AI・データサイエンスコース 応⽤基礎プログラム

プログラム詳細と授業内容

プログラムの詳細
本学では，データサイエンティストに必要な専⾨技術を習得できる，AI・データサイエンティストコースを設置しているが，その基礎となる能⼒を可視化するため，データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのスキルセット（応⽤基礎レベル）と対応をとり，応⽤基礎プログラムとして制定することとした．AI・データサイエンティストコースの基本的な専⾨技術科⽬に加えて，本学の職業専⾨科⽬における基礎的・実践的な必修科⽬を合わせることによってプログラムを構成している．

プログラムに含まれる科⽬・授業内容・モデルカリキュラムとの対応
科⽬名

実施学年 授業概要

モデルカリキュラムとの対応

情報学部では、情報の⽣成・探索・表現・蓄積・管理・認識・分析・変換・伝達に関わる原理と技術を探求し、社会に役⽴てられるようになることを⽬指す。これらを学修するにあたっての導⼊情報の基礎1 として、「物質」、「エネルギー」に並ぶ第三の概念である「情 2-2
報」について、まずその本質を理解し、さらに⼈間社会とのかかわり、意義、課題について理解するとともに、情報に係る、これから学ぶべき学問分野を俯瞰する。
⾏列やベクトル、写像と線形性の概念は、今⽇、数学のあらゆる分野で重要な役割を果たしており、数学に基づく諸科学において線形代数1 も⽋くことのできない概念となっている。線形代数では、これら 1-6の基礎的な概念や基本的な演算能⼒を習得し、専⾨科⽬に応⽤できることを⽬標とする。
微分積分は数学のみならず、現代の⾃然科学の基礎であり、その微分積分

1

応⽤範囲は広⼤である。
本講義では、専⾨分野への応⽤に備えて、微分積分法の基本事項1-6の習得を⽬標とする。
確率の概念および、確率変数、確率変数の関数、近似理論など、確率論

1

確率の基礎を学修するとともに、その応⽤例についても触れることで、確率の必要性を理解するとともに、統計学及び、さらにそ1-6の先に続く多様な情報学へ取り組むための素養とする。
膨⼤なデータを収集し分析／解析するデータサイエンスの基礎と統計学

2 して、基本統計量、検定、推定理論など、記述統計学・推測統計 1-6学を学修し、さらに、回帰分析、多変量解析の基礎を学修する。
計算機で扱われる基本的なデータ構造と、それらを操作する「探索」、「ソート」、「マージ」等に関する基本的アルゴリズムをデータ構造とアルゴリズム

1 学ぶとともに、その背景にあるアルゴリズムの設計法について学 1.7, 2.2
び、それらの特性と計算量との関係を理解することで、効率的なプログラムを設計するための素養を養う。
C⾔語を⽤い、変数、ポインタ、条件分岐、関数呼び出し、⼊出プログラミングⅠ

1 ⼒等、データ構造と制御に係るプログラミングの基礎を学修す

2-7る。さらにC++を⽤い、オブジェクト指向の基本を学修する。
Pythonプログラミングの⾔語仕様を学ぶだけではなく、実現したいことを理解し，説明できるレベルまで整理し，コンピュータがプログラミングⅡ

1処理できる形に翻訳するというプログラミング開発⼀連の流れを体験するとともに、バージョン管理や例外処理といった、開発周

2-7りの諸技術を体験することで、開発の流れを踏まえて作業することができる技術を⾝に付ける。
データを組織化して⼀括管理するデータベースについて、その基本であるリレーショナルデータベースについて、データモデル、データベースの基礎

1 データベース設計、データ操作⾔語、及び、データベース管理シ 2-1, 2-4 ,2-5
ステムの概要について学ぶ。併せてオブジェクト指向データベー
ス、NoSQLについても触れ、データベースへの視野を広げる。

