お知らせ

お知らせ

■目的
　文系・理系、専門・職業の分野を問わず、データの収集や分析に関する基本技術を修得し、各分野におけるICT・データ活用の事例研究を行って、数理、データサイエンス、AIの基礎知識を修得する。
　そして、それぞれの専門分野のデータに基づいた課題解決や実践活動ができ、実社会に活用できるリテラシーを身につけた人材を育成する。

■学修目標
・データやICTが社会に与える影響及びAIの役割を理解し、プライバシー等にも配慮した活⽤について考え、留意すべき事項を理解する。
・データ分析⼿法や統計⽤語の意味を理解し、データを読み解き、データが⽰す内容をわかりやすく説明できる⼒を身につける。
・データ処理や可視化に関する知識を修得し、データやAIを活⽤した課題解決の⼿法を理解し、実践できる⼒を身につける。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム（MDASHリテラシー）
■プログラム対象科目と修了要件
＜対象科目＞
「ICT・データ活用入門（2単位）」
＜修了要件＞
対象科目から2単位を修得すること。

■教育プログラムにおいて身につけることのできる能力
・データやICTが社会に与える影響を理解し、プライバシー等にも配慮した活用について考える力を身につける。
・データ分析手法や統計用語の意味を正しく理解し、データが示す内容を分かりやすく表現する力を身につける。

■授業の方法・内容・実施体制
授業内容はこちらをご覧ください
カリキュラム体系図及び点検・評価体制はこちらをご覧ください
自己点検・評価はこちらをご覧ください


数理・データサイエンス・AI教育プログラム（MDASH応用基礎）
■プログラム対象科目と修了要件
＜対象科目＞
「AI・データサイエンス活用論（2単位）」
「数学基礎（2単位）」
「プログラミング入門（2単位）」
「アルゴリズム（2単位）」
「機械学習（2単位）」
「データサイエンスプログラミング演習（2単位）」
「メディア処理（2単位）」
＜修了要件＞
プログラムを構成する科目7科目14単位を修得すること。

■教育プログラムにおいて身につけることのできる能力
・企業での事例を通じてAI活用やDXのイメージをもち、社会での変化を、自ら観察できるようになる。
・自身の思い込みや考え方の癖を自覚。多様な視点からデータに対峙することの重要性を理解。
・問題の内容を把握し、どの情報から何を求めるのか、説明することができる。
・問題解決のための手順や方向性を明確に説明することができる。
・数学ツールを活用しながら、正確かつ効率的に最適解を求めることができる。
・自分が目的とする機能がどのようなものなのかを考え、それをプログラムとして組み立てる力を身に付ける。
・基本的なアルゴリズムの動きを正しく言葉で説明できる。
・機械学習プロジェクトの考え方や流れを説明できる。
・具体的なビジネスシーンにおいて、マルチメディア情報処理に取り組むことができる。

■授業の方法・内容・実施体制
授業内容はこちらをご覧ください
カリキュラム体系図及び点検・評価体制はこちらをご覧ください
自己点検・評価はこちらをご覧ください