電気通信大学のデータサイエンス教育
応用基礎認定のための取り組み他のご紹介

2023年6月26日
電気通信大学 大学院 情報理工学研究科 教授
データ教育センター長西野哲朗

実践型のデータサイエンス教育➢データアントレプレナーフェローシップ・プログラム＊2015年に住友電工の寄附講座として開始•当時、「データサイエンス」を教える大学の講義はまだ珍しかった＊2017年から、文科省の「科学技術人材育成費補助事業データ人材育成プログラム」に展開•博士人材にスキルを教えて、人材の社会活用を促進する。

•DEFPでは大学院生・社会人学生用の講座として開始。
＊2020年から、DEFPの知見を活かして、「総合コミュニケーション科学」講義においてデータサイエンスの入門用講義を行う＊2021年からは、DEFPの知見を活かした社会人講座を開設•データサイエンス基礎•独り立ちデータサイエンティスト養成講座

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データサイエンスのレベル認定➢文科省の「数理・データサイエンス・AI」プログラム認定制度＊数年前から実施してきた「実践型UECデータサイエンティスト養成プログラム」のカリキュラムを提出し、「応用基礎レベル」に「認定」された。
＊このプログラムは、ほとんど必修科目で構成されている。新設したのは、「総合コミュニケーション科学」、「データサイエンス演習」の２科目（後述）のみ。
＊電通大は「応用基礎plus」に認定された。
＊応用基礎は、「実務や研究でデータサイエンスを活用できる」レベル•plusはその中でも特色を持った講義を実施している大学が認定される。
•認定された科目を履修した学生には「オープン・バッヂ」が発行している。

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「デザイン思考・データサイエンス」プログラムを新設
学域・修士を連結した6年一貫教育
https://newswitch.jp/p/33024

学域45名・修士20名の新コース•2023年度に、修士10名程度からスタート
講義等の特色•デザイン思考•ブートキャンプ
•インターンシップ（学域3年：国内、修士1年：海外）修了時のレベル目標•学域：エキスパートレベル=棟梁レベルになる人材の育成•修士：エキスパートのさらに上＝業界を代表するレベルになる人材の育成→今後想定される文科省の「数理・データサイエンス・AIプログラム認定制度」の「エキスパートレベル」に対応できることを目指す
4総合コミュニケーション科学
開講年次・学期 ２年・前学期
授業の方法・単位数 講義・２単位
主題および達成目標： 「総合コミュニケーション科学」とは、本学が独自に提唱する科学技術の新しい基本概念である。本科目では総合コミュニケーション科学を考える
際に基盤となる知識のうち、多様性溢れる社会、基盤技術としてのデータサイエンス技術、人工知能技術、量子技術を身に付ける。これらの基礎知識を習得し、今後本学において総合コミュニケーション科学を追求する基礎を得ることが達成目標である。

授業内容：
第１週 ガイダンス
第２週 量 子技術の基礎１ 量 子と情報のつながり
第３週 量 子技術の基礎２ 量子暗号・量子テレポーテーションの基礎
第４週 量 子技術の基礎３ 量 子技術の応用に向けて
第５週 人 工知能技術の基礎１ ゲーム情報学と人工知能
第６週 人 工知能技術の基礎２ 自然言語処理、量子コンピュータ
第７週 デ ータサイエンスの基礎１ Python の基礎

第８週 デ ータサイエンスの基礎２

pandasによるデータ集計の基礎

第９週 データサイエンスの基礎３ データ分析に役立つ関数やメソッド
第１０週 デ ータサイエンスの基礎４ データの集計
第１１週 データサイエンスの基礎５ データの可視化
第１２週 データサイエンスの基礎６ モデルの精度とは何か
第１３週 デ ータサイエンスの基礎７ 決 定木モデルの作成
第１４週 データサイエンスの基礎８ 決定木モデルのブラッシュアップ
第１５週 人 工知能技術の基礎３ 深 層学習

