本学のAI?データサイエンス教育の取り組みが、文部科学省が推進する「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）」に認定されました。
認定の有効期限は、黄金城电子游戏_澳门黄金赌城-【唯一授权牌照】９年３月31日までです。

申請書類

申請様式　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）（1.28MB）

数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度について

数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度とは、学生の数理?データサイエンス?AIへの関心を高め、それを適切に理解し活用する基礎的な能力（リテラシーレベル）を育成することを目的に、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う大学等の正規の課程（教育プログラム）を文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。

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）」の認定?選定結果について

データサイエンス基礎（全学共通教育科目）

データ分析の基礎として、平均値、分散、標準偏差などの確率統計の基礎的な解説からはじめ、代表的な確率分布である二項分布、ポアソン分布、正規分布について学ぶ。また、統計的データ分析手法として統計的推定、統計的検定、回帰分析について学習する。

データエンジニアリング基礎（全学共通教育科目）

データエンジニアリングに関する基礎的な知識?技術を身につけるものである。データを扱う演習を通して、Python の基本的な使い方を習得する。実データ、実課題を?いた演習など、社会での実例を題材とした教育を?うことで、現実の課題へのアプローチ?法および数理?データサイエンス?AI の適切な活?法を学ぶ。

ＡＩ基礎（全学共通教育科目）

AI?機械学習の歴史や仕組みについて学修する。機械学習の代表的なアルゴリズムについて、Python プログラムと照らし合わせながら、その仕組みについて理解する。Python プログラムは、資料としてあらかじめ用意されている。使い方を説明する。また、AI が社会に受け?れられるために考慮すべき論点について学ぶ。また、今後、AI が社会に受け?れられるために考慮すべき情報倫理?情報セキュリティ的観点（プライバシー保護、個人情報の取り扱い、AI に関する原則/ガイドラインなど）を理解する。

ＡＩ基礎演習（全学共通教育科目）

AI基礎演習ではＡI基礎で学んだ基礎的な内容を補完的?発展的に学修し、それぞれの専門分野においてAI?データサンスを活用するための基礎の修得を目指す。

1. AIやデータサイエンスが、社会でどのように活用され新たな価値を生んでいるのかを理解し説明することができる。
2. データを正確に読み解き、世に出ている情報を正しく解釈するための知識を修得することができる。
3. AIのメリットやデメリット、またAIの持つポテンシャルについて正しく知ることにより、活用することができる。
4. AIを道具として上手に活用するための基礎的素養を修得し、論理的?科学的思考力を身に付けることができる。
5. 問題を発見し、データサイエンスを通じて解決する能力を高めることが出来る。