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数理・データサイエンス・AI
教育プログラム認定制度

文理問わず、データ分析から課題解決 へ導く

リテラシーレベル認定校

AI数理データサイエンスプログラム
2つのレベルを設置

卒業に必要な単位の中で修得できます。

2022年4月、中部大学では、AI×数学×データサイエンスを基礎から学ぶ“教育プログラム”のリテラシーレベルを設置、2023年4月には、一段高い教育レベルの応用基礎レベルを設置し、文系・理系問わず全ての学生を対象とした教育プログラムとして、多くの学生が受講しています。
両プログラム共に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」の認定基準に基づき設計されており、リテラシーレベルは2023年度に認定を受けました。
リテラシーレベルでは、数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、適切に理解し活用するための基礎的な能力、応用基礎レベルでは、リテラシーレベルの教育と専門教育とを繋ぐ「橋渡し教育」と位置づけ、自らの専門分野等において数理・データサイエンス・AIを活用し、課題を解決するための実践的な能力の獲得を目指します。
文系・理系の区別なく、ビッグデータの分析・解析から、これからの社会に不可欠な課題解決能力を身につけましょう。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度
数理・データサイエンス・AIを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成すること、また課題を解決するための実践的な能力を育成することを〒487- 8501 愛知県春日井市松本町1200

TEL:0568 - 51-1111

問合せ：教務支援課／AI数理データサイエンスセンター事務室（工学部・理工学部事務室内）
cmsai@oﬃce.chubu.ac.jp

目的として、その知識及び技術について体系的な教育を行う大学を文部科学大臣が認定・選定し奨励する制度です。
中部大学では、リテラシーレベルは2023年8月に認定済み、応用基礎レベルは2024年8月の認定を目指して申請を予定しています。
参考：文部科学省HP「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」より

AI数理データサイエンスプログラムの詳しい情報はこちら

AI数理データサイエンスプログラム

文理問わず、データサイエンス・AIへの関心を高め、基礎的能力を育成する
世界ではデジタル化とグローバル化が進み、社会・産業が大きく転換しています。

国の「AI戦略」における育成目標と位置づけ

エキスパートレベル

2,000人／年
うちトップクラス100人／年

数理・データサイエンス・AIは、今後のデジタル社会の基礎知識として捉えられ、大学・高専の全ての学生が身につけておくべき素養です。
AI数理データサイエンスプログラムでは、数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、かつ、適切に理解し、応用基礎レベル

就職25万人／年

それを日常生活やビジネスにおいて活用するための基礎的な能力を育成することを目的としています。

高校の一部、高専・大学の50％

このプログラムは、従来の専門分野のための基礎教育という役割を超えて、高度にハイテク化された社会ですべての学生が活躍できるようににも！

「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」
は経済産業省による「MDASH SUPPORTER」
として様々な企業から賛同・支援されています。

リテラシーレベル

知識・技術を創造的に身に付ける新たな時代の教養教育です。

数理・データサイエンス・AIに関する基礎的な能力を修得した人材の需要が高まっています。

50万人／年

大学・高専卒業者全員
出典：内閣府政策統括官（科学技術・イノベーション担当）作成「AI戦略2019【概要】」より

AI数理データサイエンスプログラム 応用基礎レベル

AI数理データサイエンスプログラム リテラシーレベル

数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、適切に理解し活用するための基礎的な能力の育成◆ プログラムの登録
（無料）
について

自らの専門分野等において数理・データサイエンス・AIを活用し、課題を解決するための実践的な能力の育成◆ プログラムの登録
（無料）
について

本プログラム対象者は、2022年度以降の全ての入学生です。
登録を希望する学生は、本学が定める所定の時期に登録申請をしてください。
卒業に必要な単位の中で修得でき、受講費用は無料です。

本プログラム対象者は、2023年度以降の入学生です。本プログラムは、工学部と理工学部の共通科目である理工系教育圏科目で構成されていますが、工学部・理工学部以外の学生も受講可能です。
登録を希望する学生は、本学が定める所定の時期に登録申請をしてください。
卒業に必要な単位の中で修得でき、受講費用は無料です。

