数理・データサイエンス・AI教育プログラム

学校案内

沼津工業高等専門学校の数理・データサイエンス・AI教育プログラムの概要

本校の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」とは、デジタル時代の「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエンス・ＡＩの基礎を修得し、さらに、修得した知識や技術を専門分野に応用できるように設計された教育課程です。

本教育プログラムにおいて身につけられる能力

本プログラムを修得することにより、次の能力を身に付けることができます。

デジタル社会の「読み・書き・そろばん」である数理・データサイエンス・AIの基礎的能力を身につけ、自らの専門分野に応用できること。
社会情勢やその実例から学んだ知識をもとに、様々なデータの読解力を身につけ、学修した知識やスキル等を説明・活用できること。
情報セキュリティや情報倫理に留意しつつ、得られるデータについて人間を中心とした適切な判断ができること。

修了要件

リテラシーレベル

授業に含まれている内容	科目名	履修学年	単位数
現在進行中の社会変化（第4次産業革命、Society5.0、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もの	情報処理基礎工学基礎Ⅰ 工学基礎Ⅱ	第1学年	4単位
「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	情報処理基礎工学基礎Ⅰ 工学基礎Ⅱ	第1学年	4単位
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	情報処理基礎工学基礎Ⅰ 工学基礎Ⅱ	第1学年	4単位
活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ論理、AI社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守るうえでの留意事項への理解をするもの	情報処理基礎工学基礎Ⅰ 工学基礎Ⅱ	第1学年	4単位
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	情報処理基礎工学基礎Ⅰ 工学基礎Ⅱ	第1学年	4単位

応用基礎レベル

授業に含まれている内容	科目名	履修学年	単位数
データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指すもの	情報処理基礎基礎数学Ⅱ・Ⅲ 微分積分Ⅰ 線形代数Ⅰ・Ⅱ 社会と工学	第1～4学年	14単位
ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」を構成するもの	情報処理基礎工学基礎Ⅰ・Ⅱ 社会と工学社会と産業	第1・4・5学年	8単位
本認定制度が育成目標として掲げる「データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」及び「データ・ＡＩ活用企画・実施・評価」を構成するもの	情報処理基礎社会と工学	第1・4学年	4単位

沼津工業高等専門学校webシラバス

実施体制

委員会等	役割
校長	運営責任者
数理・データサイエンス・AI教育プログラム専門部会	教育プログラムの運営・改善
教務委員会	教育プログラムの評価

申請書・自己評価書