データサイエンス・
AI ユーザープログラム

プログラムのイメージ

• 入学した全ての
  学生のために

  社会の中のデータ・AIの実例
  データによる価値創造の可能性
  データの取扱いに関する注意

  「データサイエンス概論」

• データの扱いを学びたい
  多くの学生のために

  データを読む・説く・扱う

  「情報活用基礎」
  「データサイエンス基礎Ⅰ」
  「データサイエンス基礎Ⅱ」

• データを社会や生活で
  より具体的に活かしたい
  学生のために

  クラウドサービス活用
  　画像加工・公開
  webアプリ開発
  　画像認識APIの活用

  「情報活用と情報デザイン」
  「プログラミング・AI活用入門」

プログラム修了条件

本プログラムの修了要件は，必修科目を1 単位修得し，選択必修科目から１科目以上を選択して2単位以上を修得することです。
必修科目は1年次前期の「データサイエンス概論」です。
選択必修科目は1年次前期の「情報活用基礎」，同じく1年次前期の「データサイエンス基礎Ⅰ」，1年次後期の「データサイエンス基礎Ⅱ」です。

プログラムの学修成果
（学生が身に付けられる能力等）

1. データと社会の関係を理解し，データを社会倫理に照らして適切に取り扱うことができる
2. データを数理的・形式的に処理したり，分かりやすく説明・可視化したりすることができる
3. 統計学的な知識を獲得して，データを有意味な形で加工・表現することができる
4. データの種類，アプリケーションとAI，ハードウェアとネットワークについて理解し，それらを実生活・実社会で活用することができる
5. プログラミングを通じてアプリケーション，AI，ハードウェア，ネットワークを活用することができる

プログラムを構成する授業の内容

本プログラムでは以下の内容を具体的に学修することができますが，どのような科目が以下のどのような内容をカバーしているかについては近日中にお知らせします。

1. データ・AI は，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ことを学びます。
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ことを学びます。
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を通し，データサイエンス・AI は様々な適用領域（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ことを学ぶ。
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を学びます。
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」といったデータサイエンス・ＡＩの基本的な活用法を学びます。
6. データサイエンス・AI への深い理解と活用スキル修得を目指す学生のためにオプションとして2 年次に「情報活用と情報デザイン」「プログラミング・AI 活用入門」を配置し，データ・AI 活用の礎になっている数学・統計，実際のデータ分析で必要になるデータ整理・前処理の方法，プログラミングでデータを操作するのに必要なアルゴリズムやプログラミング言語，データの一種として画像を処理・解析できることを学ぶことができます。これらの科目の授業内容はどの学科・専攻の専門学修や現場実践ともリンクするもので，オプションではありますが，修得しておいて損のない，データサイエンス・AI のエッセンスが凝縮された授業内容となっています。

実施体制

プログラムの運営責任者：久崎孝浩（教学IR 担当学⻑補佐）
プログラムを改善・進化させるための体制：教務委員会／共通教育部会
プログラムの自己点検・評価を行う体制：自己点検・総合評価委員会