テーマ実習とは、教員の指導のもと、あるテーマに沿って学修する科目です。テーマ実習1、2は2年次前期後期、テーマ実習3、4は3年次前期後期、テーマ実習5、6は4年次前期後期に設置されています。同じ番号のテーマ実習は、1名の教員のみ履修することができます。(同一学年・同一学期につき、1名の教員のみ履修することができます。例えば、テーマ実習1としてA先生とB先生の両方を履修することはできません。)
※2025年度の内容に更新しました！
担当教員： 飯田 周作
テーマ実習１（前期金曜４限）
テーマ実習２（後期月曜３限）
テーマ実習３（前期金曜５限）
テーマ実習４（後期金曜４限）
コンピュータゲームは、ユーザに何か特別な体験をしてもらうという視点でデザインされています。「特別な体験」を演出するための道具として、グラフィックス表現があったり、ゲーム音楽があったり、シナリオや世界観があったりします。操作方法や操作感なども、体験を作り出す重要な道具です。
この実習では、これら演出のための道具と、その道具によって生み出される体験との関係を明らかにし、新しい「特別な体験」を提供するための仕組みを考えます。実習のスタイルは、実験に重点を置きます。
担当教員： 石井 健太郎
テーマ実習１－６（水曜４限）
「みんなでつくる FabLab IKUTA」と，従来から行っている「テーマ別の勉強会」の2つを行います．参加したいと思うほうを選択可能です．従来型の「テーマ別の勉強会」については， https://pc.fm.senshu-u.ac.jp/theme/ も参照してください．
担当教員： 小田切 健太
テーマ実習１－４（水曜３限）
テーマ実習５（月曜３限）
テーマ実習６（金曜５限）
2025年度から新規開講するICT教育ラボでは、年齢、性別、国籍、障害や病気の有無を問わず、社会に生きる「みんな」を対象としたICT教育関連のワークショップを学生が企画・実施することを目的としています。
従来から行っているテーマ実習1〜4は、AIやシミュレーションを「理解して活用する」ために必要となる数学および数値計算の基礎を学ぶ演習です。数値計算の理論の学習およびプログラミングによる演習を通して、数値計算で用いられる基礎的なアルゴリズムを学びます。理工系の大学院への進学を考えている学生、数学教員を志望している学生には是非とも学習して欲しい分野だと考えています。
従来から行っているテーマ実習5では、理工系の大学院入学を希望する学生（あるいは理工系で学ぶ数学科目を学習したい学生）向けに、大学院入試の数学系科目の演習を行います。
担当教員：栗芝 正臣
テーマ実習１，３，５（金曜４限）
テーマ実習２，４，６（木曜４限）
地球は長い年月をかけて、多様な生物が共存する生態系のつながりを構築してきた。一方で我々人間は短期間にこのネットワークと環境を破壊してきた。現在、地球環境は取り返しがつかない瀬戸際にきていると言われる。そこで、人と生き物が協力し合って生態系を再生する「協生農法／拡張生態系」の実践と研究を通して、自然や環境との関わり方、つながりの循環を再構築する術を学んでいく。
担当教員：佐藤 慶一
テーマ実習１－６（月曜２限）
2024年度よりまちづくりDXラボをスタートします。テーマ実習は主に2年生の履修を想定していますが、3年生や4年生で履修希望する方も受け付けます。
まちづくりDXラボでは、川崎市多摩区（向ヶ丘遊園〜登戸駅周辺、生田緑地、生田キャンパス周辺等）をフィールドとして、大学―地域（行政|住民）―IT企業と連携した活動を目指しています。
担当教員： 土屋 翔一
テーマ実習１－６（水曜１限）
ただし履修者の要望によって開講時限の調整を検討する
専門性の高い離散数学の内容を扱う．内容は情報数学2で扱うものと重複する部分が多いが，用語や概念に対して深く理解することやそれらをわかりやすく他者へ説明できることが要求される．土屋研究室で卒業演習の履修を希望する場合は，テーマ実習の履修者を優先採用する．
担当教員： 沼 晃介
テーマ実習１－６（水曜４限）
無人コンビニのNEst.の運営と、新規企画や地域連携の提案を考えていく活動を行います。システム開発の活動もありますし、広報活動・企画経営の活動もあります。無人コンビニというフィールドを軸に様々な興味をお持ちのかたに参加していただけると思います。
担当教員：松永 賢次
テーマ実習１－６（月曜４限）
「アルゴリズム（プログラミング）」「セキュリティ」など，コンピュータサイエンスの分野の学習を行い，その成果を，コンテストなどの参加を通して発揮する活動を行います。半期単位で履修することができます。
担当教員：宮津 和弘
テーマ実習３，５（木曜５限）
本実習は、データサイエンスの基礎について英語で講義および実習を行います。これにより、グローバルな AI・データサイエンス人材として、国内外で活躍できるスキルを身に着けることを目指しています。データサイエンスで扱う内容は基礎的なレベルなので、S コースに限らず、D コースでもグローバルを目指す全ての学生が対象です。
担当教員：山下 清美
テーマ実習１－６（水曜３限）
１号館１階のコミュニケーションサロン１・２に、ネットワーク情報学部の学生や教員が自由に集い、新たなコミュニケーションが生まれるような場づくりを実践的に行う。