様式１

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） 申請様式
東京大学

① 学校名
② 学部、学科等名

大学等全体のプログラム③ 申請単位

国立大学法人東京大学④ 大学等の設置者

国立大学⑤ 設置形態東京都文京区本郷7丁目3番1号⑥ 所在地

数理・データサイエンス・AI教育応用基礎プログラム⑦ 申請するプログラム名称
令和3⑧ プログラムの開設年度
（常勤）

⑩ 教員数

年度

3,916

⑨リテラシーレベルの認定の有無
（非常勤）

人

⑪ プログラムの授業を教えている教員数
3,063⑫ 全学部・学科の入学定員⑬ 全学部・学科の学生数（学年別）

有994

人

77人

人
14,033総数

１年次

3,130人

２年次

3,502

人

３年次

3,135人

４年次

3,942人

５年次

151

人

６年次

173人

人

⑭ プログラムの運営責任者（責任者名）

駒木 文保

（役職名）

教授

⑮ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
情報教育運営委員会（責任者名）

駒木 文保

（役職名）

委員長

⑯ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
情報教育運営委員会（責任者名）

駒木 文保⑰ 申請する認定プログラム

（役職名）

委員長

認定教育プログラム

連絡先
所属部署名 情報理工学系研究科情報理工学教育研究センター 担当者名
E-mailcerist@mi.u-tokyo.ac.jp

電話番号

山田 健
03-5841-7755

様式２

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具体的な修了要件②申請単位「数学Ⅰ」、「数学Ⅱ」の2科目計4単位、又は「微分積分学①」、「微分積分学②」、「線型代数学①」、「線型代数学②」の4科目計6単位の取得に加え、「情報」、「基礎統計」、「アルゴリズム入門」の3科目計6単位を取得すること。
③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
必修 開講状況 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
授業科目
数学Ⅰ
一部開講 ○
情報2
数学Ⅱ
一部開講 ○
基礎統計2
微分積分学①
全学開講 ○
アルゴリズム入門
1
微分積分学②
全学開講
2○
線型代数学①
全学開講 ○
1
線型代数学②
全学開講 ○
2
単位数④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
必修 開講状況 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
情報
2 ○ 全学開講○ ○ ○ ○ ○ ○基礎統計
2 ○ 全学開講○○○
アルゴリズム入門
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○
○ ○
○
単位数

⑤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
必修 開講状況授業科目
情報
2 ○ 全学開講
アルゴリズム入門
2 ○ 全学開講
単位数⑥選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
微分積分学②線型代数学②
基礎統計
アルゴリズム入門

選択項目内容数学発展
数学発展

データサイエンス応用基礎
データサイエンス応用基礎

授業科目

単位数

単位数

必修開講状況

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

2 ○ 全学開講○ ○ ○2 ○ 全学開講 ○2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○

必修

授業科目

授業科目

開講状況 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

単位数

必修

開講状況

選択項目内容⑦プログラムを構成する授業の内容
講義内容

授業に含まれている内容・要素・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「基礎統計」 （1回目）
・代表値、分散、標準偏差「基礎統計」 （1回目）「アルゴリズム入門」（3回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「基礎統計」（3回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「基礎統計」（1回目）（１）データサイエンスと 1-6 ・確率分布、正規分布、独立同一分布「基礎統計」（4、5、6回目）
・ベクトルと行列／ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積／行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積／逆行列「数学Ⅱ」（各回）「線形代して、統計学を始め様々
数学①・②」（各回）
なデータ処理に関する・多項式関数、指数関数、対数関数／関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係/１変数関数の微分法、積分法知識である「数学基礎「数学Ⅰ」（各回）「微分積分学①・②」（各回）（統計数理、線形代数、・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「情報」（8回目） 「アルゴリズム入門」（9回目）
微分積分）」に加え、ＡＩ
1-7 ・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート「アルゴリズム入門」（9回目）
を実現するための手段
・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索「アルゴリズム入門」（9回目）
として「アルゴリズム」、・コンピュータで扱うデータ「情報」(3回目，9回目) 「アルゴリズム入門」（1回目）「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や 2-2 ・情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、文字コード「情報」（3回目）
・配列「情報」（6回目）「アルゴリズム入門」（3回目）、木構造（ツリー）、グラフ「情報」（6回目）
知識の習得を目指す。

・文字型、整数型、浮動小数点型「アルゴリズム入門」（1回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「アルゴリズム入門」（1回目）「情報」（4回目，5回目）
2-7 ・関数、引数、戻り値「アルゴリズム入門」（2回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「アルゴリズム入門」（3回目）「情報」（5回目）

1-1 ・データサイエンス活用事例「アルゴリズム入門」（13回目）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「基礎統計」（1-3、7-11回目）
・分析目的の設定「基礎統計」（1-3、7-11回目）
1-2 ・様々なデータ分析手法「基礎統計」（3回目）「アルゴリズム入門」（11回目）
・様々なデータ可視化手法「基礎統計」（1-3回目）（２）ＡＩの歴史から多岐・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「情報」（2回目）に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビ 2-1 ・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「情報」（2回目）
・ビッグデータ活用事例「情報」（2回目）「アルゴリズム入門」（9回目）
ジネスの現場において実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの 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「情報」（2回目）
一連の流れを知識とし・AI倫理、AIの社会的受容性「情報」（13回目）て習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサ 3-2 ・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「情報」（13回目）
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性「アルゴリズム入門」（13回目）
イエンス基礎」、「機械学・実世界で進む機械学習の応用と発展「情報」（2回目）
習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展 3-3 ・教師あり学習「アルゴリズム入門」（11回目）「基礎統計」（3回目）、教師なし学習「アルゴリズム入門」（13回目）
・学習データと検証データ「アルゴリズム入門」（11回目）「基礎統計」（1,2回目）
望」から構成される。
・過学習、バイアス「アルゴリズム入門」（11回目）「基礎統計」（3回目）
3-4 ・実世界で進む深層学習の応用と革新「情報」（2回目）
・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「情報」（13回目）「基礎統計」（1回目）「アルゴリズム入門」（13回目）