◆ 履修の流れ◆ 履修の流れリテラシーレベル修了要件

2023（令和5)年度文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」に認定されました。

応用基礎レベル修了要件
以下の13単位（6科目）をすべて修得

1年次春学期（必修）
スキル教育科目

情報スキル入門

科学技術リテラシー

理工系教育圏科目

全学共通教育科目

科学技術リテラシー

スキル教育科目

自然科学や理工学だけでなく、経済学、社会科学などほとんどすべての分微分積分学は、自然科学や理工学だけでなく、経済学、社会科学などの各みることができます。ベクトルとその線形変換や線形方程式を表現する行法と積分法を学習して、微分積分の諸概念を理解し、数学的思考能力や野で大きな役割を果たす数量的データは高次元空間におけるベクトルと作、ネットワークセキュリティと情報倫理などを学び、同時にAI・データサイエンスの入門的な知識を修得します。

以下の選択科目3科目の中から4単位（2科目）以上修得（1年次秋学期以降～）

微分積分学Ⅰ（3単位）列について学習し、ビッグデータを扱う基礎的な能力を養います。

INTELLIGENCE

学内ネットワークや図書館のデータベース利用など中部大学特有のシステムの利用、PCの一般的知識や管理・運用方法、Microsoft Oﬃceの基本的な操

線形代数（3単位）

分野において必要不可欠の学問です。1変数関数に関する基礎的な微分論理的表現力を高め、実際の課題に活用できる基礎を養います。

LARTIFICIA

数理科学A（2単位）データサイエンスの基礎（2単位）微分方程式モデル、確率モデル、ネットワークモデルなどの基本的な数理本講義ではデータサイエンスの基礎である確率統計学を学びます。
学習目に関する知識や有効性、データ分析手法の学習を通じて、数学を社会に役確実性をもつ問題に対処する方法を身につけることです。特に、種々の確率モデルついて幅広く学び、数理科学全般の基礎を学習します。数理モデル

MATHEMATICS

標は、確率統計学に関する基本的な概念の理解と、それら概念を用いて不情報スキル活用

データサイエンスのための数理要論

問題解決のための統計学入門

各種アプリケーションを利用した実習を行い、問

文系理系問わず、数理科学、データサイエンスの修得

現在進行中の社会変化である「数理・データ

人工知能アルゴリズムの活用（2単位）データサイエンスプログラミング（1単位）

説得力のあるレポート作成やプレゼンテーショ

え、数式処理ソフトウェアを用いた実践的計算方法を学び、実社会の課題を統計学に基づき分

人工知能（AI）技術の基礎となる機械学習や深層学習の概念や仕組み、アデータサイエンスを実践できるようになるために、ICTとビックデータの発題解決・論理的な思考・データ処理能力を養い、ンなど大学や社会で必要とされるスキルを学びます。
またAI・データサイエンスなど最先端の話題についても学びます。に必要不可欠な数学の基礎を学習します。
概念に加について修得し、微分法、行列の基本的な演算方法について学習します。
さらに偏微分法、最適化問題や機械学習の基礎について学習します。

6

必修を合わせて必修を合わせて合計合計 単位以上修得
単位以上修得卒業時に修了証書取得
卒業時に修了証書取得

サイエンス・AI」
についての様々な側面の基礎析する力を修得します。なお、様々な学生が履修することを鑑み、基礎的な数学で理解できる範囲を学習します。

立てる数理モデルの考え方を修得します。

ルゴリズムについて学び、AI技術の基本的な知識を修得します。さらに、機械学習・深層学習の活用事例について学ぶことで、AI技術をビジネスや研究開発に導入・活用するための知識を修得します。

分布の特徴を把握し、統計的推定や統計的検定の基礎を学びます。

DATA E
CIENC ・活用して問題解決するために、人工知Sデータを分析法を学びます。また、展、データの収集方法やコンピュータでのデータの表現方法、取り扱い方
能との関係やプログラミング方法についても修得します。

13単位すべて修得単位すべて修得

上記必修科目合計
上記必修科目合計

卒業時に修了証書取得
卒業時に修了証書取得