数理・データサイエンス・AI教育プログラム
電気通信大学 実践型UECデータサイエンティスト養成プログラム
概要
「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」（実践型UECデータサイエンティスト養成プログラム）は、「AIを創る人材」と「AIを使いこなす人材」を育成する教育プログラムを実践し、座学では終わらない実社会で活用できるスキルを身に付けることを特色としています。図書館など学内施設で収集したデータや、データ関連人材育成プログラム参加企業から提供されたビッグデータを活用したデータサイエンス教育を実践しています。また、サイバーセキュリティ推進校として学内外の教育普及に取り組む予定です。
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）」に認定されました。（認定期間：令和９年３月31日まで）
また、認定された教育プログラムの中から、先導的で独自の工夫・特色を有するものが、教育プログラム（応用基礎レベル）プラスとして９件選定され、本学の教育プログラムがこれに選定されました。これは、本学のプログラムにおける「国際的なコンペティションサイト「kaggle」を最大限に活用し、学生のスキルレベルを考慮しつつ産業界における具体的な課題を授業に取り入れる取組」が特色ある取り組みとして評価されたものです。
学生が身に付けるべき能力
高度コミュニケーション社会において、日常の生活や仕事の場で、データを使いこなすことができる素養を修得することを目標としています。さらに、学修した数理・データサイエンス・AIに関する知識や技能をもとに、データを取り扱う際には、人間中心の適切な判断を行うことができ、自らの意志でAIを利活用できるようになることを学修目標としています。
対象
情報理工学域の全学生（2021年度以降入学生）
履修方法
このプログラムを履修するために特別な手続きは不要です。通常どおりの履修登録をして下さい。
修了要件とプログラムの詳細
具体的な修了要件
以下の①および②の2つの修了要件を満たすこと。
- ① Ⅰ類では、科目 a, c, e, g, h, l を必修科目として単位取得、Ⅱ類では、科目 a, c, f, g, i, l を必修科目として単位取得、Ⅲ類では、科目 a, c, f, g, j, l を必修科目として単位取得、先端工学基礎課程では、科目 b, d, f, g, k, l を必修科目として単位取得すること。
- ②「データサイエンス演習」を単位取得すること。
応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目」
| 授業科目 | Ⅰ類 | Ⅱ類 | Ⅲ類 | 先端工学基礎課程 |
|---|---|---|---|---|
| a. 微分積分学第一 | 〇 | 〇 | 〇 | － |
| b. 基礎微分積分学第一 | － | － | － | 〇 |
| c. 線形代数学第一 | 〇 | 〇 | 〇 | － |
| d. ベクトルと行列第一 | － | － | － | 〇 |
| e. 確率論 | 〇 | － | － | － |
| f. 確率統計 | － | 〇 | 〇 | 〇 |
| g. 総合コミュニケーション科学 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 |
| h. アルゴリズム論第一 | 〇 | － | － | － |
| i. アルゴリズムとデータ構造およびプログラミング演習 | － | 〇 | － | － |
| j. プログラミング演習 | － | － | 〇 | － |
| k. プログラミング通論および演習 | － | － | － | 〇 |
| l. 基礎プログラミングおよび演習 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 |
応用基礎コア「Ⅱ．AI・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目」
| 授業科目 | Ⅰ類 | Ⅱ類 | Ⅲ類 | 先端工学基礎課程 |
|---|---|---|---|---|
| g. 総合コミュニケーション科学 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 |
応用基礎コア「Ⅲ．AI・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目」
| 授業科目 | Ⅰ類 | Ⅱ類 | Ⅲ類 | 先端工学基礎課程 |
|---|---|---|---|---|
| データサイエンス演習 | 〇 | 〇 | 〇 | 〇 |
対象
情報理工学域の全学生（2021年度以降入学生）
運営体制
| 委員会等 | 役割 |
|---|---|
データ教育センター運営委員会 |
プログラムの改善・進化 |
データ教育センター運営委員会 |
プログラムの自己点検・評価 |
申請様式
文部科学省への申請様式は次のPDFをご覧ください。
自己点検・評価
電気通信大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラムの自己点検・評価体制については、次のページをご覧ください。