履修中止除外科目について年間履修上限単位数履修校舎について講義内容の質問等について再試験コース選択について学修の手引き 「７． 履修中止制度」 において、 履修中止ができない科目のうち、 各学科において定めている履修中止の申請ができない科目は以下のとおりである。講義 ： 人工知能 ・ 離散数学 ・ 応用統計学演習 ： 人工知能演習 ・ 離散数学演習 ・ 応用統計学演習１年間に履修できる単位数の上限は、 すべての年次において48単位である。夏季第１期、 夏季第２期、 春季講座に開講される授業の単位は、 年間履修上限単位数に含めない。履修校舎は、 原則、 1～4年次を横浜校舎とする。3年次以上の学生は、 白金校舎で開講されている学科科目や明治学院共通科目を履修することができる。 ただし、 両校舎の移動に要する時間について、 履修要項の学修の手引き(履修登録の注意事項)に記載のルールに注意する。担当教員は他の授業も多く担当しているため、 授業後の時間での急な質問には十分な対応ができないことがある。 講義内容に関する質問については、 教員の指示や手続きに従った上で、 学修管理システム(manaba)の機能や教員が指定する「オフィスアワー」 (p6参照)を活用して行うこと。４年以上 （休学期間を除く） の在学者のうち、 卒業年度の成績において学科科目のうち講義科目 （2単位科目） が不合格 （Ｄ評価に限る） であったために卒業に必要な科目要件と単位数を満たすことができなかった者については、 当該１科目に限り試験を再度受ける機会を設ける。 該当者の発表は３月の卒業者の発表と同時に行い、 試験は３月に実施する。 ただし、 ９月卒業申請者に対する再試験は実施しない。また、 Project Based Learning、 卒業研究、 英語文献講読および次の科目については再試験を行わない。情報と法 AIと法 Business English A Business English B 情報数理学科の学生は、 3年次から 「数理 ・ 量子情報コース」 「AI ・ データサイエンスコース」 「情報システム ・ セキュリティコース」 のいずれかを選択する。 コース選択については学生の希望を募るが、 各コースとも定員を超す希望者がいる場合は、 修得した卒業要件単位数およびGPAをもとに選考を行う。 各コースの定員は最大40名とする。 なお、 各コースの特徴と主な進路については以下の通り。（１） 数理 ・ 量子情報コース 数理的理解に基づいた応用力 ・ 問題解決能力を身につけ、 量子情報など最先端の分野で国際的な研究 ・ 開発に携われる力を養う。 （大学 ・ 企業等における研究者、 エンジニア、 コンサルタント等）（２） AI ・ データサイエンスコース 高度ICTの根幹となるAIやデータサイエンスの理解と技術を身につけ、 多様な学問領域と融合させながら幅広い職種に対応できる力を養う。 （AIプログラマー、 データサイエンティスト、 公務員、 研究 ・ 開発者等）72
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