データサイエンス演習
開講年次・学期 ３年・前学期
授業の方法・単位数 演習・１単位
主題および達成目標： 本授業では、今後、社会人として重要な素養となる、データサイエンスの実践的な教育を行う（就職の際にも、必須のスキルとなる）。具体的には、実際のデータサイエンスの課題に取り組むことによって、基本的なデータ分析スキルを向上させることを第一の目的とする。さらに、データサイエンスが社会でどのように活用されているのかを知ることを第二の目的とする。本授業では、国際的なデータサイエンス関連サイトKaggleの過去のコンペに参加することを目指す。（すでにコンペは締め切られているので、良い成績を上げても賞金を受け取ることはできないが、非常に良い練習になる。）

データサイエンス演習
授業内容とその進め方
第１回 Pythonの復習(1)・Pythonプログラミング入門
第２回 Pythonの復習(2)・実際のデータの集計方法
第３回 Pythonの復習(3)・データの可視化
第４回 HomeCreditRiskコンペについて
第５回 コンペのデータ外観
第６回 Kaggleサイトの使い方
第７回 データサイエンスの社会実装(1), データ倫理(1)：個人情報の活用と保護（日本の法制度の展開）
第８回 テストデータの特徴理解とリーク（validationと予測モデル）
第９回 LightGbmの使い方
第１０回 データサイエンスの社会実装(2), データ倫理(2)：個人情報保護の国際的展開とビジネスの変貌
第１１回 特徴量エンジニアリング(1)・コンペデータを使った新しい特徴の作り方
第１２回 データサイエンスの社会実装(3), データ倫理(3)：データサイエンスのFairness, Accountability,Reproductivity
第１３回 特徴量エンジニアリング(2)・コンペデータを使った新しい特徴量の作り方：別の視点
第１４回 データサイエンスの社会実装(4), データ倫理(4)：データセキュリティ
第１５回 優秀モデル報告会

１学域（３類）•１研究科（５専攻）•14教育プログラム
段階的に専門分野を選択する学修者主体の教育システム•••

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全学で共通の科目履修＝特色☆数理統計学系☆人工知能系☆経営工学系☆情報工学系【必修科目として開始】

総合コミュニケーション科学 （令和２年度から内容変更）
基礎プログラミングおよび演習

☆２年次：
Ⅰ類
Ⅱ類
Ⅲ類

３つの類に学生所属【共通の科目設定】

確率、統計、オペレーションズリサーチ、プログラミング通論 など
確率、統計、数値解析、アルゴリズム、データ構造、プログラミング演習
確率、統計、数値解析、計算機工学、プログラミング演習 などなど

☆３･４年次：各プログラムに学生所属 【専門を生かした教育】
AIを創る学生を育成 （ＡＩ・数理・情報系に特化）
Ⅰ類の４プログラム
数理統計学系、経営工学系、人工知能系、情報工学系

Ⅱ類の５プログラム

AIを使う学生を育成

数理統計学系、情報工学系、（人工知能系）

Ⅲ類の４プログラム
理工学系専門科目群

科目群

AIを使う学生を育成
を履修

すべての科目群を履修（ＡＩ×専門【融合系】）を履修（ＡＩ×専門【理工学系】）

UECのAI人材育成
革新的技術の開発

AIを創る人材AIツールを創る＝新たな利活用法の開発

超スマート社会電気通信大学で利用可能なビッグデータ
・図書館 Agora で収集しているデータ
・データ関連人材育成プログラム
参加企業からの提供データ

Society5.0

リカレント教育

AIを使う人材ビッグデータ活用の実践的体験

AIツール×【専門分野】➡各分野の画期的成果

実社会との連携

AI
情報数理
データ分析

・データ関連人材育成プログラムの実施（大学院）

上記基礎教育＋AIツールを使いこなす力の養成

・国際的機械学習サイト(Kaggle等)でのチャレンジ

イノベーション創出

UECの専門分野＝幅広い理工学分野＝・豊富な実習、演習、実験による理解力向上

経営・社会情報学
メディア 機械工学

情報通信

コンピュータサイエンス

情報ｾｷｭﾘﾃｨ ロボティクス

材料科学 エレクトロニクス 生命科学11

ご清聴、有難うございました。