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】
様式１
大学等名

群馬大学

プログラム名群馬大学応用基礎レベル教育プログラム

プログラムを構成する授業科目について
大学等全体のプログラム① 申請単位③ 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない② 対象となる学部・学科名称
共同教育学部，情報学部，社会情報学部，医学部，理工学部④ 修了要件プログラムを構成する2科目以上（1科目必修科目 ＋ 3科目の選択科目から1科目以上．各科目2単位）合計4単位以上を取得すること。

4

必要最低単位数単位履修必須の有無

令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施⑤ 応用基礎コア「Ⅰ．データ表現とアルゴリズム」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

必須

1-6 1-7 2-2 2-7

データ・サイエンス

2Python入門

2

○ ○ ○

データサイエンス応用

2

○ ○ ○

データサイエンス・AI・機械学習

2

○ ○ ○

授業科目

単位数

必須

1-6 1-7 2-2 2-7○ ○⑥ 応用基礎コア「Ⅱ．ＡＩ・データサイエンス基礎」の内容を含む授業科目授業科目

単位数

必須

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

データ・サイエンス

2

Python入門

2○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○データサイエンス応用

2○ ○ ○ ○ ○ ○データサイエンス・AI・機械学習

2○ ○ ○ ○ ○ ○

○ ○ ○

授業科目

単位数

必須

1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9○⑦ 応用基礎コア「Ⅲ．ＡＩ・データサイエンス実践」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

Python入門

2

データサイエンス応用

2

データサイエンス・AI・機械学習

2

授業科目

必須

単位数

⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
データサイエンス・AI・機械学習

選択項目
AI応用基礎

データサイエンス・AI・機械学習

データサイエンス応用基礎

データサイエンス・AI・機械学習

データエンジニアリング応用基礎

授業科目

選択項目

必須

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】⑨ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素講義内容

・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「データ・サイエンス」（８回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「データ・サイエンス」（１０，１１回目）
1-6・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「Python入門」（４回目），「データサイエンス応用」（10回目），「データサイエンス・AI・機械学習」（4回目）（１）データサイエンスとし
1-7 ・アルゴリズムの表現（フローチャート）「Python入門」（14回目），「データサイエンス応用」（8回目），「データサイエンス・て、統計学を始め様々なAI・機械学習」（4回目）
データ処理に関する知識である「数学基礎（統計・コンピュータで扱うデータ（数値）「Python入門」（２回目），（配列）「Python入門」（６回目），（数値、文章、画像、音声、動数理、線形代数、微分積画など）「データサイエンス応用」（7回目），「データサイエンス・AI・機械学習」（4回目）分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アル 2-2 ・グラフとしてのデータ表現「Python入門」（10回目）
・情報量の単位（ビット、バイト）、⼆進数、⽂字コード「データサイエンス応用」（7回目）
ゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の習得
・文字型、整数型、浮動小数点型、変数、四則演算、論理演算「Python入門」（２回目）を目指す。
・代入「Python入門」（３回目）

・関数、引数、戻り値「Python入門」（５回目）
・プログラミング基礎（文字型、整数型、浮動小数点型）「データサイエンス応用」（9回目）
2-7
・プログラミング基礎（変数、代入、四則演算、論理演算）「データサイエンス応用」（9回目）
・文字型、整数型、浮動小数点型「データサイエンス・AI・機械学習」（5回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算、関数、引数、戻り値「データサイエンス・AI・機械学習」（5回目）
・データ駆動型社会、Society 5.0「データ・サイエンス」（６回目）
・データサイエンスの活用事例「Python入門」（１回目）
1-1

・データ分析の進め方「データ・サイエンス」（８，１４，１５回目）
・データの加工「Pyhton入門」（９回目）
1-2 ・データの分割/統合「Python入門」（６回目）

・ビッグデータ活用事例「Python入門」（11回目），「データサイエンス・AI・機械学習」（2回目）
・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「データサイエンス応用」（１回目），ビッグデータ「データサイエンス・AI・機械学
2-1 習」（2回目）
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「データサイエンス・AI・機械学習」（2回目）
・AIの歴史と活用「Python入門」（11回目）（２）ＡＩの歴史から多岐に・AIの歴史、推論、探索「データサイエンス応用」（14回目）
渡る技術種類や応用分
3-1 ・AIの歴史、推論、探索、トイプロブレム、エキスパートシステム「データサイエンス・AI・機械学習」（1回目）
野、更には研究やビジネ・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）「データサイエンス・AI・機械学習」（1回目）
スの現場において実際にＡＩを活用する際の構築か・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「データ・サイエンス」（3回目）
ら運用までの一連の流れ
・AIの説明可能性「Python入門」（11回目）
を知識として習得するＡＩ
3-2 ・AI倫理、AIの社会的受容性「データサイエンス・AI・機械学習」（3回目）
基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習・機械学習「Python入門」（12回目）の基礎と展望」から構成
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「データサイエンス応用」（13回目）される。
・学習データと検証データ「データサイエンス応用」（13回目）
3-3・ホールドアウト法、交差検証法「データサイエンス応用」（13回目）
・実世界で進む機械学習の応用と発展（需要予測、異常検知、商品推薦など）「データサイエンス・AI・機械学習」（5回目）
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「データサイエンス・AI・機械学習」（5回目）

