講義情報
クラウドIoT
開講年次：B3 担当：後藤
本講義では、IoTとクラウドコンピューティングの基本概念を理解し、Raspberry PiやAWSにを利用して実際のデータ収集、クラウドにおけるデータ保存、データ解析とその活用方法を学ぶ。実際にクラウドサービスを活用したシステム構築の基礎知識と実践力を身に付けることを目指す。また，情報を可視化するダッシュボード等の作成を通じて，最新の情報サービスプラットフォームの理解と開発のための基本スキルを学ぶ。
ケモインフォマティクス
開講年次：B3 担当：五十幡
ケモインフォマティクスは化学と情報学の融合分野である。データベースや機械学習を用いた化学分野の学術的研究，創薬，材料開発は近年盛んに行われており，化学における様々な情報を対象とするケモインフォマティクスの重要度は増している。本科目では，化学情報の中でも化合物と分子構造および物性に注目し，様々な化合物の表現方法および機械学習により化合物の物性予測等を行う方法を，演習を通して習得することを目標とする。
シミュレーション工学1，シミュレーション工学2
開講年次：B4 担当：後藤
一般的に工学研究の方法論には2つのアプローチ、実験と理論の研究があり、この講義では、それら2つの研究方法の中間的な特徴を持つ数値シミュレーションを用いて様々な微分方程式の解法アルゴリズムを学びます。
データサイエンス演習応用
開講年次：B4 担当：五十幡（ケモインフォマティクスコースのみ）
データサイエンスはデータを元に社会の様々な課題に取り組むための重要なアプローチである。本演習授業は、e-Learning教材を用いて、データサイエンスのツールとしてのディープラーニングに関して学ぶ。ディープラーニングを研究やビジネスに活用できる基礎的なレベルまでを身につけることを目標とする。
シミュレーション特論
開講年次：M1,M2 担当：五十幡，後藤
本科目では，計算機シミュレーションや科学技術計算の基盤となる知識や技術を扱う。特に，スーパーコンピュータ（スパコン）を用いた高性能計算に適用される種々の高速化プログラム技法やアルゴリズムを対象とする。
分子シミュレーション特論Ⅱ
開講年次：M1,M2 担当：後藤
この授業の目標は、生物を含む分子や有機物の特性を予測するために使用される古典力学ベースの分子シミュレーションの基礎科学を学び、または分子原子スケールで自然現象を理解することです。この目標を達成するために、受講生は分子力学（MM）および分子動力学（MD）法の基本的な知識を学び、分子計算プログラム（アプリケーション）をいこなすために必要な技術を習得します。
分子シミュレーション工学特論Ⅱ
開講年次：D1 担当：後藤
The goal of this class is to learn the basic science of classical mechanics-based molecular simulations used to predict the properties of molecules and organic matter, including living organisms, and to understand natural phenomena on a molecular atomic scale. To achieve this goal, students will learn the basic knowledge of molecular mechanics (MM) and molecular dynamics (MD) methods, and acquire the techniques necessary to use molecular calculation programs (applications).