履修・授業 理工学部 データサイエンスプログラム
プログラムの目的
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やAIを活用し課題解決につなげる基礎能力を備えた人材育成は社会からの要請が大きいことから，理工学部の各学科の専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを目標として，2025年度より理工学部生を対象とした 「理工学部データサイエンスプログラム」を開始しています。本プログラムは、文部科学省の「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）」に準拠しています。 ※本プログラムは、2025(令和7)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）」に申請予定です。
プロブラムの概要
現在進行中の社会変化（第4次産業革命、Society5.0）の中において，データやAIの活用領域や活用方法を理解したうえで，データを読み， あるいは自らデータを収集し，それらデータを加工して説明することは，社会活動を行う必須のスキルとなっています。このプログラムでは，数理・データサイエンス・AIで使用される数理技術の基礎となる数学とプログラミング技術を学び，データサイエンスが普及してきた社会的な背景，必要な情報倫理とこれからの社会に与える影響について学びます。数理・データサイエンス・AIで使用される数理技術の理論と実際例を学んだのちに，演習をとおしてAIとデータサイエンスの実践について学びます。
対象となる学部・学科名称
理工学部 データサイエンス学科，ソフトウェア工学科，電子情報工学科，機械システム工学科
身につけることができる能力
- 目的に応じて，数理的な考察により，適切な統計的な手法を用いてデータ収集・抽出・分析を行う能力，AI技術を活用し課題解決につなげる能力を身に着けることができる。
- データ分析やAI技術の背景にある数学的原理の理解とそれを発展させてさらに高度に応用する能力を身に着けることができる。
修了要件
データサイエンス学科学生およびソフトウェア工学科，電子情報工学科，機械システム工学科でデータサイエンスを副専攻として選択している学生は，プログラムを構成する以下の科目の単位を取得すること。
情報倫理（2単位），
プログラミング基礎（2単位），プログラミング応用（2単位），
統計学概論（2単位），
線形代数学I（2単位），線形代数学II（2単位），線形代数学III（2単位），
微分積分学I（2単位），微分積分学II（2単位），微分積分学III（2単位），
ビッグデータ概論（2単位），機械学習の数理（2単位），数理技術プログラミング（2単位）
また，ソフトウェア工学科，電子情報工学科，機械システム工学科でデータサイエンスを副専攻として選択していない学生は，AI・データサイエンスの基礎と応用（2単位）の履修をビッグデータ概論，機械学習の数理，数理技術プログラミングの3科目の履修に代えることができる。
プログラム運営について
運営責任者：松田 眞一（理工学部長）
改善・進化させるための体制：理工学部・理工学研究科自己点検・評価委員会
自己点検・評価の体制：全学カリキュラム委員会
自己点検・評価
2025（令和7）年度前期 自己点検・評価報告書（準備中）
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）申請書
準備中
