本機構の教育プログラム「応用基礎レベル」の修了要件である授業科目「応用基礎データサイエンス・AI第一」「応用基礎データサイエンス・AI第二」の履修者増加に伴い、下記のクラスを新設します。
●「応用基礎データサイエンス・AI第一 2」（2025年度3Q 水5-6限）
●「応用基礎データサイエンス・AI第二 2」（2025年度4Q 水5-6限）
＜授業の目的・概要＞
データサイエンス・AIのリテラシーレベルの学修を終えてより高度な内容を学びたい学生を対象とし、数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラムに準拠しつつ、将来のエキスパートレベルの学修に繋がる知識や実践的スキルの習得に必要な学修内容を提供します。データサイエンス、データエンジニアリング、AIそれぞれの分野における基礎理論、各種手法・アルゴリズムを解説し、実例紹介や課題演習を通して履修学生が理解を深めると共に実践的スキルを身につけることをめざします。
＜到達目標＞
以下の能力を身につけることを目標とします。
1) データサイエンスを学ぶ意義を理解した上で、データ分析手法を理解し目的に応じて適切な分析手法・可視化手法を選択できる
2) データエンジニアリングの役割を理解し、様々なデータのコンピュータ上での表現方法、データ収集・処理・蓄積技術を理解する
3) AIの歴史・技術的背景・倫理・社会との関わり、機械学習と学習アルゴリム、ニューラルネットワークと深層学習手法を理解し、AI技術を課題解決へ繋げることができる
詳細はシラバスをご覧ください。
「応用基礎データサイエンス・AI第一 2」
「応用基礎データサイエンス・AI第二 2」