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情報融合学環数理・データサイエンス・AI教育プログラム
１．教育プログラム名称
情報融合学環数理・データサイエンス・AI教育プログラム
２．教育プログラムで身に付けることのできる能力
本プログラムでは、数理・データサイエンス・AIの基礎から応用までを体系的に学び、デジタル社会において必要となる実践的能力を修得する。具体的には、①データから意味を抽出し現場にフィードバックする能力、②AIを活用して課題解決につなげる基礎能力、③専門分野における数理・データサイエンス・AIの応用に必要な大局的視点を獲得する。
情報融合学環の学際的な学びを活かし、多様な領域のデータを分析・統合できる能力と、生成AIなど最新技術を倫理的・法的・社会的観点から適切に評価・活用できる判断力を養成する。
学生は「DSゼミナール」での実データ分析を通じて、地域産業の実課題に取り組み、具体的な業務改善提案まで行える応用力を身につける。さらに「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」で習得した統計的推論とAIモデル構築スキルを活用し、例えば産業集積に関わる様々なデータ分析が可能となる。これにより、リテラシーレベルの知識を基盤として、応用基礎レベルからエキスパートレベルへの橋渡しとなる人材を育成し、デジタル社会の課題解決に貢献できる専門性と俯瞰力を備えた人材を輩出する。
３．修了要件、教育プログラムを構成する科目
情報融合学環の卒業の要件となる、１年生から3年後学期の以下の必修科目19科目32単位を履修、修得することで「情報融合学環数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の修了となる。
なお、選択科目である「アルゴリズム論Ⅰ」、「プログラミング演習Ⅰ」、「アルゴリズム論Ⅱ」、「プログラミング演習Ⅱ」についても、全学生が履修するように指導し、「データベースⅠ」、「データベースⅡ」、「サイバーセキュリティ入門」についても履修を推奨している。（「人工知能演習」、「人工知能応用」は卒業要件科目のため必修）
【必修科目】
（１年次）線形代数Ⅰ、微分積分Ⅰ、DS基盤数学演習Ⅰ、集合と論理、DS倫理、線形代数Ⅱ、微分積分Ⅱ、DS基盤数学演習Ⅱ、確率・統計
（２年次）離散数学Ⅰ、統計学Ⅰ、統計学演習Ⅰ、データ分析Ⅰ、DSゼミナールⅠ、統計学Ⅱ、統計学演習Ⅱ、データ分析Ⅱ、DSゼミナールⅡ
（３年次）人工知能理論
【選択科目】
アルゴリズム論Ⅰ、プログラミング演習Ⅰ、アルゴリズム論Ⅱ、プログラミング演習Ⅱ、データベースⅠ、データベースⅡ、人工知能演習、人工知能応用、サイバーセキュリティ入門
４．授業の方法及び内容
以下のリンクの熊本大学シラバスシステムにアクセスし、検索して、確認できる。 https://syllabus.kumamoto-u.ac.jp/index.html?locale=ja
５．実施体制
情報融合学環教授会、情報融合学環数理・データサイエンス・AI教育プログラム委員会において、情報融合学環における数理・データサイエンス・AI教育プログラムの編成、運営および質の向上その他数理・データサイエンス・AI 教育プログラムに関し必要な事項について審議する。
また、情報融合学環自己点検・評価委員会において、自己点検・評価等を行う。
