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高2です。先輩が理科大の経営学部を受けると聞いて、私も少し興味を持ったのですが...

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ID非公開さん

2018/8/1200:00:03

高2です。先輩が理科大の経営学部を受けると聞いて、私も少し興味を持ったのですが、他の経営学部と違うところなどってありますか?(理科大だし理系な観点からの経営の特徴みたいな)

あと人工知能について学べると聞いて興味を持ったのですが、具体的にどのようなことが学べるのでしょうか??オーキャンにもいく予定ですが、知っている方がいたらいろんな人から学校の評判などを聞いてみたいので、お願いします!

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nak********さん

2018/8/1723:51:51

Q:理科大の経営学部が他の経営学部と違うところなどってありますか?

A:理科大の経営学部の特徴は、
良くも悪くも理学的・工学的であることです。
しかし、簿記論やファイナンスもあり、
戦略論、組織論もありますので、他の経営学部と同じ部分も
あります。
しかし、ゲーム理論、微分積分学、起業体験演習
PBL(職場実習)、経営数学(線形計画法、凸解析)など、
他の大学の経営学部とは一味違うところがあります。

「人工知能論」もあります。
マシンラーニング
パターン認識と機械学習
知識表現論
探索
自然言語処理
スコーレム標準形
エルブランの定理
などなど。

カリキュラムは経営学科では
マーケティング
ミクロ経済学1
マクロ経済学
線形代数学
微分積分学
起業体験演習
簿記論
企業ファイナンス
経営戦略論
経営組織論
経営情報論
企業論
ベンチャービジネス論
サプライチェーン・マネジメント
イノベーション・マネジメント
オペレーション・マネジメント
消費者行動論
流通システム論
リテール戦略論
インターネット・マーケティング
製品企画論
グローバルマーケティング論
マーケティング・リサーチ

ビジネスエコノミクスでは
人工知能、
機械学習、
計量経済学、
コンピューテーショナル・エコノミクス
ファイナンス
金融工学
金融計量経済学

  • nak********さん

    2018/8/1816:49:33

    ナレッジデータベース はAIの登場以前からあります。

    マシンラーニングの内容は、
    k-平均法、クラスター分析、判別分析(理論と実行方法)、
    サポートベクターマシン
    なので、AIとは直接結びつきません。

    Management in EnglishⅠ
    では、
    シリコンバレープログラム(スプリング)
    でのインターンシップもあります。

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win********さん

2018/8/1814:58:38

AI関連だと、経営学科の情報マネジメント領域にある以下の科目が相当するのではないかと思います。

2年 ナレッジデータベース論
3年 マシンラーニング

3年の情報マネジメント領域には、他に情報工学でも出てくる次の科目がありますね→多変量解析、ネットワークコンピューティング、モデリングとシミュレーション
https://www.tus.ac.jp/fac_grad/fac/keiei/man.html

1年の必修に統計1、線形代数1、微分積分1があり、2年の選択必修には統計2、線形代数2、微分積分2があります。他大の経営よりガッツり数学を学ぶ事になるのではないかと思います。

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