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令和5（2023）年度から始めました。
本教育プログラムは、令和6年8月に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」に認定されました。（認定の有効期限:令和11年3月31日）
※令和6年8月時点　公立大学の認定状況　リテラシーレベル：34件　応用基礎レベル：11件
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。

１　AI・数理・データサイエンス教育プログラムの概要

種類		リテラシーレベル	応用基礎レベル
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）
	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）
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

※１　各科目の内容等はシラバス（環境学部、経営学部）を確認してください。
※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。

２　履修方法

• 「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）

３　対象者

2021年度以降に入学した学生

４　実施体制

• 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。
• 文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」への申請書類はこちら
  リテラシーレベル・応用基礎レベル