データベースの基礎で修得した基礎知識を基に、データベースの構造及び管理・運⽤について単元毎に実際のシステムを操作しなデータベース演習

2 がら具体的技術を習得するとともに、データベース管理システム 2-1, 2-4 ,2-5の基本的操作法を習得することにより、⾼度な情報⼈材となるために必要なデータベース分野の技術を体系的に修得する。
情報産業とは、情報の収集、整理、分析、加⼯、伝達等により、価値を⽣み出す産業であることについて解説するとともに、⽣活や産業のあらゆる場⾯は情報を基盤として成り⽴っており、情報情報産業論

2

産業の発展なしに、⼈類の発展は無いことについて理解する。また、技術や社会の進化の中で「情報」がどのように取り扱われて

1-1, 3-1, 3-2, 3-9

きたかを振り返るとともに、その発展の⽅向性や意義、課題について考察することで、情報産業の本質を理解し、それを活⽤し、未来を切り開く⼒を養成する。
幅広い分野に渡る⼈⼯知能(AI)の体系および歴史を概観したうえで、その⼀つの柱である知識表現・知識処理の分野を取り上げ、記号論理、意味ネットワーク、フレーム理論等の理論を学ぶとと知識表現・知識処理

2 もに、セマンティクWEB, OWL⾔語、プロダクションシステム等 3-1, 3-7の応⽤技術を、演習を交えながら学ぶ。構⽂解析などの⾃然⾔語処理技術にも触れ、さらに具体的な知識表現・知識処理を学ぶための基礎⼒を養う。
データを取得し、必要な前処理を⾏い、蓄積し、分析するといっ

データサイエンス演習

2

た、データサイエンスの流れを理解すると共に、そこに必要な各要素技術を習得することにより、⼤量のデータを分析し、そこか1-1, 1-2, 1-3, 1-4, 1-5

ら価値を引き出すための基礎となる⼒を⾝につける。
専⾨職種の理解を深め、地域の企業や団体、商店街が抱える課題に主体的に取り組み、学内で⾝に付けた情報技術による課題解決策を提案するまでの過程を学修する。実習先企業の業務内容を理臨地実務実習Ⅰ

2

解し、他者と協⼒してデータの流れ（⼊⼿、加⼯、保管）から⾒える課題を把握しその解決法を考察する。実際にデ−タの⼊⼿、（全般）保管、整理、加⼯、分析、可視化を体験することで、課題を解決して、⽣産性・効率性を向上させる計画を⽴案・提案することで課題解決法を考察する態度と技術を理解する。
マシンラーニング（機械学習）とは、⼈⼯知能における研究課題の⼀つで、⼈間が⾃然に⾏っている学習能⼒と同様の機能を、コンピュータで実現しようとする技術・⼿法であることについて理
マシンラーニング

3

解するとともに、AI技術の⼀つであるマシンラーニングについて、演習を通して学修する。また、マシンラーニングによる特徴

3-3, 3-4 ,3-9

表現学習についての理解を深めると同時に、Linux・Python・オープンソースなどを⽤いて、⾃ら実⾏環境の設計・構築を⾏えるスキルを修得する。
社会の基盤となっている情報システムに対し、安⼼・安全な情報システムの実現が求められている。本講義では、情報セキュリ
情報セキュリティ

1

ティの概要と、情報セキュリティを理解するため背景にある理論的な内容について学修することで、安⼼・安全な情報システムを2-6実現するための原理や設計⽅法を理解し、今後の演習および実習を受講するための素養を養う。
情報システムと現実世界とのインタフェースに関する原理や設計⽅法として、計算機（サイバー空間）と実世界（フィジカル空サイバーフィジカルシステム基礎

1間）をつなぎ、様々な情報処理を⾏う技術について理解し、基礎となる機器や駆動装置、それらを制御するための制御理論に加え、⼈間の認知特性、画像処理、対話⼿法などの特徴について学修し、今後の演習および実習を受講するための素養を養う。

2-3, 2-7