データサイエンス・AI全学教育プログラム（応⽤基礎レベル）

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 第⼆科⽬説明会
2022年4⽉6⽇ 16:00‒17:00

データサイエンス・AI全学教育プログラムの概要（予定を含む）
共創型
エキスパートデータサイエンス・AI特別専⾨学修プログラム【令和元年度〜】
発展系科⽬群⼤学院
博⼠後期課程先端系科⽬群（DS: データサイエンス）

共創系科⽬群

基盤DS発展

基盤AI発展先端DS・AI第⼀DS・AI博⼠フォーラム

基盤DS発展演習

基盤AI発展演習

先端DS・AI第⼆DS・AI博⼠インターンシップ

修⼠博⼠⼀貫教育により修⼠課程において⼀部科⽬を履修可能
エキスパートレベル

基盤系科⽬群
⼤学院
修⼠課程

６学院
物質・情報卓越教育院
超スマート社会卓越教育院
エネルギー・情報卓越教育院

実践系科⽬群

応⽤系科⽬群

基盤DS

基盤AI

応⽤AI・DS-A

応⽤AI・DS-C

実践AI・DS-A

基盤DS演習基盤AI演習

応⽤AI・DS-B

応⽤AI・DS-D

実践AI・DS-B

実践AI・DS-C

学⼠修⼠⼀貫教育により学⼠課程において⼤学院科⽬を⼀部履修可能
学内６学院における学⼠課程教育体系に基づいた専⾨教育（専⾨分野に沿った独⾃のデータサイエンス・AI教育の実施）

学⼠課程（〜4年次）

６学院：理学院／⼯学院／物質理⼯学院
情報理⼯学院／⽣命理⼯学院
環境・社会理⼯学院

データサイエンス・AI全学教育プログラム（応⽤基礎レベル）【令和４年度〜】
応⽤基礎レベル

学⼠課程
（2年次）

基礎系科⽬群
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 第⼆コンピュータサイエンス第⼆リテラシーレベル

学⼠課程
（1年次）

コンピュータサイエンス第⼀
情報リテラシ第⼀

理⼯系教養科⽬(情報)情報リテラシ第⼆【令和３年度】
基礎データサイエンス・AI【令和４年度〜】

データサイエンス・AI全学教育プログラム（リテラシーレベル）【令和３年度〜】

Tokyo Tech, 20221

新規開講科⽬の概要• 科⽬名• 「応⽤基礎データサイエンス・AI 第⼀」
XCO.T281 第１Q・⽔曜⽇7-8時限・単位数 1-0-0• 「応⽤基礎データサイエンス・AI 第⼆」
XCO.T282 第２Q・⽔曜⽇7-8時限・単位数 1-0-0• 科⽬概要• 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を考慮• 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• ⼤学院におけるエキスパートレベルの学修に繋がる知識や実践スキルを学ぶ⎻ データサイエン ス・データエンジニアリング・AI分野における基礎理論、各種⼿法・アルゴリズム⎻ 実例紹介や課題演習を含む

Tokyo Tech, 20222

授業計画：応⽤基礎データサイエンス・AI 第⼀
1. (4/13) データサイエンス・AIの基礎と歴史
データサイエンス・AIの基礎、歴史、役割について学ぶと共に、これらを学ぶ意義を理解する

2. (4/20) データエンジニアリング基礎
データ利活⽤において基盤となるデータの収集・処理・蓄積技術の概要とコンピュータ上でのデータ表現の基礎を理解する

3. (4/27) データサイエンス・AI利活⽤基礎 1
データサイエンス・AI利活⽤に必要な数学の基礎、ツールとなるプロブラミング⾔語とライブラリを学ぶ

4. (5/11) データサイエンス・AI利活⽤基礎 2
データハンドリング・データ可視化の例題演習を通してPython/pandasを使いこなす

5. (5/18) データサイエンス・AI利活⽤基礎 3
Python/scikit-learnを利⽤した分類問題の例題演習を通して、機械学習の基礎とツールの利⽤法を学ぶ

6. (5/25) 数理統計の基礎 1
データサイエンスの基本であるデータ分析やデータ可視化において必須となる統計学の基礎理論を学ぶ

7. (6/ 1) 数理統計の基礎 2
前回に引き続きデータ分析やデータ可視化において必須となる統計学の基礎理論を学ぶ
各授業回のキーワードは https://www.titech.ac.jp/students/board/pdf/g220328de-tasaiensusinkikaikou220810.pdf を参照
Tokyo Tech, 2022

