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)

INDEX

  1. 名称
  2. 授業科目(授業の方法及び内容)

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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