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AI・機械学習では何を学ぶ？

ChatGPTや大規模言語モデルを入口に、文章の生成、画像の認識、予測や計画まで、AI・機械学習の広がりと大学での学びを紹介します。

生命・医療情報では何を学ぶ？

生命の配列データや診療の記録を手がかりに、情報技術と生命・医療の知識をつなぐ学びを紹介します。

認知科学・感性情報では何を学ぶ？

待ち時間の感じ方を題材に、人の知覚・理解・判断・感性を実験やモデルで調べる学びを紹介します。

コンピュータシステム・半導体・高性能計算では何を学ぶ？

同じ計算でも速さが変わる理由から、回路・CPU・メモリ・OS・並列処理のつながりと、大学での学びを紹介します。

データサイエンス・統計では何を学ぶ？

学食の混雑予測を例に、データを集め、分析し、結果を確かめる学びと、大学選びで見る点を紹介します。

データベース・Webサービスでは何を学ぶ？

企業の基幹システム、ライブチケットの販売、塾の契約やマイページ。身近なサービスを支えるデータの設計・検索・更新を紹介します。

人文情報・デジタル人文学では何を学ぶ？

古い旅の日記を読む例から、資料のデジタル化、分析、歴史や文化の解釈をつなぐ学びを紹介します。

教育・学習支援では何を学ぶ？

英語の学習アプリを題材に、解答の記録、復習問題を選ぶ仕組み、学習データの分析と効果の評価を紹介します。

ゲーム・エンタテインメントでは何を学ぶ？

音に合わせて遊ぶ作品を例に、体験の設計、実装、表現と評価をつなぐ学びを紹介します。

HCI・情報デザインでは何を学ぶ？

案内画面で迷う場面から、利用者を調べ、試作し、使いやすさを評価する学びを紹介します。