データサイエンス入門プログラム「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）」

数理・データサイエンス・ＡＩ応用基礎プログラム【対象：システム科学技術学部】

令和６年度　文部科学省「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（応用基礎レベル）」認定
認定の有効期限：令和 11 年 3 月 31 日まで

修了要件

  • 「データサイエンス入門」プログラムを修了していること
  • 各学科で所定の単位(下表)をすべて修得していること
機械工学科 知能メカトロニクス学科 情報工学科 建築環境システム学科 経営システム工学科
1年次 前期
(1セメスター)		 線形代数学
解析学Ia ※
確率・統計学 確率・統計学
後期
(2セメスター)		 解析学Ib ※
解析学II
プログラミング基礎 確率・統計学 確率・統計学 PythonプログラミングI(経営開設) PythonプログラミングI
知能機械製作学 センサ工学 プログラミングI
知能メカトロニクス通論I
2年次 前期
(3セメスター)		 プログラミングII 確率・統計学 経営情報システム論
データサイエンス入門
(経営開設)		 データサイエンス入門
後期
(4セメスター)		 プログラミング言語II アルゴリズムとデータ構造 PythonプログラミングII
(経営開設)		 PythonプログラミングII
システム科学演習 建築CAD演習
3年次 前期
(5セメスター)		 人工知能
(情報開設)		 機械知能学 システム創成プロジェクト実習 機械学習
(経営開設)		 機械学習
人工知能
後期
(6セメスター)		 機械工学演習II
 ※「解析学I(a)」と「解析学I(b)」は、いずれか一方を修得すること。
 ※(情報開設)(経営開設)の記載は、それぞれ情報工学科・経営システム工学科開設科目を他学科履修により履修することを示す。
 ※各科目のシラバス（授業概要・授業計画等）は、学生ポータル(Webシラバス)に掲載。
 

身につけることのできる能力(シラバス「授業の目標」より抜粋)

  • 基本的な数学上の概念や考え方についての系統的な理解を深めると共に、必要となる初歩的な計算力及び証明・図形的表現を含む説明能力を身につける。
  • 問題認識・解決能力、表現力、コミュニケーション力などのエンジニアリングデザイン能力を身につける。
  • 「このぐらいのプログラムを書けば，このくらいのことができるんだ」と感じられるプログラマ的感覚を身につける。

実施体制

  • プログラムの運営責任者： 副学長
  • プログラムを改善・進化させるための組織・委員会等：教育本部委員会、教務委員会
  • プログラムの⾃⼰点検・評価を行う組織・委員会等：教育本部委員会、教務委員会

自己点検・評価結果

文部科学省への認定申請