工企業の価値生産活動を貨幣計数で測定し、経営活動に必要な原価情報や財務情報に加工する技術を「工業簿記」という。「工業簿記」によってもたらされる原価情報は、経営計画作成をはじめ製品価格設定や原価管理の基本資料となるため、経営管理者や技術者にとって重要な情報である。本科目では、価値生産活動の過程において、原価を認識?測定?記録?報告できるとともに、対処方法を検討できる力を養うことを目標とする。
目標●1. 工企業における製品生産工程と製品製造原価の関係が理解できる。2. 製品製造原価の発生過程を複式簿記手法で記録し、原価情報および財務情報を作成することができる。3. 注文生産および見込生産における製品製造原価計算（個別原価計算）を理解し、原価情報を作成することができる。

イノベーションとは何なのか、イノベーションはいかにして起きたか、どうすればイノベーションを起こせるのかなどイノベーションを論ずる書籍が数多く出版されており、イノベーションに関する社会の期待の高さを伺わせる。本科目ではさまざまなイノベーション論を俯瞰し、イノベーションの事例研究を行い、イノベーションに関する知識や概念を自分なりに整理することで、自らの専攻を通じてイノベーションを実践するために必要となる知識や概念の修得を目指す。
目標●1. イノベーション論に関する俯瞰ができる。2. イノベーションの事例のいくつかを説明できる。3. 自らの専門領域におけるイノベーションのための課題を説明できる。4. 自らの専門領域におけるイノベーションのための組織活動支援に関して提案ができる。

エンジニアが自らの強みである “ 技術 ” をビジネスで “ 如何に活かすか ” を考える Management of Technology（ＭＯＴ）について、その基幹学問分野である “ 経営戦略論 ” を通じて学ぶ。具体的には、伊丹敬之著『経営戦略の論理 第４版』をベースに①経営戦略の基本概念や②ビジネスを取り巻く５つの要因と戦略適合に触れ、経営戦略の理論を体系的に習得する。同時に、企業において実際にあったＭＯＴのケースに触れながら、社会の現場で直面するさまざまな問題の本質を洞察する訓練をする。
目標●1. 技術を社会で活かす上での経営戦略の意義が説明できる。2. 経営戦略の基本概念について説明できる。3. ダイナミック適合の論理について説明できる。4. ケースから「いい戦略」のポイントを探ることができる。5. 現場の問題点の本質を探ることができる。

この科目では、まず、複素数とオイラーの公式に言及し、複素変数の解析関数や複素平面での線積分を定義し、複素変数関数の微分積分学である関数論について学習する。関数論は、流体力学や電磁気学などに現れる現象の解析に必要な理論の枠組みを与えるものである。次に続く、「基礎解析学特論Ｂ」とは独立した内容であり、この科目だけの受講も可能である。
目標●1. 複素数と複素平面について理解し、複素数に関する計算や複素平面上での幾何学的な意味について理解することができる。 2. コーシーの積分公式や留数定理が理解でき、複素積分が計算できる。

この科目では、フーリエ解析について学習する。いろいろな周期関数のフーリエ級数の計算に習熟し、偏微分方程式への応用について学ぶ。フーリエ解析は振動のような周期的な現象や周期的に変化するデータの解析に必要な理論である。先行の「基礎解析学特論Ａ」とは独立した内容であり、この科目だけの受講も可能である。
目標●1. 周期関数のフーリエ級数展開を求めることができる。2. 簡単な熱方程式、波動方程式への応用が理解できる。

現代の工学的諸分野において確率論的知識や手法は基礎的な素養として必須である。このコースでは、まず測度論的な立場から確率変数を導入し、その平均と分散、モーメント母関数との関係を学習する。代表的な確率分布である２項分布、ポアソン分布、正規分布、ロジスチック分布などを学習する。その後、多次元確率変数とその応用として情報論的エントロピーや確率過程の諸問題を取り上げる。
目標●1. 確率変数、確率分布の概念が理解できる。2. 代表的な確率分布とその現象例との関係が理解できる。3. 正規分布、多次元正規分布の応用に習熟する。4. 情報エントロピーや確率過程の応用諸問題が理解できる。

I で学習した内容を踏まえて統計的手法について学習する。まず、中心極限定理とその標本分布や２項分布への応用、χ²分布、ｔ分布、Ｆ分布について学習する。統計的推定として母数の点推定（最尤法など）や区間推定の考え方を理解する。さらに検定の考え方について学び、母数の検定のみならず適合度、独立性、均一性、相関係数などの応用上重要な検定問題を学習する。各自の専門分野におけるデータ収集とその分析を通じて実践的応用力を養う。
目標●1. 中心極限定理とその応用について理解できる。2. 代表的な標本分布であるχ²分布、ｔ分布、Ｆ分布が理解でき確率の計算ができる。3. 統計的推定法を理解し諸問題に適用できる。4. 統計的検定法を理解し、さまざまな応用諸問題に適用できる。5. 自ら問題を設定し、