青山学院大学 大学案内2017
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学科を問わず理工学部全員が1年次に履修する共通の実験・実習、必修6科目のひとつ。プログラミング未経験を前提に、多くのプログラミング言語の元であるC言語の基礎技術を習得します。解説(理論)とPC演習(実践)の双方から学び進め、初歩的な課題に対し自力でプログラミングできるようになることを最終目標とします。また、コンピュータが各種データをどのような形式で扱うか? 問題解決の手順であるアルゴリズムとは何か? を理解し、自分の専門分野でPCを有効活用できる基盤づくりとします。合理的な戦略を導く分析力を養う「ゲーム理論」3年次選択必修教員9名とそれぞれペアを組むゲストスピーカー(本学の卒業生で、さまざまな分野の第一線で活躍する経営者・管理職・若手実務家)が登壇する特別授業です。テーマは、本学科独自の切り口である“3つの技術の活用”に関する企業研究事例。ゲストの実務体験に裏打ちされたお話を通して、本学科で学ぶ内容が、現実の企業でどのように応用され、成果を上げているか実感することができます。この講座により、自らの経営システムエンジニアとしての将来像がイメージしやすくなるはずです。社会を構成する人間・企業・国などが、それぞれの目的を達成しようと意思決定する際、時に競合し時に協調しながら、何らかの活動を展開します。こうした状況を数理的に分析し、合理的な戦略を導くための学問が「ゲーム理論」です。「最適化技術」の分野で、経済学をはじめ広く社会科学や生物学でも注目、応用されるこの理論について、社会選択モデル、Yes-No型投票モデルなどの例をあげ、それらの性質を紹介、複雑な意思決定問題を数理的に分析する能力を修得します。「モデル化技術実験」では、実態(ミニチュア工場)とモデル・シミュレーション(コンピュータ)とのつながりを体験的に理解し、バーチャル・ファクトリーを用いて工場管理における改善策を検討します。「分析技術実験」では、清涼飲料市場を例に市場データの分析や店頭調査などを実際に行い、新商品案を創出する能力を培います。そして、「最適化技術実験」においては、迷路の経路探索などに情報システムを援用し、実際に適用する能力とプログラムとして実装する方法を身につけます。研究室分析技術分野統計的機械学習によるデータ分析の理論と実践研究/小野田 祟●統計的機械学習を用いた異常検知に関する研究●統計的機械学習を用いた設備診断・余寿命推定に関する研究●HAI(Human-Agent Interaction)における効率的な統計的機械学習に関する研究●アンサンブル学習に関する理論と応用の研究QISLAB(Quality Information System LABoratory)/石津昌平●品質システムの数学的表現についての研究●TQM、品質情報システムの構築●品質管理技術の開発●教育支援システムの開発イノベーション・マネジメント研究/大内紀知●経営戦略と組織能力構築に関する研究●技術開発戦略・製品開発戦略に関する研究●生産戦略に関する研究●需要予測に関する研究モデル化技術分野経営管理システムの研究/熊谷 敏●ビジネスモデルの採算性評価方法の研究●財務情報を利用した企業価値モデルの研究●環境政策優先度指数を利用した環境経営システムの構築●CRM(Customer Relationship Management)システムの開発IE(インダストリアル・エンジニアリング)研究/松本俊之●実際の企業における改善技術の開発●バーチャルファクトリーに関する研究●環境教育と環境経営に関する研究●経営工学の教育システムの開発センシング技術を活用したシステムの研究/栗原陽介●医療情報/介護支援システムに関する研究●セキュリティ事象/災害検知システムに関する研究●人間のスキル(作業、スポーツ、楽器等)評価システムの構築●環境評価システムに関する研究最適化技術分野組合せ最適化の基礎理論とアルゴリズム研究/宋 少秋●ジャストインタイム・スケジューリングの研究●集団形成ゲームにおけるプレイヤーの振舞いと安定解の研究●組合せ最適化手法による公平分割問題の解法の開発集合知(Collective Intelligence)の研究/水山 元●集合知メカニズムによる経営の意思決定支援●組織的な問題発見・解決プロセスのモデル化と支援情報技術を用いた意思決定支援システム/日吉久礎●データの可視化ツールの研究●道路網上のデータ解析手法の研究●情報端末を用いた広告手法の研究Pick Up!本学科を支える3技術を体得する「モデル化技術実験」「分析技術実験」「最適化技術実験」3年次選択必修理工系学問の基本を身につける「情報処理実習」全学科1年次必修将来の進路イメージが見えてくる「経営システム工学特別講座」2年次選択必修104経営システム工学科

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