3-9 ・複数のAI技術を活用したシステム「情報」（2回目）「基礎統計」（1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。

Ⅰ・代表値、分散、標準偏差「アルゴリズム入門」（3回目）
・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「アルゴリズム入門」（9回目）
・ソートアルゴリズム、バブルソート、選択ソート、挿入ソート「アルゴリズム入門」（（9回目）
・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索「アルゴリズム入門」（（9回目）
・コンピュータで扱うデータ「情報」(3回目，9回目) 「アルゴリズム入門」（1回目）
・文字型、整数型、浮動小数点型「アルゴリズム入門」（1回目）
・変数、代入、四則演算、論理演算「情報」（4回目、5回目）「アルゴリズム入門」（1回目）
・関数、引数、戻り値「アルゴリズム入門」（2回目）
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「情報」（5回目）「アルゴリズム入門」（3回目）

・様々なデータ分析手法「アルゴリズム入門」（11回目）

Ⅱ *「アルゴリズム入門」では、講義を通してデータサイエンス・AI・機械学習に関連する話題を扱っている。
具体的には、p値の計算、簡単な自然言語処理、回帰分析、最適化問題、クラスタリングが挙げられる。

⑧プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
現代の情報システムの構造や役割、ビッグデータやAIの利活用の動向等を知り、人間や社会への影響を理解して思考するための基礎知識を獲得する。また、データサイエンス・AIの基盤となる数学的な知識や統計学、情報科学等の基本事項と手法を学び、データから意味を抽出し、課題解決につなげるための基礎能力と実践的スキルを培う。これらを通じて、急速に変化する情報化社会に流されない、普遍的な知識を習得するとともに、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを目指す。
⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/advanced_literacy_program.html

様式３

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3

年度

大学等全体のプログラム②申請単位③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
教養学部(前期課程)
法学部
医学部
工学部
文学部
理学部
農学部
経済学部
教養学部
教育学部
薬学部

入学
定員

収容
定員

6126
400 800
150 520938(10) 1896
350(10)720
280 560
290 640
340 680
140 280
95 19080 176

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30年度 平成29年度 平成28年度 履修者数

履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数 履修者数 修了者数

49900000000003740000000000

合計

履修率00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000499
00000000008%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%

3063(20) 12588 499
合 計3740※入学定員の（ ）内の数字は3年次編入学定員を示し、外数。

0000000004994%

東京大学 数理・データサイエンス・AI教育応用基礎プログラム
教育目標

現代の情報システムの構造や役割、ビッグデータやAIの利活用の動向等を知り、人間や社会への影響を理解して思考するための基礎知識を獲得する。また、データサイエンス・AIの基盤となる数学的な知識や統計学、情報科学等の基本事項と手法を学び、データから意味を抽出し、課題解決につなげるための基礎能力と実践的スキルを培う。
これらを通じて、急速に変化する情報化社会に流されない、普遍的な知識を習得するとともに、自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを目指す。
「数学Ⅰ」、「数学Ⅱ」の2科目計4単位、又は「微分積分学①」、「微分積分学②」、「線型代数学①」、「線型代数学②」の4科目計6単位の取得に加え、「情報」、「基礎統計」、「アルゴリズム入門」の3科目計6単位を取得

科目構成

文科生

理科生

数学Ⅰ・Ⅱ

計4単位

情

微分積分学①・②
線型代数学①・②

計6単位

基礎統計2単位（総合科目 F:数理・情報）

アルゴリズム入門2単位（総合科目 F:数理・情報）

又は微分積分学①・② 計6単位
線型代数学①・② （理科生必修）＜データ表現とアルゴリズム＞

学修
内容

データ処理に関する数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）、アルゴリズム、データ表現、プログラミングの概念や知識の習得

報

2単位（全学生必修）

計６単位

 数学Ⅰ・Ⅱ 微分積分学①・②
 線型代数学①・②  情 報
 基礎統計 アルゴリズム入門＜AI・データサイエンス実践＞
演習や課題解決型学習＜AI・データサイエンス基礎＞

データ分析の設計、実行にわたる一連の流れ、データ駆動型社会とデータサイエンス、情報通信技術の進展とビッグデータ、AIの活用領域の広がりや倫理、機械学習、深層学習等に関する概念や知識の習得

【補⾜資料】 東京⼤学 数理・データサイエンス・AI教育応⽤基礎プログラム
関連授業科⽬の全学データサイエンス関連授業科⽬群における位置づけ（左図）データサイエンス履修の⼿引き概要
データサイエンスを学ぶ上で基礎となる数理系科⽬（解析・線形代数）、統計系科⽬（確率・統計）、情報技術系科⽬、プログラミング系科⽬について、学部前期課程及び後期課程の主要な科⽬を図⽰し、これらの科⽬間の関係を明らかにしたもの。
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/mds-guide/index.html

・・・プログラム関連授業科⽬

教養学部前期課程及び全学委員会等による教育の質向上

教養学部前期課程実施
体制

 授業科⽬の開設、実施
 学修⽀援 授業評価アンケート等の活⽤照会
依頼

情報教育運営委員会
 全学の情報教育に関する検討
報告・提⾔

連携

情報教育ネットワーク
 全教育部局・関係センターから教員が参画

数理・情報教育研究センター（MIセンター）
 全学組織（連携研究機構）
 数理的⼿法、データサイエンス及び情報技術の総合的な教育基盤の整備