課程
横断型教育プログラム
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実務経験のある教員による
授業科目
授業科目
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最終更新日：2025年4月21日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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理学系ジョブ型研究インターンシップ
長期間のジョブ型研究インターンシップを通じて、産業界および学術界のイノベーションリーダーとなる基礎素養や専門知識に加え、社会で必要となるコンピテンシー(コミュニケーション能力、マネージメント能力、リーダーシップ、強い責任感と使命感等）を涵養する。社会が求める「高い専門性と応用力」を身につけることを目的とする。理学をはじめとする基礎科学の活動の社会における新たな役割を見出し、社会の変革をもたらすイノベーション創出に貢献する人材育成を目指す。
The program aims to cultivate internationally competitive young researchers equipped with Competency to become future leaders in industry and academia. This education program will foster human resources with multidisciplinary application skills, in addition to in-depth research in specialized fields. We aim to develop human resources who will contribute social innovation by discovering a new role in the society of basic science activities.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
35620-4004
GSC-CC5A09L1
理学系ジョブ型研究インターンシップ
馬場 良子
集中
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漁業学実習
本実習では、魚介類を漁具によって実際に捕る作業を通して、対象生物の行動生態に応じた漁具の仕組みと漁獲機構を理解する。まず、網漁具、釣漁具、雑漁具の各種漁具の組み立て方法、設置場所の選択と設置方法、漁具の引き上げ方法等を学び、合理的な漁獲方法の理解に努める。漁獲された魚介類は種の同定を行い、種別に個体数と重量を調べることにより、対象海域の種組成・豊度・多様性を把握する。さらに、網漁具の測定により展開図を作成し、漁具の構造と機能を理解する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
060404100
FAG-MQ3006P1
漁業学実習
高須賀 明典
集中
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臨象理学実習
授業の目標：授業の目標：人類社会の未来に関わる諸課題について理学的解決を追求するため、現地実習を通じて環境・資源問題や災害対応等の理解を深めるとともに、実務を担っている公的機関や企業等へ訪問し根本的問題は何かを現場で学ぶ。
Students learn about the advanced theories, techniques, and interdisciplinary developments in real fields, tackling complex phenomena and events. Multiple departments of the Graduate School of Science collaborate to organize this class, which promotes flexible education using practical training with advanced equipment and facilities.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0528081
FSC-EE4060P1
臨象理学実習
後藤 和久
集中
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基礎講義Ⅰ
バイオインフォマティクスで扱われるアルゴリズム、すなわち、計算機を用いて生物学データを解析するための手続きや考え方を幅広く学ぶ。
具体的なトピックは、全解探索、グリーディーアルゴリズム、動的計画法、分割統治法、グラフアルゴリズム、組み合わせパタンマッチング、クラスタリングと系統樹解析、隠れマルコフモデルなどである。
The course will cover a wide range of algorithms in bioinformatics, i.e., procedures and ideas for using computers to analyze biological data.
Specific topics include: exhaustive search, greedy algorithm, dynamic programming, divide-and-conquer methods, graph algorithms, combinatorial pattern matching, clustering and phylogenetic tree analysis, and hidden Markov models.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
47240-01
GFS-MJ6F01L1
基礎講義Ⅰ
笠原 雅弘
水曜1限、水曜2限
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理学クラスター講義V
自然界の共通対象への異なる見方やアプローチを紹介することで、既存の学問分野を超えた学際的フロンティア創造への入り口を提供する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0590035
FSC-CC4A08L1
理学クラスター講義V
各教員
集中
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理学クラスター講義Ⅴ
自然界の共通対象への異なる見方やアプローチを紹介することで、既存の学問分野を超えた学際的フロンティア創造への入り口を提供する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
35620-1005
GSC-CC5A05L1
理学クラスター講義Ⅴ
専攻各教員
集中
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データ可視化と創造的システムデザイン
データ可視化はデータ「表示」という、計算機からの出力のことを指すのではない。データの表層的情報のみならず、背景に隠れた事象や状況についての因果関係までを読み取り解釈し、意思決定を行う人の「脳」につながる「眼」への入力である。
この講義では、人がどのような意思決定に至るプロセスの中でデータを生み出し、求め、使い、再利用してゆくかということを考えたうえで、このプロセスにフィットする技術としてデータ可視化について考え、その利用を体験してゆく。目的は、言い古されつくした「AI人材」や「データサイエンティスト」ではない。人間らしい思考と生活の中で、必要に応じてデータを利活用すrような、データ時代における自然体の人づくりをめざす。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3736-108
GEN-SI5701L1
データ可視化と創造的システムデザイン
大澤 幸生
金曜3限
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国際金融・開発研究：学際系（Behavioral Science for Public Policy）
The goal of this course is to enhance students’ abilities to apply insights from the behavioral sciences in designing policies and interventions that improve well-being of societies across the world. This course accomplishes it by 1) providing a general overview of recent advancements in behavioral science research from psychology and behavioral economics, and 2) analyzing the gaps between research, evidence and practice. Applications of the materials covered in this course include public health, environment, management, education, business, politics, and development, among others.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
5174004
GPP-DP6I70L3
国際金融・開発研究：学際系（Behavioral Science for Public Policy）
大貫 真友子
水曜5限
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国際金融・開発研究：経済学系（Data Science for Public Policy）
Important note: Prior coding or statistical modeling experience not required
Learn basic visualilzation and statistical modeling to cutting-edge techniques like LLMs (ChatGPT). This course provides rigorous training to create reproducible research in economics and public policy. Open to all skill levels.
- Use Python to collect, clean, and analyze policy-relevant data.
- Design and implement reproducible research workflows to effectively manage and utilize public data.
- Apply statistical and machine learning methods to analyze policy problems
- Process and analyze text data using traditional NLP and modern LLMs (ChatGPT) to extract meaningful insights.
- Develop visualization to communicate research findings effectively to both technical and non-technical audiences.
- Collaborate effectively using professional data science tools like GitHub, Overleaf, and Google Colab.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
5171023
GPP-DP6E70L3
国際金融・開発研究：経済学系（Data Science for Public Policy）
BAIRD Cory
月曜2限
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Advanced Study of Science & Technology
This course aims to cultivate internationally competitive young researchers equipped with literacy and competency to become future leaders in industry and academia. The course deals with multidisciplinary application skills and the in-depth research in specialized fields so that students accomplish the ability to work in a broader spectrum and apply one’s skills to a multidisciplinary setting.
The topics of the course include medical and biomedical robotics, medical high-tech industries, disease prevention, health care system, science technology and industrial policy, energy technology, and health security and community resilience.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
5130220
GPP-MP6Z30L3
Advanced Study of Science & Technology
新井 史人
集中
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1-10 / 全8609件
