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） | 工学院大学の取り組み

名称

工学者のための数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）

上記のプログラムは、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（リテラシーレベル）」に認定されています。（認定の有効期限：令和８年３月３１日まで）

工学院大学の申請内容 [717KB]

［2021/08/04］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）｣に認定されました

授業科目（授業の方法及び内容）

授業に含まれている内容・要素	授業科目名称（授業の方法及び内容はシラバス参照）	講義テーマ ※（）内はシラバスにおける回数
（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている	工学院大スタディーズ	学長講話「大学での学び・超スマート社会に生きる皆さんへ」（5）
（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの	自然科学の歩き方	関数およびモデル概念の把握（1～4）
	数値計算法及び演習	目的に応じたデータ整理・処理、現象のモデル化（1～14）
	数値計算法	各種公式利用によるデータ整理・処理（1～14）
	統計学	データ分布の理解と実際のデータの処理（1～14）
	統計学Ⅰ	データ分布の理解と実際のデータの処理（1～14）
	システム工学	モデルの基礎概念（5～7）
	システム工学A	モデルの基礎概念（5～7）
	電気電子工学序論	現代社会における「情報」の役割とディジタルデータの基本単位（3）
	都市計画	事例都市のデータ把握（1～2）
	測量実習	取得データによる地形図作成（2～7）
	情報学基礎論Ⅰ	情報のディジタル化（2）、ディジタルデータとマルチメディア（3）
（３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの	自然科学の歩き方	データのモデル化を踏まえた科学レポートの書き方（5～6）
	数値計算法及び演習	データのモデル化を通したシミュレーション（1～14）
	数値計算法	処理されたデータの活用（1～14）
	統計学	処理されたデータの活用（1～14）
	統計学Ⅰ	処理されたデータの活用（1～14）
	システム工学	モデル概念の生産管理などへの応用例（5～7）
	システム工学A	モデル概念の生産管理などへの応用例（5～7）
	電気電子工学序論	医療分野への応用（7）
	都市計画	都市と防災、ハザードマップ（11）
	測量実習	GISによる地理情報の加工と分析（8～13）
	情報学基礎論Ⅰ	問題解決とビッグデータ分析（12)、問題のモデル化と人工知能、シミュレーション（13）
（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする	工学院大スタディーズ	研究倫理（2）、情報セキュリティ（3）
	情報学基礎論Ⅰ	情報セキュリティ（9）
（５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの	情報処理演習	表計算ソフトウェアによるプログラム処理（1～13）
	建築情報処理基礎	Excel VBAによるデータ処理（6～13）
	情報学基礎論Ⅱ	要求獲得と基本設計と使い勝手のよいシステム（2～11）

選択

授業に含まれている内容・要素	授業科目名称（授業の方法及び内容はシラバス参照）
統計及び数理基礎	統計解析学、多変量解析、予測モデリング、デジタル符号と確率・統計
アルゴリズム基礎	データ構造とアルゴリズム
データ構造とプログラミング基礎	データ構造とアルゴリズム
時系列データ解析	音情報処理、応用音響処理、生体計測工学
テキスト解析	Webマイニング、音声認識と理解
画像解析	画像工学、画像情報処理、画像工学基礎、応用画像処理、パターン認識、コンピュータビジョン
データハンドリング	データ解析、データ処理演習、信号処理概論、デジタル信号処理
データ活用実践（教師あり学習）	機械学習、パターン認識演習、Webマイニング演習、信号処理演習
その他	データ分析応用、日本経済分析入門、事業運営の基礎知識

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