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授業計画：応⽤基礎データサイエンス・AI 第⼆1. (6/15) データサイエンス基礎 1
データサイエンスの基礎として推定・検定⼿法を学び、具体的な例題を通して⼿法を理解する

2. (6/22) データサイエンス基礎 2
データ分析⼿法の基礎理論を学び、具体的な例題を通して⼿法を理解する

3. (6/29) 機械学習 1
AIの基盤技術の⼀つである機械学習⼿法の基礎を学び、具体的な例題を通して⼿法を理解する

4. (7/ 6) 機械学習 2
前回に引き続き機械学習⼿法の基礎を学び、具体的な例題を通して⼿法を理解する

5. (7/13) ニューラルネットワークと深層学習 1
ニューラルネットワークとその学習⼿法の基礎を学び、具体的な例題を通して⼿法を理解する

6. (7/20) ニューラルネットワークと深層学習 2
深層学習の理論を学び各種ニューラルネットワークの構成と動作を理解する

7. (7/27) AI応⽤
深層学習を利⽤したAI技術応⽤の事例紹介を通して、社会におけるAI技術の役割を理解する
各授業回のキーワードは https://www.titech.ac.jp/students/board/pdf/g220328de-tasaiensusinkikaikou220810.pdf を参照
Tokyo Tech, 20224

履修要件・推奨事項• 履修要件• 理⼯系教養科⽬(情報) 4科⽬を履修・単位取得していること「情報リテラシ第⼀ LAS.I111」「情報リテラシ第⼆ LAS.I112」「コンピュータサイエンス第⼀ LAS.I121」「コンピュータサイエンス第⼆ LAS.I122」• 推奨事項• Pythonプログミングの基礎知識があること• 授業中に各⾃のPCを⽤いてJupyter Notebook形式のファイル(.ipynb)を記述・実⾏できること** Python実⾏環境については後ほど説明• 「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２科⽬を通して履修することが望ましい
Tokyo Tech, 2022

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Python実⾏環境について• PCにAnacondaをインストール• https://www.anaconda.com からパッケージをダウンロード・インストール⎻ Windows版 /MacOS版/Linux版が利⽤可⎻ Anaconda NavigatorからJupyter NotebookまたはJupyterLabを起動(JupyterLabの⽅が⾼機能)• Google Colaboratoryを使う• https://colab.research.google.com にアクセス（Googleアカウントでログイン）⎻ Python環境がなくてもブラウザ上で記述・実⾏可⎻ GPUが無くてもGPUを利⽤するコードを実⾏可• 留意点• どちらも無料で利⽤可• 実⾏環境の構築に関する質問にはお答えできません⎻ ネット上に詳細な情報があり、環境構築レベルのスキルは⾝につけてほしい
Tokyo Tech, 20226

授業形式・成績評価• 授業形式• 1クラス編成でZoomによるオンライン講義• 履修希望者が多い場合、⼈数を制限することがあります
4/14(⽊)時点の申告者名簿⎻ 2022年度は200⼈程度を予定
登録者を対象として⎻ 2021年度⼊学の学⼠課程２年次学⽣を優先⎻ 制限⼈数を超えた場合、申告期間終了後抽選により学院別希望者数に応じて按分• 講義スライド・Notebookは授業前にT2SCHOLA上で配布• 成績評価• 毎回授業中に⼩テストをT2SCHOLA上で実施⎻ 授業中に東⼯⼤ポータルにログインする必要あり• ⼩テストと期末レポートの総合評価⎻ ⼩テスト(60%)、期末レポート(40%)

Tokyo Tech, 2022

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データサイエンス・AI全学教育プログラム• 応⽤基礎レベルの修了認定制度（予定）• 2022年度より開始⎻ 2021年度以降の学⼠課程⼊学者を対象⎻ 修了認定要件：以下の3科⽬を履修・単位取得していること「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」「コンピュータサイエンス第⼆」⎻ ⽂部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応⽤基礎レベル）」に対応（2023年度以降に認定申請予定）⎻ 詳細は後⽇発表

Tokyo Tech, 20228その他
• 科⽬説明会使⽤したスライドと録画（期間限定）の情報を以下から⼊⼿できます
http://www.dsai.titech.ac.jp/jaTokyo Tech, 2022

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