・ニューラルネットワークの原理「Python入門」（13回目）
・ニューラルネットワークの原理「データサイエンス応用」（14回目）
・ディープニューラルネットワーク（DNN）「データサイエンス応用」（14回目）
3-4
・実世界で進む深層学習の応用と革新（画像認識、自然言語処理、音声生成など）「データサイエンス・AI・機械学習」（7回目）
・ニューラルネットワークの原理「データサイエンス・AI・機械学習」（7回目）
・AIの構築「Python入門」（14回目）
・AIの運用「Python入門」（15回目）
3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習「データサイエンス応用」（15回目）
・AIの開発環境と実行環境「データサイエンス応用」（15回目）
・AIの学習と推論、評価、再学習「データサイエンス・AI・機械学習」（14回目）

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】「データエンジニアリング基礎」 に関連してPython入門
・データエンジニアリング基礎としてのデータの読み書き（7回目）
・データエンジニアリング基礎としての配列操作（8回目）（３）本認定制度が育成目標として掲げる「データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修項目群。応用基礎
コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価」から構成される。

データサイエンス応用
・プログラミング基礎（文字型、整数型、浮動小数点型）「データサイエンス応用」（9回目）
・プログラミング基礎（変数、代入、四則演算、論理演算）「データサイエンス応用」（9回目）
Ⅰ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「データサイエンス応用」（10回目）
・結合、抽出、正規化「データサイエンス応用」（12回目）
データサイエンス・AI・機械学習
・スクレイピングを用いた画像の自動収集「データサイエンス・AI・機械学習」（6回目）
・Numpyを用いた判別器作成「データサイエンス・AI・機械学習」（6回目）
・Pandasを用いたデータ表現「データサイエンス・AI・機械学習」（12回目）
・形態素解析演習「データサイエンス・AI・機械学習」（12回目）「データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価」に関連してPython入門
・インタラクティブなグラフ操作による実践的スキルの習得「Python入門」（10回目）
・AI技術の体験「Python入門」（14回目）

Ⅱ

データサイエンス応用
・AIの学習と推論、評価、再学習「データサイエンス応用」（15回目）
・AIの開発環境と実⾏環境「データサイエンス応用」（15回目）
データサイエンス・AI・機械学習
・社会課題解決型のプロジェクト事例「データサイエンス・AI・機械学習」（9回目）
・AIの学習と推論、評価、再学習「データサイエンス・AI・機械学習」（14回目）
・AI活用企画の構築「データサイエンス・AI・機械学習」（15回目）
・AI活用企画の評価「データサイエンス・AI・機械学習」（15回目）⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・現代社会におけるデータサイエンスの必要性について理解できる。
・コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎がわかる。
・データサイエンスの基礎となる数学やアルゴリズムを理解できる。
・数値計算，テキスト処理，データ処理のための簡単なプログラムが作成できる。
・代表的なデータ分析手法について理解し，データ分析の設計とデータ分析ができるようになる。
・AIのこれまでの変遷や代表的技術の背景が理解できる。
・機械学習の基本的な概念や仕組みが理解できる。
・各自の今後の専門分野における問題をデータサイエンスの立場から見ることができ，問題解決の糸口を見つける能力を身につけることができる。

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】

様式２大学等名

群馬大学

プログラムの履修者数等の実績について①プログラム開設年度

令和４

年度

②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数入学
定員

収容
定員

令和4年度
履修者数

令和3年度

修了者数

履修者数

令和2年度

修了者数

履修者数

令和元年度

修了者数

履修者数

平成30年度

修了者数

履修者数

平成29年度

修了者数

履修者数

履修者

修了者数

履修率

数
合計

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

共同教育学部

607

190

570

8

62

8

6

2

0000

0

0

0

0008

教育学部

240 募集停止

220

0

0

0

00

0

000

00000

0000%

情報学部
社会情報学部

353
170
255 募集停止

340 120
240
3

95
3

25 111
0287
2

24
0

0
0000000000000000000120335%
1%

医学部
理工学部

1,4172,176

5 20 15
38 176 139

5370000000000000000000022196

2%
10%

合 計

268 1,383 22 17
470 2,050 196 158

1%0000000000000 #DIV/0!

000
000000000000000

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0000000070 317 2490000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
00

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00
0
000
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0 349
7%00000000
5,048 1,098 4,803 349 279

680000000000000000000