長崎大学 情報データ科学部

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コース紹介Course introduction

インフォメーションサイエンスコース
 情報科学の基礎知識から、課題解決能力やコミュニケーション能力などを実践的な授業を通して身につけます。IT分野および ITを必要とする企業、自治体、官公庁での活躍が期待できます。
IoT 系履修モデル
■IoT系
  • ソフトウェア工学
  • 組み込みシステム
  • 制御工学
■情報技術実践系
  • プログラミング演習
  • 情報工学実験
  • パターン認識
■情報セキュリティ系
  • 情報数学
  • 暗号理論
  • ネットワークセキュリティ
身につく能力
情報科学の基礎知識をはじめ、プログラミングおよびソフトウェアシステムを構築する能力、IoT分野の知識、データ解析能力などを身につけます。ロボット開発や AI 搭載のデバイス開発などの分野への貢献が期待できます。
SE 系履修モデル
■SE 系
  • ソフトウェア工学
  • データベース
  • コンピュータアーキテクチャ
■情報技術実践系
  • プログラミング演習
  • 情報工学実験
  • パターン認識
■情報セキュリティ系
  • 情報数学
  • 暗号理論
  • ネットワークセキュリティ
身につく能力
情報科学の基礎知識をはじめ、プログラミングおよびソフトウェアシステムを構築する能力、データ解析能力、情報セキュリティ能力などを身につけます。現代社会の要求に応える高度で専門性を備えたシステムエンジニアとしての活躍が期待できます。
インフォメーションサイエンスコース 授業風景1
インフォメーションサイエンスコース 授業風景2
研究テーマ(インフォメーションサイエンスコース)
科学の知識とデータを共に活かす研究
 私たちには今まで培ってきた科学の知見や常識があるのに、人工知能はデータを学習するだけでよいのでしょうか?人の知識を表現した数理モデルでデータの内訳を説明する従来の科学の方法と、深層学習に代表される新しいデータ科学の方法を融合させる研究に取り組んでいます。例えば、医療データや生体信号などを用いた診断の支援では、解析の結果を人が理解できることが重要になります。そんなとき、人の知識を下地にしたデータ科学が期待されると考えています。
科学の知識とデータを共に活かす研究
次世代コンピューティング
 現代社会における情報技術の飛躍的な発展を下から支えているのが、コンピュータそのものの急速な性能向上です。しかし、従来のコンピュータの仕組みの単純な延長線上では、今までのような発展は難しいと考えています。ハードウェア構造に論理的な柔軟性を導入した「やわらかい」コンピュータの実現について、実際にコンピュータをつくりながら研究を行っています。
次世代コンピューティング
音響信号処理
 音声認識など、音を利用したユーザインタフェースは、誰でも使いやすい技術です。音声の認識や理解、対話システムによるマン・マシンインタフェースを目指して、音声と言語に関する統合的な研究を行っています。また、聴診した呼吸音を用いた健常者と肺疾患者の識別や乳児の泣き声を用いた情動推定など、さまざまな生体音の音響信号処理の研究を行っています。
音響信号処理
映像と VR/AR/MR
 情報機器の高性能化や高機能化によって VR (Virtual Reality)/AR(Augmented Reality)/MR (Mixed Reality) などの技術は一般化してきており、誰でも比較的容易に利用できます。これらの技術を用いて、リハビリテーション医療、観光などを支援するための応用技術を研究しています。また、インターネットの発展により一般的となった画像や映像のネットワーク配信において、映像コンテンツの不正利用が問題となっています。この問題解決の一つとして電子透かしについても研究しています。
映像と VR/AR/MR
データサイエンスコース
 ビッグデータを解析し、社会の発展に貢献できるデータサイエンティストを養成します。様々な社会問題の解決や新たな価値の創造に貢献する人財が求められています。
医療・生命情報系履修モデル
■統計学系
  • 探索的記述統計
  • 情報統計
  • データ分析演習
■医療・生命情報系
  • 医療情報学
  • バイオインフォマティクス
  • 医療生命
■AI 系
  • ビッグデータ分析
  • 統計的機械学習
  • 人工知能
身につく能力
医療の特性を踏まえたデータ分析・解析能力や、得られた知見を医療分野での研究・政策に繋げる能力を身につけます。医療・生命分野は、ビッグデータ解析の代表的な対象分野です。医療データを解析し、病気の予防・発見・治療などに役立てます。
社会・観光系履修モデル
■統計学系
  • 探索的記述統計
  • 情報統計
  • データ分析演習
■社会・観光系
  • 社会・観光情報学
  • 社会政策・行動学
  • VR・AR の応用
■AI 系
  • ビッグデータ分析
  • 統計的機械学習
  • 人工知能
身につく能力
数学(統計含む)に基づくデータ解析法、データ解析システム(プログラム)の構成・開発、データ分析の運用法(経営戦略、政策提言等)などの能力を身につけます。観光をはじめ、あらゆる日常生活の動向データを収集・解析し、そこから得られる知見を社会発展に繋げます。
データサイエンスコース 授業風景1
データサイエンスコース 授業風景2
研究テーマ(データサイエンスコース)
大規模ゲノムデータを用いた予測モデリング
 疾患などの予測対象に対して、ゲノムデータから関連する遺伝子を探索し、予測を行うための数学モデルやアルゴリズムの開発を行っています。まずはじめにゲノムデータから(①)関連の強い遺伝子を絞り込み、(②)見出された遺伝子を用いて(③)予測モデリングを行います。アルゴリズムの開発には、数理統計学、生物統計学、遺伝学、機械学習の幅広い知識を利用しています。
科学の知識とデータを共に活かす研究
長崎県の観光活性化支援システムの概要
 図は、長崎県や市と協力して開発した観光関連ビッグデータの収集・分析するための情報基盤です。このシステムでは観光客の動向を把握するために、どこに宿泊しているのか、どのスポットにどの程度滞在しているのか、といった情報を素早く可視化し提供することができます。これらの情報はスマートフォンなどのログ情報や Web 上に公開されている情報がベースとなっています。
次世代コンピューティング
モデル選択と統計的推論
 図は、人工的に作った、 偏差値(y)と勉強時間(x1)、身長(x2)の関係を表している散布図です。yは x1 に比例し、x2 とは無関係であるように見えます。 こういったことを、 データから自動的に判断することをモデル選択と呼びます。 モデル選択を行なった後に、実際に抽出された一部の変数がどの程度意味があるのかといった統計的推論が研究テーマです。
音響信号処理
情報データ科学で古代の謎を解け
 私達は、今からおよそ4,500年前に建築された、エジプトのピラミッドの謎に取り組んでいます。この人類が作り出した巨大建造物について、私達はほとんど何も知りません。どのように石を組み上げたのか、中身はどうなっているのか、そしてどのように「設計」をしたのか。古代エジプト人たちにとって、ピラミッドの設計と建築は未知の問題への解決だったのです。現代の私達がその謎を解き明かすことは、私達自身が未知の問題を解決する際に重要な示唆を与えてくれるでしょう。
映像と VR/AR/MR

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