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）
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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11年3月31日まで）
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 | モデルカリキュラム | 授業に含まれているスキルセットのキーワード・授業科目名 |
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| （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 | 1-1 | ・第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会 「工学院大スタディーズ」 |
| 1-6 | ・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど) 「工学院大スタディーズ」 |
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| （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 | 1-2 | ・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど 「数値計算法及び演習」「統計学」「システム工学」「システム工学A」「電気電子工学序論」「都市計画」 ・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など） 「数値計算法及び演習」「数値計算法」 ・データのオープン化（オープンデータ） 「都市計画」「測量実習」 |
| 1-3 | ・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など) 「情報学基礎論Ⅰ」「基礎情報学」「システム工学」「システム工学A」「電気電子工学序論」「都市計画」 ・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど 「システム工学」「システム工学」「システム工学A」「電気電子工学序論」「情報学基礎論Ⅰ」「基礎情報学」「測量実習」 ・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など 「自然科学の歩き方「数値計算法及び演習」「統計学」「システム工学」「システム工学A」「電気電子工学序論」「情報学基礎論Ⅰ」「基礎情報学」 |
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| （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 | 1-4 | ・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、モデル化とシミュレーション・データ同化など 「自然科学の歩き方」「数値計算法及び演習」「数値計算法」「統計学」「システム工学」「システム工学A」「情報学基礎論Ⅰ」「基礎情報学」 ・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など 「自然科学の歩き方」「情報学基礎論Ⅰ」「基礎情報学」「電気電子工学序論」「都市計画」「測量実習」 |
| 1-5 | ・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案） 「自然科学の歩き方」「数値計算法及び演習」「数値計算法」「システム工学」「システム工学A」「情報学基礎論Ⅰ」「基礎情報学」 ・教育、芸術、流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介 「統計学」「システム工学」「電気電子工学序論」「都市計画」「測量実習」 |
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| （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 | 3-1 | ・データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護 「工学院大スタディーズ」「情報学基礎論Ⅰ」「基礎情報学」 |
| 3-2 | ・情報セキュリティの3要素（機密性、完全性、可用性） 「工学院大スタディーズ」「情報学基礎論Ⅰ」「基礎情報学」 ・匿名加工情報、暗号化と復号、ユーザ認証と、パスワード、アクセス制御、悪意ある情報搾取 「情報学基礎論Ⅰ」「基礎情報学」 |
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| （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 | 2-1 | ・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値） 「情報処理演習」「建築情報処理基礎」「情報学基礎論Ⅱ」「応用情報学」 |
| 2-2 | ・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ、箱ひげ図） 「建築情報処理基礎」 ・相手に的確かつ正確に情報を伝える技術や考え方（スライド作成、プレゼンテーションなど） 「情報学基礎論Ⅱ」「応用情報学」 |
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| 2-3 | ・データの取得（機械判読可能なデータの作成・表記方法） 「建築情報処理基礎」 ・データの集計（和、平均） 「情報処理演習」「建築情報処理基礎」「情報学基礎論Ⅱ」「応用情報学」 ・データの並び替え、ランキング 「建築情報処理基礎」 ・データ解析ツール（スプレッドシート、BIツール） 「建築情報処理基礎」 ・表形式のデータ（csv） 「建築情報処理基礎」 |
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| 以下のオプションを含むもの 4-1 統計および数理基礎 4‐2 アルゴリズム基礎 4‐3 データ構造とプログラミング基礎 4‐4 時系列データ解析 4‐5 自然言語処理 4‐6 画像認識 4‐7 データハンドリング 4‐8 データ活用実践（教師あり学習） 4‐9 データ活用実践（教師なし学習） |
4-1 | ・確率、順列、組み合わせ 「数値計算法及び演習」「データ構造とアルゴリズム及び演習」 ・線形代数(ベクトル、ベクトルの基本的な演算、ノルム、行列とベクトルの積、行列の積、内積) 「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」 ・1変数関数の微分と積分 「統計学」 ・集合、ベン図 「統計学」「統計解析学」 ・指数関数、対数関数 「統計学」「システム工学」 |
| 4-2 | ・並び替え（ソート） 「データ構造とアルゴリズム及び演習」 |
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| 4-3 | ・変数、代入、繰り返し、場合に応じた処理 「データ構造とアルゴリズム及び演習」 |
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| 4-4 | ・時系列データ（トレンド、周期、ノイズ） 「システム工学」「システム工学A」「音情報処理」「応用音響処理」「生体計測工学」「画像情報処理」「応用画像処理」「パターン認識」「コンピュータビジョン」「信号処理概論」「デジタル信号処理」「信号処理演習」 ・季節調整、移動平均 「システム工学」「システム工学A」「データ分析応用」 |
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| 4-5 | ・形態素解析、単語分割、ユーザ定義辞書、n-gram言語モデル、文章間類似度 「Webマイニング」「音声認識と理解」 |
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| 4-6 | ・画像データの処理 「画像工学基礎」「応用画像処理」 ・画像認識、画像分類、物体検出 「画像工学」「パターン認識」「コンピュータビジョン」 |
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| 4-7 | ・データクレンジング：外れ値、異常値、欠損値の処理 「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」 |
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| 4-8 | ・データの収集（分析に必要なデータの確認、対象となるデータの収集） 「Webマイニング演習」 ・データの分析（単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析、モデルの評価） 「機械学習」「パターン認識演習」「データ分析応用」「信号処理演習」 |
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| 4-9 | ・教師なし学習によるグルーピング 例）顧客セグメンテーション、店舗クラスタリング 「パターン認識」「コンピュータビジョン」「機械学習」「Webマイニング演習」 ・データの収集（分析に必要なデータの確認、対象となるデータの収集） 「生体計測工学」「データ分析応用」 ・データの加工（データクレンジング、サンプリング、簡単な説明変数の作成） ・データの分析（階層クラスタリング非階層クラスタリング） 「パターン認識演習」 |
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工学院大学 総合企画部企画課