共通教養データサイエンスプログラム　応用基礎レベル

共通教養データサイエンスプログラムの応用基礎レベルでは、「数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能・問題解決力の醸成を目標として、社会における実問題の分析やシステム構築を担うことが可能となる人材の育成を目指します。
これに伴い、2024年度入学者から、数理・データサイエンス・AIの基礎を学ぶ「教養データサイエンス」、数理・データサイエンス・AIを応用する際の基礎を学ぶ「教養デジタルテクノロジ」、AI技術の実践を学ぶ「AIの実践と社会への展開」及びデータサイエンスのための数学基礎を学ぶ「統計学」の単位（計4科目7単位）を修得した場合、共通教養データサイエンスプログラム 応用基礎レベル修了者として取り扱います。

なお、本プログラムは2025年度に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に申請を予定しています。

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：文部科学省外部リンク

概要

名称
共通教養データサイエンスプログラム 応用基礎レベル
身に付けることのできる能力
データの収集処理並びに加工処理（データの欠損値処理、二次特徴量によるデータ拡充などのデータ前処理）、適切な機械学習アルゴリズムの選択と実行、領域専門家による学習結果の評価というプロセスから成る、学習AI・データサイエンスのスパイラルモデル、及び推論AIを事務処理支援と観光地立ち寄り推薦に応用でき、さらに、生成AIに関する原理、応用例とリスク対応に応用できる基礎力を身に付ける。
対象科目と修了要件

共通教養科目「教養データサイエンス」「教養デジタルテクノロジ」「AIの実践と社会への展開」及び「統計学」の計4科目7単位を修得した場合に、プログラムの応用基礎レベル修了者として認定します。※「AIの実践と社会への展開」のみ集中講義(1単位)となります。

修了証の交付

本プログラムの応用基礎レベル修了者には、世界共通の技術標準規格に沿って発行されるデジタル証明書「オープンバッジ」を発行します。各学期の成績発表から一定期間後、JINDAIメール宛にオープンバッジ授与のお知らせが届きますので、受領手続を進めてください。

オープンバッジについては
こちらをご覧ください

Class plan

  • 応用基礎レベルの特徴

    1. 数理・データサイエンス・AIの観点から問題解決が可能となる対象問題を発見し、定義できる能力の育成
      数理・データサイエンス・AIの知識や技能をやみくもに展開するのではなく、適用可能な対象問題を的確に見通し、その上で問題定義をして解決する能力を育成する。
    2. 数理・データサイエンス・ＡＩを現実問題に適用し説明できる能力の育成
      現場で困っている問題の分析から始め、適用可能な数理・データサイエンス・ＡＩ技術を選択して実行し、現場の問題解決に貢献できることと依然残る課題について説明できる能力を育成する。

  • 教養データサイエンス

    本講義では、これからの時代を生きる人間に必須の知識である数理・データサイエンス・AIについて基本的な仕組みを理解するだけでなく、ビッグデータをどう活用すれば人々の役に立ち社会を変革していけるか、基礎となる考え方を学ぶこととする。

  • 教養デジタルテクノロジ

    本講義では、現代社会の全てを支えるデジタル技術について、特にコンピュータとプログラムを中心にその基本的な仕組みを理解し、数理・データサイエンス・AIを実際問題に応用する際の基礎となる考え方を学ぶこととする。

  • AIの実践と社会への展開

    本講義では、「AIの実践と社会への展開」の観点からの具体的な事例をもとに、AIシステムで利用するデータの点検、データに内在する問題点の分析、AIシステムの利用効果と課題について学ぶ。また、生成AIの原理と仕組み、生成AIの利用方法とリスク対策についても学ぶ。

  • 統計学

    本講義では、データサイエンスのための数学基礎として、微分積分と線形代数の概要と統計学について学ぶ。特に統計学では、基礎概念から始めて、データ処理、推定、検定について、具体的な問題を題材にして実際的方法を学ぶ。