ブックマーク / www.mi.u-tokyo.ac.jp (3)

  • 数理・データサイエンス教育プログラム | 東京大学 数理・情報教育研究センター

    全体の165科目 履修・修了証申請のための要件 [対象] 学部後期課程の学生(3~4年生)が対象ですが、大学院学生も各研究科の規則の範囲で履修できます。 [履修] 合計で12単位以上を取得した学生に修了証を交付します。個別の科目のみを履修することも歓迎します。 [分野と志向] 多くの科目の中から履修科目を適切に選択するための2つの指標が示してあります。 分野区分 : A=数理科目、B=統計・データサイエンス科目、C=情報・プログラミング科目 志向区分 : I=一般科目、II=アドバンスト科目、III=目的志向科目(専門性が高い科目) 注意事項: (1)プログラムは学部後期課程科目にのみ適用されます。教養学部前期課程における科目は対象とはなりません。 (2)2019年からプログラムに多くの科目が加わりました。それらのいくつかは、2018年にも開設されていますが、教育プログラムの対象科目

    inet-sh
    inet-sh 2022/07/10
  • 大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター

    数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学(拠点校11大学、特定分野校18大学)のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ

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    inet-sh 2021/06/09
  • 数理・データサイエンス関連教材 | 東京大学 数理・情報教育研究センター

    複素1変数の微積分 複素関数論は数学の様々な局面で使われるきわめて強力な理論である.講義では複素数平面,複素関数の微分,複素関数の積分とコーシーの定理といった複素関数論の基礎について解説を行う. 主な内容は ◎複素数平面 ◎リーマン球面と1次分数変換 ◎ベキ級数 ◎複素関数の微分と積分 ・正則関数,コーシー・リーマン方程式,コーシーの積分定理 ◎コーシーの積分公式とその応用 ・ベキ級数展開,リウヴィルの定理,最大値原理,代数学の基定理 ◎調和関数とポアソンの公式 ◎有理形関数 ・ローラン展開,孤立特異点,無限遠点 ◎留数 ・定積分への応用,ルーシェの定理,逆写像定理 複素解析学I-1 複素解析学I-2 複素解析学I-3 複素解析学I-4 複素解析学I-5 複素解析学I-6 複素解析学I-7 複素解析学I-8 複素解析学I-9 複素解析学I-10 複素解析学I-11 複素解析学I-12

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    inet-sh 2020/12/11
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