数理・データサイエンス・AI教育プログラム

プログラムの目的

DX（Digital Transformation，デジタルトランスフォーメーション）が急進する社会において、データ駆動型社会における素養となるDS（Data Science，データ科学）とAI（Artificial Intelligence，人工知能）に関する基礎的な知識と技能を修得する。プログラミングやAIの実装技術を修得し、課題解決のためのAI活用プロセスを実践する。

身につけることのできる能力

理工学部のディプロマ・ポリシー「幅広い教養と修得した専門知識を活用して課題を発見し、柔軟な発想力のもとに解決できる」に関連し、以下の能力を身につける。

• DSやAIの現状、概念、方法について必要事項を知っている。
• データの取り扱いについて必要事項を知っている。
• データの留意点について必要事項を知っている。
• PythonやC言語の活用メリットを知り、実装技術を習得している。
• AIの実装技術を知り、アルゴリズムを理解している。
• AIを用いて課題解決にアプローチするプロセスを知っている。

修了要件・授業科目

プログラムを構成する以下の8科目12単位を全て修得すること。

* いずれでも受講可能　** 学科により受講セメスターが異なる
太字はコア科目、( )内の数字は単位数を表す。

第3セメスターまでに開講される全学科共通の共通教養科目および基礎科目で、応用基礎レベルを達成します。専門分野が極めて広い分野に亘る理工学部にあって、全学科の学生が共通して履修できる科目のみで「応用基礎レベル」に求められる内容を網羅するプログラムです。本プログラムで応用基礎力を修得し、上位学年のより専門的な科目でのエキスパートレベル学修への橋渡しとなるよう、実社会での実践例を取り入れるなど「実学」を重視した教育を行っています。科目の詳細については、シラバスを確認してください。

授業計画（シラバス）の検索

実施体制