威廉希尔中文网站情報学科、心理情報デザイン学科 数理リテラシー?項目
令和7（2025）年度~入学生用
区別 |
レベル |
数理リテラシー |
学習内容 |
必要となる授業科目または特別講座 |
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| 基 礎 編 |
★ | 1 | 初等関数 | 関数とそのグラフ、三角関数とそのグラフ、指数関数とそのグラフ、対数関数とそのグラフ | 技術者のための数理Ⅰ |
| ★ | 2 | 微分法 | 関数の極限、微分係数と導関数、導関数の公式、関数の微分法 | 技術者のための数理Ⅱまたは技術者のための数理Ⅲ | |
| ★ | 3 | 積分法 | 不定積分、定積分、積分法とその応用 | 技術者のための数理Ⅱまたは技術者のための数理Ⅲ | |
| ★ | 4 | ベクトル | ベクトルとは、平面ベクトルと空間ベクトル、内積と外積 | 線形代数学 | |
| ★ | 5 | 行列 | 行列の計算、行列の基本変形、逆行列と掃き出し法、線形写像 | 線形代数学 | |
| ★ | 6 | 行列式 | 行列式の定義、行列式の計算、余因子、固有値と固有ベクトル | 線形代数学 | |
| ★ | 7 | 集合とブール代数 | 集合の表現と部分集合、ド?モルガンの法則、ブール代数の基本法則、コンピューターにおけるブール代数 | 情報のための数学Ⅱ | |
| ★ | 8 | 確率 | 順列、組み合わせ、事象、確率の性質 | 技術者のための統計 | |
| ★★ | 9 | AI基礎 | AI倫理、画像認識、自然言語処理、対話型音声識別 | AI基礎 | |
| ★★ | 10 | Excelによるデータ解析 | データの集計、データ間の関係、相関、重回帰分析 | データサイエンス基礎Ⅰ | |
| ★★ | 11 | MATLABによるデータ解析 | 機械学習、クラスター分析、決定木、ニュートラルネットワーク | データサイエンス基礎Ⅱ | |
| ★★ | 12 | 統計 | 誤差と精度、データの取り扱い、確率変数、統計処理 | 技術者のための統計 | |
| ★ | 13 | ICTによる関数とグラフ | Excelを用いたグラフの作成、ソフトを用いたグラフの描画、グラフの移動と増減表 | 特別講座「ICTによる関数とグラフ」 | |
| ★ | 14 |
力学基礎 | 速度、加速度、運動方程式 | 特別講座「力学基礎」 | |
| ★★ | 15 | MATLABによる数学 | 数式処理、関数の定義とグラフ、いろいろな方程式、行列式 | 特別講座「MATLABによる数学」 | |
| ★★ | |||||