武蔵野大学

履修モデル・将来目指せる分野

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4年間の学び

◆1年次

データサイエンスの中核をなす、AI、IoT、クラウドに関する基礎知識、人類とAIの関わりについて学びます。1年次後半より「未来創造プロジェクト（PJ）」を履修でき、企業との共同研究や国際共同研究など、実社会の課題に取り組むことができます。

◆2年次

Webやメディア技術、社会におけるデータ分析などを学習し、Pythonを用いたプログラミングスキルを修得しつつ、社会応用のための知見を広げます。「未来創造PJ」では、分野横断的な研究活動を実施するとともに、各自の専門分野に対するモチベーションを高めます。

◆3年次

3つの専門コースで、目指す将来イメージにあわせた演習を通して実践力を身に付けます。「未来創造PJ」での成果を、国内・海外でのデータ分析のコンペティションへのエントリー、実務のビジネスへの応用、 学会で発表するなど、研究成果を社会や産業へ発信していきます。

◆4年次

実験や先行研究の調査を行い、4年間の学びの集大成となる卒業論文をまとめます。また、その成果を国内外のコンペティションや学会で発表するなど、新規的なアイデアや手法を積極的に国際社会へ発信します。

サイバー空間と実世界で実施されるハイブリッド型学習

データサイエンス学部の３つのコースや研究体験連動型学習を、様々なツールを用いてサイバー空間へ。通学制のデータサイエンス学部とほぼ同じカリキュラムで学びます。

いつでもどこでも学べる遠隔教育環境を基本としながらも、プロジェクト型実践教育「未来創造PJ」は対面での参加も選択可能で、データサイエンス学部との共同実施を予定しています。

自分のスタイルで学べる

新設されるサイバー・クラスルームにおいて研究・教育活動を実施するなど、場所や生活スタイルに関わらず、多様な生活環境の学生、一人ひとりの事情に寄り添った学習環境を実現しています。

キャンパス設備を使わないため、授業料は比較的安価に設定しています。

世界のどこからでも、言語の制約なく学べる

多言語化システムを用いて、国境や言語の制約を超えた、国際的な研究・教育環境を実現します。