学びの体系 | 知能情報コース（大学院課程） | 教育 | Science Tokyo 情報理工学院数理・計算科学系

より広く、より深く。
世界で活躍する研究者・技術者への歩みを支えるカリキュラム。

知能情報コースでは、専門知識や技術を学ぶために、関連する科目を科目群としてまとめて、達成度や習熟度に併せて体系的に学べるように構成しています。

東京工業大学
他大学・
高専専攻科等

入学試験

: 学士課程から修士課程に進むには入学試験に合格する必要があります。

修士課程
（ 2年）^※1

科目コード：400番台～500番台

知能情報コースでは、基礎数理、計算論、モデリング、人工知能の4つの分野に大別された知能情報の専門科目を2年間に渡りバランスよく学ぶことで、知能情報に関する広い学問的視野を養い、専門的な知識を深めます。また、講究・特別演習を通じて、論理的に思考し議論を行う訓練を行い、研究を進める上で必要な技術、能力を身につけます。

基礎数理科目群

システム開発に必要となる連続系および離散系の数理、最適化理論、統計的学習理論などの基礎数理を学びます。
計算論科目群

計算論理学、アルゴリズム論、分散アルゴリズム、大規模計算論などの大規模データを扱うための基礎を学びます。
モデリング科目群

知能システム学、社会経済システム学、バイオインフォマティクス、複雑ネットワークなどの実世界応用につながる融合分野を学びます。
人工知能科目群

人工知能、機械学習、ヒューマンコンピュータインタラクション、自然言語処理、マルチメディア情報処理など、人間とコンピュータの間のインタフェースや高度な知識処理技術を学びます。

※1修士課程を2年間で修了する標準的なモデルを示しています。

＜数理・計算科学系＞

＜情報工学系＞

修了
進学審査

修士課程から博士後期課程に進むには進学の審査に合格する必要があります。

他大学・社会人
入学試験

他大学から博士後期課程に進むには入学試験に合格する必要があります。

博士後期課程
（ 3年）^※2

科目コード：600番台

英語のプレゼンテーション科目により英語のコミュニケーション能力を高め、インターンシップ科目により技術の実践能力を高めます。その他に、知能情報フォーラム科目を用意し、博士後期課程の学生による技術交流会や外部講師の招聘などの企画を自律的にたてさせ、企画の立案と運営を体験させ、あわせて幅広い視野の獲得を目指すように工夫しています。さらに講究科目及び博士論文研究の遂行を通じて、高度な専門性を修得するとともに創造性をよりいっそう高めることができるようカリキュラムが構成されています。

語学力プレゼンテーション力科目群

英語プレゼンテーションの科目を通じて、語学力、コミュニケーション、プレゼンテーションの技術の向上を目指します。これらを通して、世界に向けて自らの研究成果をアピールするスキルや国境を超えた研究に携わっていく力を培います。
実践力社会体験科目群

企業や研究所などにおけるインターンシップを通して、実社会の様々な諸問題に対するソリューションを提案する力を実践的な視点から培います。
企画力リーダーシップ力科目群

研究発表会などを学生自らが運営することで、企画力やリーダーシップ力の向上を目指します。また、学生が互いの発表について議論することで、自らの研究を深化させるとともに広い視野を培います。