AI・数理・データサイエンス教育プログラム
AI・数理・データサイエンスは、デジタル社会の「読み・書き・そろばん」と呼ばれ、大学生の誰もが持つべき基礎的なものと捉えられています。これらの知識・技能は国の「AI戦略2019」において学ぶことが推奨されています。本学ではこれらを体系的に学ぶために、レベルに応じて「リテラシー」と「応用基礎」の２つの教育プログラムを2023年度から始めました。
本教育プログラムでは今後のデジタル社会に必要不可欠なAI・数理・データサイエンスに関わる様々な科目（講義、演習）を提供しています。リテラシーレベルではAI・数理・データサイエンスを適切に理解し活用する基礎的な能力を、応用基礎レベルでは課題を解決するための実践的な能力を磨きます。
また本学ではさらに高い専門性を修得可能なAI・数理・データサイエンス副専攻を履修することもできます。
- 「AI・数理・データサイエンス教育プログラム履修届」の提出が必要です。 （提出様式、時期等は各学期に行うガイダンス等で連絡）
- 2021年度以降に入学した学生
- AI・数理・データサイエンス教育研究センターがプログラムを実施運営します。
- 毎年度、プログラムを自己点検・評価し、改善・進化させます。
１ AI・数理・データサイエンス教育プログラムの概要
| 身につけることが できる能力 |
AI・数理・データサイエンスへの関心を高め、適切に理解し活用する基礎的な能力 | AI・数理・データサイエンスを活用して課題を解決するための実践的な能力 | |
| 対象科目名 | 必修科目 | ・AI（2単位） | ・AI（2単位） ・データサイエンス（2単位） ・プログラミング（2単位） ・データ構造とアルゴリズム（2単位） |
| 選択科目 | ・統計学入門（2単位） ・データサイエンス（2単位） |
・微分積分学（2単位） ・線形代数学（2単位） |
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| 自由科目 | ・データサイエンス実践演習（2単位） ・AI実践演習（2単位） ・画像処理（2単位） ・パターン認識（2単位） ・AMD実践演習A（1単位） ・AMD実践演習B（1単位） |
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| 修了認定の条件 | 必修科目2単位、選択科目から2単位以上の計4単位以上取得 | 必修科目8単位、選択科目から2単位以上に自由科目単位を合計して10単位以上取得 | |
※２ 自由科目は応用基礎レベルにおける発展的な科目で、修得が推奨されます。
ただし修得は必須ではありません。