Recommended Course Plan
研究室配属前の望ましい履修計画として、以下の科目群を基盤とし、専門性と横断性の両立を意識しながら幅広い学修を心がけてください。
1. 数理基盤の強化
数学解析Ⅰ・Ⅱ、環境・エネルギー数理、確率・統計 など
→ 機械学習、最適化、シミュレーションを理論的に理解するための基礎。
2. 環境・都市系専門科目
都市・環境デザイン概論、環境デザイン学、都市計画学、都市環境工学、都市エネルギーシステム学、構造・材料力学、地球温暖化問題概論 など
→ 環境性能の「評価指標」や設計における「制約条件」を理解するための基礎。
3. 情報・デジタル系科目
情報処理、環境設計情報学、空間情報学Ⅰ・Ⅱ
→ デジタルツイン、AI、3次元計測、シミュレーションなどの情報基盤を支える分野。
4. コミュニケーション能力の養成
科学技術英語Ⅰ・Ⅱ
→ 英文論文の読解・執筆、国際学会発表を見据えた実践的準備。
As a recommended course of study prior to laboratory assignment, students are encouraged to build a solid foundation through the following course groups while maintaining both disciplinary depth and interdisciplinary breadth.
1. Strengthening Mathematical Foundations
Calculus I & II, Mathematical Methods for Environment and Energy, Probability and Statistics
→ Essential for theoretical understanding of machine learning, optimization, and simulation.
2. Specialized Courses in Environment and Urban Studies
Introduction to Urban and Environmental Design, Environmental Design, Urban Planning, Urban Environmental Engineering, Urban Energy Systems, Structural and Materials Mechanics, Introduction to Global Warming Issues
→ Provides the foundation for understanding evaluation indicators and design constraints in environmental systems.
3. Information and Digital Technologies
Information Processing, Environmental Design Informatics, Spatial Informatics I & II
→ Core fields supporting digital twins, AI, 3D measurement, and computational simulation.
4. Communication Skills Development
Scientific and Technical English I & II
→ Preparation for reading and writing academic papers and presenting at international conferences.