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
情報学部の人材育成の目標である「Society5.0の実現に向けたクリエイティブな先端IT技術者の育成」を目指す上で、先端IT技術者としての数理･DS･AIの応用基礎力を修得することを目的として『KDIX 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム（応用基礎）』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
先端IT技術者としての数理･DS･AIの応用基礎力を修得することができます。特徴として、基礎理論だけではなく、社会での活用例を交えて理解を深める工夫を行っており、実社会の様々な問題をテーマとして取り上げることで、データ・AI活用の企画・実践・評価することができるようになる。
修了要件・授業科目
以下の科目を必修として22単位修得すること
| 1年前期 | 1年後期 | 2年前期 | 2年後期 | |
|---|---|---|---|---|
| 共通教養科目 | データリテラシー入門 | 技術と倫理 | ||
| 基礎科目 | 基礎微分積分学 基礎線形代数学1 コンピュータ基礎 |
確率統計 | ||
| 専門科目 | プログラミング基礎1 | IoT 機械学習概論 |
データ構造とアルゴリズム 社会情報学実習1 |
社会情報学実習2 |
- 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 |
| 情報学部教務委員会 情報学部自己点検・評価委員会 |
情報学部自己点検・評価委員会 |