数理・データサイエンス・AI 教育応用基礎プログラム

プログラムの目的

工学部では、数理・データサイエンス・AI教育リテラシーレベルで得られる基礎知識をベースに、さらに補完・発展した体系的な教育を行い、得られた知識を様々な専門分野へ応用・活用でき、現実の課題解決、価値創造を担う人材を幅広く育成することを目的として、2023年度より「数理・データサイエンス・AI教育応用基礎プログラム(工学部)」を開講しています。

  • 本プログラムは2024年度に『文部科学省数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(応用基礎レベル)』に申請予定です。

身につけることのできる能力

今後のディジタル社会において特にAIがどのような未来を引き起こすのかを理解・想像し、新しい社会・価値・人材を創造・育成できることが、数理・データサイエンス・AI教育全体の最終目的と考えられます。そこへ至る教育の一環として、本応用基礎プログラムにより、データから意味を抽出して現場にフィードバックする能力、AIを活用し課題解決につなげる基礎能力の修得、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の獲得が、工学部の学生が身につけるべき能力となります。

プログラムを構成する授業科目・修了要件

化学生命工学科

以下の科目を必修として18単位修得すること

  • 線形代数学I 2023年度入学生は他学科履修による申請が必要です。

機械工学科

以下の科目を必修として18単位修得すること

情報学科

以下の科目を必修として16単位修得すること

建築学科

以下の科目を必修として16単位修得すること

電子情報工学科

以下の科目を必修として18単位修得すること

ロボティクス学科

以下の科目を必修として18単位修得すること

  • 科目の詳細については、シラバスを確認してください。

実施体制

プログラムを改善・進化させるための体制 プログラムの自己点検・評価を行う体制
工学部教務委員会
工学部教育システム改善委員会
工学部・大学院システム工学研究科自己点検評価委員会