応用基礎レベル教育プログラム(全学)
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)」認定
下記の数理‧データサイエンス応用基礎プログラム(全学)は、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)」に認定されています。認定の有効期限は令和11年3月31日までとなっています。
島根大学の認定制度への申請内容
mdash提出資料2024 (数理・データサイエンス応用基礎プログラム 全学版)[PDF:1.19MB]
数理・データサイエンス応用基礎プログラム(全学)
本プログラムは、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い、数理・データサイエンス・AI を活用して課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的としたプログラムです。
対象科目
全学開講科目 | データサイエンス基礎(2単位) |
AI基礎(2単位) |
プログラムを構成する授業の内容(R5年度)
(1)データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎(統計数理、線形代数、微分積分)」に加え、AIを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。
(2)AIの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にAIを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するAI基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。
(3)本認定制度が育成目標として掲げる「データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・AI活用 企画・実施・評価」から構成される。
身につく力
プログラムの学修成果(学生等が身に付けられる能力等)
・データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶことの意義を説明できる
・Pythonを用いたデータの収集・前処理・可視化ができる
・機械学習法の回帰と識別の概念を理解し、Pythonを用いて実装できる
・AIについて、これまでの変遷とその背景にある技術を説明できる
・機械学習法、特に深層学習の概要と理論を説明できる
・Pythonを用いて機械学習、特に深層学習の学習・推論・評価ができる
修了要件
データサイエンス基礎(2単位)及びAI基礎(2単位)を修得
教育の自己点検・評価
実施体制
運営責任者 | 理事(研究推進担当) |
実施組織 | 数理・データサイエンス教育研究センター |
プログラムの自己点検・評価 | 数理・データサイエンス教育研究センター運営会議 |
プログラムの改善・進化 | 数理・データサイエンス教育研究センター専門委員会 |