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数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシー）
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）
本プログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育（MDASH）プログラム認定制度（リテラシーレベルおよび応用基礎レベル）」に認定されました。
（認定の有効期限：令和11年3月31日まで）
趣旨・目的
情報メディア社会で重要な事柄である、数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な素養や知識を身につけ、実社会でこれら知識を活かして活躍できる人材を目指すための教育プログラムです。
数理・データサイエンス・AI教育プログラムの特徴
- リテラシーレベル、応用基礎レベル共に全員が履修可能です。
- 授業では演習も取り入れているので、基礎的な知識の他、基本技術を習得することもできます。
- 本教育プログラムを修了後、関連する情報系科目で本教育プログラムを活かした発展的な内容の教育を受けられます。
履修方法
特別な手続きは必要ありません。
リテラシーレベル、応用基礎レベルの対象科目を通常通り履修登録することで、本プログラムの履修となります。
数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシー）について
身に付けることのできる能力
情報メディア社会に必要不可欠な、数理・データサイエンス・AIの基礎的な知識と、初歩的なプログラミング技術を用いたデータ利活用の実践的な技術を獲得できます。
修了要件
下記3科目の単位を取得することで、プログラムの修了を認定します。
当該科目の履修に関しては、他の科目と同様に開講学期の履修登録期間において、対象の科目を履修登録してください。
2021年度-2023年度入学生
| 開講時期 | 科目名 | 卒業要件 | 科目内容 |
|---|---|---|---|
| 1年次前期 | 情報教養Ⅰ | 必修 | 【シラバス】 |
| 1年次後期 | 情報教養Ⅱ | 必修 | 【シラバス】 |
| 3年次前期 | 人工知能入門 | 選択 | 【シラバス】 |
2024年度以降入学生
| 開講時期 | 科目名 | 卒業要件 | 科目内容 |
|---|---|---|---|
| 1年次前期 | 情報教養Ⅰ | 必修 | 【シラバス】 |
| 1年次後期 | 情報教養Ⅱ | 必修 | 【シラバス】 |
| 1年次後期 | 人工知能入門(データサイエンス・AI入門) | 必修 | 【シラバス】 |
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）について
身に付けることのできる能力
情報メディア社会に必要不可欠な、数理・データサイエンス・AIの基礎的な知識と、情報科学の知識および発展的なプログラミング技術を用いたデータサイエンス・人工知能の実践的な技術を獲得できます。
修了要件
下記4科目の単位を取得することで、プログラムの修了を認定します。
当該科目の履修に関しては、他の科目と同様に開講学期の履修登録期間において、対象の科目を履修登録してください。
2021年度-2023年度入学生
| 開講時期 | 科目名 | 卒業要件 | 科目内容 |
|---|---|---|---|
| 1年次前期 | 情報教養Ⅰ | 必修 | 【シラバス】 |
| 1年次後期 | 情報教養Ⅱ | 必修 | 【シラバス】 |
| 3年次前期 | 人工知能入門 | 選択 | 【シラバス】 |
| 2年次前期 | 情報教養Ⅲ | 選択 | 【シラバス】 |
2024年度以降入学生
| 開講時期 | 科目名 | 卒業要件 | 科目内容 |
|---|---|---|---|
| 1年次前期 | 情報教養Ⅰ | 必修 | 【シラバス】 |
| 1年次後期 | 情報教養Ⅱ | 必修 | 【シラバス】 |
| 1年次後期 | 人工知能入門(データサイエンス・AI入門) | 必修 | 【シラバス】 |
| 2年次前期 | 情報教養Ⅲ | 選択 | 【シラバス】 |
学修内容
| 科目名 | 到達目標 | 概要 |
|---|---|---|
| 情報教養Ⅰ | ハードウェアの仕組みや情報理論およびソフトウェア工学に関する基礎的な知識を身につけることでICTについて科学的な理解を深めることを目標とする。数理・データサイエンス・AIの学習の基礎ともなる。 | ハードウェアの種類と特徴を理解するとともに、OS（オペレーティングシステム）やアプリケーションなどのソフトウェア役割を理解する。特にOSではWindowsについて操作および一般的に起こり得るトラブル対処を習得する。また、コンピューターの技術要素である、ヒューマンインターフェース、各種メディア、データベース、ネットワーク、セキュリティなどについて基礎的な事柄を理解する。 |
| 情報教養Ⅱ | 情報セキュリティ・プロジェクトマネジメント・企業活動の基礎・AIやデータサイエンスと社会・知的財産権・経営戦略などの基礎的な知識を習得することで、ICTによるシステム構築および企業におけるICTの利活用について理解を深めることを目標とする。数理・データサイエンス・AIの学習の基礎ともなる。 | システム開発のプロセスやプロジェクトマネジメントを学ぶとともに、企業活動を考える上で必要となる財務諸表の見方など企業活動の基礎や経営戦略について理解する。また、これらに関連して、知的財産権や個人情報の取り扱い、関連法規、ITとAIに関わる法制度と倫理についても理解する。 |
| 人工知能入門(データサイエンス・AI入門) | 人工知能や機械学習が何であるか説明できる。Pythonを使って記述統計量を処理できる。協調フィルタリングのプログラムを作成できる。パーセプトロンのしくみを説明できる。パーセプトロンのプログラムを作成できる。生成AIのしくみを説明できる。 | 人工知能・機械学習の基礎的事項について解説する。Pythonで記述統計量の処理できるようにし、Pythonによる人工知能・機械学習プログラミングに繋げていく。 |
| 情報教養Ⅲ | 「情報教養Ⅰ」「情報教養Ⅱ」をさらに発展的に学び、情報科学について十分な知識と科学的な理解と実践的な応用力を身につけるとともに、プログラミング技術を用いたデータサイエンス・人工知能の実践的な技術を獲得することを目標とする。 | 次の三つの分野をカバーする。テクノロジ系では、コンピュータ科学の基礎、アルゴリズムとプログラミング、データ分析、論理回路、データベース、ネットワーク、セキュリティなどについて学ぶ。マネジメント系では、DFD、開発規模、工数などを学ぶ。ストラテジ系では、全体計画立案、業務改善、経営戦略、ABC分析、利益や費用の計算、関係法規などについて学ぶ。 |
実施体制
自己点検・評価結果
教育プログラム履修学生の声
【情報教養Ⅰ】
- 2進数の辺りがとっても楽しかった。
- 情報について深く知れてとても有意義な授業だった。
- コースはとても興味深く、たくさんのことを学びました。
【情報教養Ⅱ】
- この講義で情報セキュリティについて多くの知識を学びました。
- 分野ごとのまとめテストはすごくありがたかった。
- 説明や資料等とても分かりやすく、自宅でも復習しやすかった。
- 会社や法務について学べたことは大変いい勉強になったと思う。
【人工知能入門】
- この授業は、内容自体は難しかったものの、新しい内容を扱う度にサンプルや演習問題が用意されていて、授業の内容を理解するための手助けになった。
【情報教養Ⅲ】
- この授業では、自分が思っていたよりも情報などに関して広く学ぶことができ、授業の資料や先生の説明もわかりやすかったので、履修してよかったと思った。
- 情報について深く知れてとても有意義な授業だった。
- とても素晴らしくてわかりやすかったです。