数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎)
2024年03月18日更新
プログラムの概要
本プログラムは、数理・データサイエンス・AIを活用して課題を解決し、実践的能力の育成を目的とするための学部学生向けプログラムです。プログラムは、「I.データ表現とアルゴリズム」と「II.AI・データサイエンス基礎・実践」の二つの基本的要素で構成されます。
先ず、「I.データ表現とアルゴリズム」では、データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎(統計数理、線形代数、微分積分)」に加え、AIを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指します。習得にあたっては、学科ごとに指定された関連科目を全て履修する必要があります。
次に、「II.AI・データサイエンス基礎・実践」では、AIの歴史から多岐に渡る技術の種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にAIを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するAI基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」を学びます。これらは、令和4年度に新たに設置した科目(情報・データ科学活用入門)で扱います。
これらの学修項目を全て習得した学生は、数理・データサイエンス・AI教育プログラムの修了者として認定します。
身に付けることのできる能力
社会におけるデータサイエンスの役割、ビックデータやAIの活用事例や、AIが社会で受け入れられるための課題等を学び、数理・データサイエンス・AIを活用するための基礎知識を習得します。
また、基礎知識を活用した応用事例などを学び、演習を行うことで、課題探求や問題解決能力を兼ね備える基礎能力と実践的スキルを養います。
これらを通じて、いまもなお継続する社会への急速な変化に対応できるよう、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得し、社会実装をも意識した学修を行います。
プログラム受講対象
全学部学生
(※(注記) プログラムを構成する各科目の対象年次は異なります。)
プログラム修了要件及び構成科目
◆だいやまーく 令和5(2023)年度以前に入学した方
◆だいやまーく 令和6(2024)年度以降に入学した方
こちらをご確認ください NEW
その他
- プログラム修了要件を満たした方にはプログラム修了証を発行します。対象者は大学が指定する期間に各地区教務窓口へお越しください。受取方法の詳細は、対象者へメール等でご連絡します。
- プログラム実施体制
委員会等 役 割 教育・学生生活委員会 プログラムの改善・進化 教育・学生生活委員会 プログラムの自己点検・評価
- 自己点検・評価結果
令和5年度 自己点検・評価報告書
(問合せ先)
学務課教務係 gakkyom[a]m2.tuat.ac.jp
※(注記)メール送信の際の注意点
・上記アドレスの[a]を@に変えて送信してください。
・メール件名を「【問い合わせ】数理・DS・AI教育プログラムについて」としてください。
・原則、大学が発行している学生用メールアドレスからご連絡ください。