コース紹介｜関東学院大学情報学部

コース紹介 INTRODUCTION TO
THE COURSES

共通科目 COMMON SUBJECTS

共通科目

教養·外国語·保健体育科目で構成され、キリスト教や初年次教育、キャリアデザイン、英語を必須科目とします。初年次教育科目である情報学基礎セミナーおよび情報学基礎プロジェクトでは、専門分野を学ぶための基礎的な知識を身に付けるとともに、研究プロジェクトを体験し、探求心を持って専門分野を学ぶための基礎力を身に付けます。
専門基礎科目

情報学部で学ぶ情報学、理学、工学の基礎となる数学・物理学・化学・生物学・地学・機械・電気・情報・環境・実験等の各分野の基礎を身に付けます。情報分野では、ICT基礎、情報と社会、社会連携（寄付講座）、情報工学で構成されており、専門応用科目を学ぶための情報の基礎を身に付けます。なかでも、社会連携（寄付講座）では、連携企業・団体から講師を招き、実社会における課題や情報学を活用した課題解決方法、情報技術の応用など、企業・団体の実例をもとに講義してもらい、情報学を学ぶことの意義を理解することができます。

共通・専門基礎科目
カリキュラムマップ

横スクロールでカリキュラム全体を確認できます

・上記科目以外に他学部開設副専攻対象科目･理工学部サブプログラム対象科目からも専門科目履修することができます。
・１年間を春学期、秋学期（１セメスターずつ）に分けて履修していきます。
・（）は単位数。単位数がないものは２単位。　★外国人留学生用科目

卒業要件 GRADUATION REQURUITMENTS

情報学部情報学科で卒業するためには、合計124単位の修得が必要です。卒業に必要な科目の内訳は以下のようになります。
なお、1年間に履修できる単位数は最大48単位までと定められています。

1. 共通科目（28単位）
共通科目では、以下の要件を満たす必要があります。
教養科目必修科目：4科目（8単位）
教養科目および保健体育科目：選択科目として12単位
外国語科目：
　英語必修科目：4科目（4単位）
　英語またはその他の外国語選択必修科目：同一の外国語科目から4単位

2. 専門科目（88単位）
専門科目では、以下の要件を満たす必要があります。
専門基礎科目：
　必修科目：7科目（14単位）
　選択必修科目：6単位
専門応用科目：
　必修科目：11科目（24単位）
　選択必修科目：2単位
　情報学科専門応用科目：38単位

3. コース修了条件
情報学科では4つのコースが設定されており、各コースで指定された科目を履修することが修了条件となっています。
以下にコース別の指定科目を示します。
【情報工学コース】
データベース、セキュリティ検証論、IoT基礎、メディア工学概論、人間・脳情報学Ⅰ、医療データ処理Ⅰ、情報学実験、情報工学総合演習
【数理・人工知能コース】
ロボットインテリジェンス、オペレーションズ・リサーチ基礎、数値解析、IoT基礎、医療データ処理Ⅰ・Ⅱ、システム開発演習、
情報工学総合実験
【情報メディアコース】
信号処理、メディア論、コンテンツ産業論、メディア工学概論、メディア工学演習、Project Based Learning 1・2、ソフトウェア設計
【医療・人間情報学コース】
人間・脳情報学Ⅰ・Ⅱ、医療データ処理Ⅰ・Ⅱ、医療・人間情報学基礎実験Ⅰ・Ⅱ、医療・人間情報学実験Ⅰ・Ⅱ

4. 他学部の履修単位認定
他学部で開講される副専攻プログラムや理工学部サブプログラムを履修・修了した場合、その修得単位のうち20単位までを
専門応用科目の単位数として認定することができます。

5. 自主選択科目（8単位）
大学が設置する科目から8単位を自主選択科目として履修することができます。

情報工学コース INFORMATION ENGINEERING

情報工学の基礎を満遍なく学び、
技術の土台を築いた上で多彩な分野を体系的に修得

KEY WORDS

情報科学
情報工学
ネットワーク工学
情報セキュリティ

情報工学コースでは、情報工学やプログラミング分野を軸に基礎力を養い、数理·AI·データサイエンス、ネットワークセキュリティ、IoT、メディア工学、医療·人間情報学などを幅広く学びます。また、情報学実験や情報工学総合演習などの実践科目を通じてスキルを習得します。さらに、数理·人工知能コース、情報メディアコース、医療·人間情報学コースの専門性も活用し、多様な課題を発見·解決できる汎用的な能力を身に付けます。

目指す人材像 IDEAL IMAGE

情報工学、プログラミングを体系的に学び、実験・実習を通じて課題解決能力を高めます。科学的思考力と実践的技術力を備え、ICTの専
門性と協調性を活かしながら、社会課題と向き合える技術者を養成します。

コースの特徴 FEATURE

IT技術の基礎から
応用まで幅広く学ぶ
情報システムを
設計・運用する力を修得
ITエンジニアとして
多彩な分野で活躍

授業紹介 CLASS

セキュリティ検証論

ソフトウェアにバグがないかを調べ、安全に動作する仕組みを設計する方法を学びます。数学論理を用いて物事を正しく判断する命題論理、モデル検査や定理証明支援システムの使い方などを演習で修得します。

Teacher Voice

教授塚田恭章 Yasuyuki Tsukada

未来の安全な情報社会を創る入口となる授業

「おサイフケータイ」を使ったことはありますか？　実は、この携帯電話組込み用モバイルFeliCa ICチップのファームウェアは、授業で学ぶ「フォーマルメソッド（形式手法）」を活用して開発されています。高度なセキュリティが求められる製品やシステムの設計・開発に欠かせない技術です。この授業では、情報システムに欠陥や脆弱性がないことを厳密に「証明」するアプローチを学びます。高度な数学を駆使して、理論的に安全性や信頼性を証明していきます。この授業は、未来の安全で快適な情報社会を創る第一歩となるでしょう。

カリキュラムマップ CURRICULUM MAP

横スクロールでカリキュラム全体を確認できます

・上記科目以外に他学部開設副専攻対象科目･理工学部サブプログラム対象科目からも専門科目履修することができます。
・１年間を春学期、秋学期（１セメスターずつ）に分けて履修していきます。
・（）は単位数。単位数がないものは２単位。　★体育会所属学生専用科目　※専門基幹科目・専門基礎科目を含みます。

主な職業 MAIN OCCUPATION

システムエンジニア／ネットワークエンジニア／
セキュリティエンジニア

数理・人工知能コース MATHEMATICAL AND AI

知能情報学をベースに、応用分野とともに、
ハードウェアも扱う最先端の領域に挑む

KEY WORDS

数値解析
ゲーム理論
最適化問題
機械学習
データサイエンス
ロボット制御
IoT
組込みシステム

数理·人工知能コースでは、知能情報学を基盤に、数値解析、データサイエンス、人工知能、機械学習、オペレーションズ·リサーチを学び、論理的な理解·分析力を養います。多様化する社会や時代の変化に対応できる教養と技能を身に付けるとともに、システム開発演習や情報工学総合演習などの実験·実習で実践的スキルを習得します。また、ロボット制御、IoT、組込みシステムへの応用を学び、社会の諸問題を解決する力を磨きます。

目指す人材像 IDEAL IMAGE

数理科学やAI技術を基礎から学び、機械学習、データサイエンスなどを活用して現実の課題に取り組みます。論理的思考力と分析力を養い、ロボット制御などへの応用を通じて、変化に対応できる技術者を養成します。