の概念を学ぶ。 ●この講義では、どの分野でも用いられる言葉を学ぶ側面がある。 ●同時に、概念や定理の具体例を知ることによってイメージの形成が大切である側面もある。 ●距離空間のある側面を抽象化した概念が位相空間である。 ●距離空間の間の連続写像を抽象化した概念として位相空間の間の連続写像がある。 ●距離を忘れることによって明確化される位相空間の性質がある一方、一般の位相空間にはない距離空間特有の性格も存在する。 ●ひとつの固定された位相空間の考察とともに、複数の位相空間の間の関係の考察が大切である局面がしばしばある。

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。

「集合と位相」の講義内容を、演習問題を通じ、より深く理解する。

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．

時間とともに変化する不確実な現象を記述し理解するには、確率過程論が重要な道具として用いられる。この講義では離散時間の確率過程論、特にマルチンゲール理論に関しての講義を行う。この講義では、測度論や積分論等の数学の専門的知識は前提とせず、とくに前半では確率空間が有限集合である場合を取り扱う。また、マルチンゲール理論のファイナンスへの簡易的な応用も扱う。

時間とともに変化する不確実な現象を記述し理解するには、確率過程論が重要な道具として用いられる。この講義では数理手法IVに続き、離散時間の確率過程論の講義を行った後、連続時間の確率過程の理論について講義を行う。また、ファイナンスへの応用として、ブラック・ショールズ・マートンによるオプション価格理論を扱う。

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.

本講義では、「データサイエンスとは、実データから価値を見出し、それをデザインに落とし込む力である」という考えに基づき、自由に入手可能な実データを活用した演習形式の講義を実施します。講義の中では随所で統計学や機械学習の技術概要も説明しますが、単なる技術ツールの習得にとどまらず、その先にある目標や展望を意識できることを目指します。プログラミング初心者には、基礎的なプログラミングの指導を行います。課題に対する回答はRを用いたものも受け付けますが、講義ではPythonを主に扱います。