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教育情報 西日本工業大学 工学部 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム(応用基礎レベル)

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西日本工業大学 工学部 数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)

当該教育プログラムにおいて身に付けることのできる能力

  • 数理・データサイエンス・AIの学習意義を深く理解し、これらが社会でどのように活用されているか、どのような価値を生み出しているかについて理解する。
  • ExcelやPythonなどのツールを用いて、分析目的に応じたデータ分析手法やデータ可視化手法を選択し、実際にデータ解析を行える技術を修得する。
  • 現代社会におけるAIの役割とデータサイエンスとの関連性を理解し、AIを適切に活用する方法について学ぶ。
  • 社会における課題を見つけ、実際のデータと課題を適切に分析し、解決策を導き出す能力を身につける。

修了要件

以下の「開設される授業科目」の必修科目8単位及び選択必修科目6単位の合計14単位を取得すること。

開設される授業科目

必修科目(各2単位、4科目合計8単位を取得)

  • 「データサイエンス入門」
  • 「データサイエンス基礎」
  • 「データエンジニアリング基礎」
  • 「AI基礎」

選択必修科目(各2単位、3科目合計6単位を取得)

  • 「統計学/統計学S」(いずれか2単位以上)
  • 「線形代数学Ⅰ/ⅠS」(いずれか2単位以上)
  • 「微分積分学Ⅰ/ⅠS」(いずれか2単位以上)
     

授業の方法及び内容

詳細は、ウェブシラバスをご覧ください。

実施体制を記載した当該教育プログラムを実施するための計画

本プログラムは以下の実施体制で運営いたします。

  • プログラムの運営責任者:学長
  • プログラムを改善・進化させるための体制(委員会・組織等):教務委員会
  • プログラムの自己点検・評価を行う体制(委員会・組織等):教学自己評価委員会

 

2023年度の受講状況と自己点検