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身につけることができる
能力
能力
データサイエンスの手法とAIの仕組みを理解し、学習内容を応用発展させる基礎力が身に付けられる。
現代社会におけるAI・データサイエンスの利点および注意点が理解できる。
現代社会におけるAI・データサイエンスの利点および注意点が理解できる。
実施体制
| 委員会・組織等 | 役割 |
|---|---|
| 理事・副学長（教育・学生支援担当）宇佐川 毅 | プログラムの運営責任者 |
| 教務委員会数理・データサイエンス・AI教育プログラム専門委員会 | プログラムの改善・進化 |
| 教務委員会数理・データサイエンス・AI教育プログラム専門委員会 | プログラムの自己点検・評価 |
実施科目と学習内容
【修了要件】
本プログラムの必須科目の単位を修得した学生を修了者と認定します。
【令和６年度以降入学者対象科目】
※代表的なシラバスを掲載予定です。
本プログラムの必須科目の単位を修得した学生を修了者と認定します。
【令和６年度以降入学者対象科目】
| 学部等 | 必須科目 | 選択科目 |
|---|---|---|
| 教育学部 | 情報基礎Ａ 情報基礎Ｂ ＤＳリテラシー（現代教養科目） |
文系のための数学入門Ａ 文系のための数学入門Ｃ |
| 文学部 | ＩＣＴリテラシー（情報基礎科目） ＤＳリテラシー（情報基礎科目） |
|
| 法学部 | ||
| 理学部 | 統計学Ⅰ 微分積分Ⅰ・Ⅱ 線形代数Ⅰ・Ⅱ |
|
| 医学部・医学科 | 数学概論 統計学概論 |
|
| 医学部・保健学科 | 保健衛生統計学 | |
| 薬学部 | 数学概論 統計学概論 |
|
| 工学部 | 確率統計 微分積分Ⅰ・Ⅱ 線形代数Ⅰ・Ⅱ |
|
| 情報融合学環 |