AI?データサイエンス教育プログラム／講義?履修／講義支援システム／学生生活｜国士舘大学

AI?データサイエンス教育プログラム

本学では、目指すべき未来社会として提唱されている「Society5.0」に思い描かれる「人間中心のＡＩ社会」を実現するために、デジタル社会の「読み?書き?そろばん」にあたる「数理?データサイエンス?ＡＩ」の基礎などの必要な力を身に付けられるように、『ＡＩ?データサイエンス教育プログラム』を設けています。文系?理系問わず学修が可能となります。

プログラムの概要

本学の「ＡＩ?データサイエンス教育プログラム」は、全学向けに開講されている総合教育科目の「ＡＩとサイエンス」が基盤となっており、数理?データサイエンス?ＡＩに関するリテラシーレベルの知識?技術の習得を目指しています。また、基礎的な数理を学修する数学や統計学も含まれています。なお、本プログラムは威廉希尔_威廉希尔娱乐@３(2021)年度入学生から適用されます。

文部科学省「数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度

本学のAI?データサイエンス教育の取り組みが、文部科学省が推進する「数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定されました。
認定の有効期限は、威廉希尔_威廉希尔娱乐@９年３月31日までです。

申請書類

申請様式　数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル） PDFファイル（1.2MB）

数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度について

数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度とは、学生の数理?データサイエンス?AIへの関心を高め、それを適切に理解し活用する基礎的な能力（リテラシーレベル）を育成することを目的に、数理?データサイエンス?AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行う大学等の正規の課程（教育プログラム）を文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。

文部科学省　「数理?データサイエンス?AI教育プログラム（リテラシーレベル）」の認定?選定結果について外部サイト

プログラム名称

「AI?データサイエンス教育プログラム」

プログラムの対象科目と概要（リテラシーレベル）

本プログラム「リテラシーレベル」の対象科目は、以下のとおりです。なお、各科目の講義内容等詳細は、シラバスを参照してください。

「ＡＩとサイエンス」（総合教育科目）：全学部対象

AIを中心としたデータサイエンス技術を正しく理解し、活用するための基礎を理解する。最先端の科学技術を身近な例を用いながら学ぶ。
（威廉希尔_威廉希尔娱乐@５年度入学生からは必修授業となります。）

「統計学（基礎統計）」（総合教育科目）：理工学部を除く全学部対象

統計学の基礎知識を解説し、実際に表計算ソフトを用いて統計データを処理することで、知識の理解を深める。また、確率、確率空間、確率分布について解説し、自然現象や社会現象の発生には幾つかの特徴があり、事象の母集団が種々の確率分布に従っていることを学ぶ。

「統計学」（専門科目）：理工学部のみ対象

統計の基本的考え方を理解し、データに基づく基本的統計分析を自ら適用できるようになる。また、具体のデータを用いた実践的な統計分析を前提とし、記述統計と推測統計の基本的な考え方と、その基本的な手法について知見を得ていく。

プログラムの修了要件（応用基礎レベル）

本プログラム「応用基礎レベル」の対象科目は、以下のとおりです。なお、各科目の講義内容等詳細は、シラバスを参照してください。

データサイエンス基礎（総合教育科目）

データ分析の基礎として、平均値、分散、標準偏差などの確率統計の基礎的な解説からはじめ、代表的な確率分布である二項分布、ポアソン分布、正規分布について学ぶ。また、統計的データ分析手法として統計的推定、統計的検定、回帰分析について学習する。

データエンジニアリング基礎（総合教育科目）

データエンジニアリングに関する基礎的な知識?技術を身につけるものである。データを扱う演習を通して、Python の基本的な使い方を習得する。実データ、実課題を?いた演習など、社会での実例を題材とした教育を?うことで、現実の課題へのアプローチ?法および数理?データサイエンス?AI の適切な活?法を学ぶ。

ＡＩ基礎（総合教育科目）

AI?機械学習の歴史や仕組みについて学修する。機械学習の代表的なアルゴリズムについて、Python プログラムと照らし合わせながら、その仕組みについて理解する。Python プログラムは、資料としてあらかじめ用意されている。使い方を説明する。また、AI が社会に受け?れられるために考慮すべき論点について学ぶ。また、今後、AI が社会に受け?れられるために考慮すべき情報倫理?情報セキュリティ的観点（プライバシー保護、個人情報の取り扱い、AI に関する原則/ガイドラインなど）を理解する。