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）

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。

• ウェブシラバス