情報科学研究科（博士前期課程）

【博士前期課程】
1.データ科学と計算科学の専門的な知識と技能を修得するために「コース基盤科目」を設け、情報科学の知識と併せて、データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の各コースを俯瞰的に学ぶ科目を配置する。
2.データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の「コース応用科目」を設け、各コースの最先端かつ高度な知識と技能を学習する科目を配置する。
3.具体的な研究課題を通して実践的な知識と技能を修得するため「研究指導科目」を設ける。
学修成果の評価は、試験、レポ－ト、参加度、発表内容、論文の審査結果等により、学修目標に即して多面的な方法で行う。

データ科学と計算科学を基盤に、健康医療科学や情報セキュリティの応用分野も網羅した4コース

◆データ科学コース
ビッグデータ時代において、大量のデータを分析することで、新しい事象を発見する能力や実世界の現象のモデル化を行う能力が重要になってきています。そのようなデータ科学の能力を備えた人材が、新しいビジネスモデルの提案や新しい価値の創出によるデジタルトランスフォーメーションの推進を担うことになります。
そこで、本コースではデータ科学の役割や実社会への適用事例について学ぶ講義と、実際のデータを利用したデータ分析スキルを身につける実践的演習を提供します。そして、機械学習を中心とする人工知能、ビッグデータをハンドリングするための数理モデル、アルゴリズム、情報マネジメントなどの知見を活かしたデータ科学の研究を行います。

◆計算科学コース
シミュレーションは、自然科学や社会科学における実験や理論という古典的な手法とならぶ第3の手法として大きな役割を担っています。本学の神戸情報科学キャンパスは、「京」コンピュータの設置とともに、ポートアイランド南地区の同じ敷地に設置され、大規模シミュレーションに関する研究・教育に貢献してきました。2020年には「京」に代わって次世代「富岳」が設置開始されました。計算科学コースでは、この世界有数のインフラを使いこなし、自然科学（気象、生態系、地震、物質など）と社会科学（経済、社会保障、イノベーションなど）に関するシミュレーションの研究に必要な、並列計算、可視化、モデリング、数値解析などの基礎と、流体から建築までの応用を学び、計算科学分野における先端研究を行います。

◆健康医療科学コース
健康・医療分野は情報技術の適用が遅れているため、非効率であると言われていますが、実は情報技術・情報科学と親和性が非常に高く、そのため健康・医療サービスを飛躍的に拡充できる可能性があります。その適用については広範囲に渡り、生体情報の新たな医学的解釈や医学データからの新たな知見の創出や、実際の臨床データや情報システムを用いた新たな医学教育、医療サービスの効率化などが挙げられます。また、ウェアラブルデバイスやIoT（Internet of Things）の実用化は疾患になる前の健康状態の情報を取得、介入が期待されており、疾患になるまでのプロセスをコントロールする先制医療の実現に寄与することが期待されています。本コースではデータ科学・計算科学を駆使した健康・医療分野適用について、体系的に学んだ上で最先端の研究につなげます。

◆情報セキュリティ科学コース
あらゆるものがネットワークに繋がるIoT（Internet of Things）やビッグデータ時代において、情報やプライバシーをいかに保護するのかは社会的に大きな課題です。本コースでは、情報セキュリティに関して、理論面と実践面の両面からアプローチすることで、高度なサイバーセキュリティ人材の育成を目指します。具体的には、暗号、情報セキュリティ、ネットワークセキュリティ、ディペンダブルシステムの基礎を講義で学び、その上で各々が実産業・実社会で脅威となっているセキュリティの課題に対して、体系だった計算機科学的アプローチで解決に取り組み、数理的な知識からその応用まで一貫した能力を身に付けます。

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情報科学研究科においては、博士前期課程と博士後期課程のディプロマポリシー（学位授与方針）をそれぞれ以下のように定める。

【博士前期課程】
1.データ科学と計算科学の専門的な知識と技能を修得し、具体的な課題の解決に応用できる。
2.データ科学、計算科学、健康医療科学、情報セキュリティ科学の一つまたは複数の分野の高度な知識と技能を修得し、代表的な問題解決の手法を身に付けている。
3.データの利活用に関する研究を実施し、その成果に関して新規性、有効性、発展性などの観点から学術的価値及び社会的価値を説明できる能力を有している。