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】令和６年度申請用
様式１
大学等名プログラム名中部大学
AI数理データサイエンスプログラム（応用基礎レベル：理工学部）

プログラムを構成する授業科目について① 申請単位

学部・学科単位のプログラム② 既認定プログラムとの関係③ 教育プログラムの修了要件④ 対象となる学部・学科名称
理工学部⑤ 修了要件以下のプログラム必修科目6科目：合計13単位修得すること。
「線形代数」（3単位）「微分積分学Ⅰ」（3単位）「数理科学A」（2単位）「データサイエンスの基礎」（2単位）「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）

必要最低科目数・単位数

6

科目

13

単位

⑥ 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
単位数 必須 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
線形代数
3 ○ ○
微分積分学Ⅰ
3 ○ ○
数理科学A
2 ○ ○
データサイエンスの基礎
2 ○ ○データサイエンスプログラミング
1 ○
○ ○ ○

⑦ 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
単位数 必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9
授業科目
数理科学A
2 ○ ○ ○
○ ○データサイエンスの基礎
2 ○○人工知能アルゴリズムの活用 2 ○○ ○ ○ ○ ○データサイエンスプログラミング 1 ○○⑧ 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
単位数 必須
授業科目
人工知能アルゴリズムの活用
2 ○データサイエンスプログラミング
1 ○履修必須の有無 令和９年度以降に履修必須とする計画、又は未定

授業科目

授業科目

単位数

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9

授業科目

単位数

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】令和６年度申請用⑨ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
選択項目
授業科目
数学発展
線形代数
数学発展
数理科学A
数理科学A
AI応用基礎
データサイエンス応用基礎
数理科学A
AI応用基礎
人工知能アルゴリズムの活用
データサイエンス応用基礎
データサイエンスプログラミング
データエンジニアリング応用基礎
データサイエンスプログラミング

授業科目

選択項目

⑩ 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「データサイエンスの基礎」(7回目)・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「データサイエンスの基礎」(2回目), 「数理科学A」（6回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「データサイエンスの基礎」(3回目), 「数理科学A」（6～7回目）
・確率分布、正規分布、独立同一分布「データサイエンスの基礎」(5-9回目), 「数理科学A」（5～6回目）
・ベクトルと行列「線形代数」（1～30回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「線形代数」（1～2, 7～25回目）
1-6
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「線形代数」（1～20回目）
・逆行列「線形代数」（4, 13回目）
・固有値と固有ベクトル「線形代数」（5, 26～29回目）（１）データサイエンスと・多項式関数、指数関数、対数関数「微分積分学Ⅰ」（2～6回目）
して、統計学を始め・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「微分積分学Ⅰ」（2, 18～19回目）
様々なデータ処理に関・１変数関数の微分法、積分法「微分積分学Ⅰ」（1～30回目）
する知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加・アルゴリズムの表現（フローチャート）「データサイエンスプログラミング」(8回目)
え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリ 1-7 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「データサイエンスプログラミング」(8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「データサイエンスプログラミング」(8回目)
ズム」、「データ表現」、
・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索「データサイエンスプログラミング」(9回目)「プログラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。

・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「データサイエンスプログラミング」(6回目)・構造化データ、非構造化データ「データサイエンスプログラミング」(6回目)
2-2
・情報量の単位（ビット、バイト）、二進数、文字コード「データサイエンスプログラミング」(6回目)・配列、木構造（ツリー）、グラフ「データサイエンスプログラミング」(6回目)
・文字型、整数型、浮動小数点型「データサイエンスプログラミング」(7回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「データサイエンスプログラミング」(7回目)
2-7・関数、引数、戻り値「データサイエンスプログラミング」(7回目)・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「データサイエンスプログラミング」(7回目)・データ駆動型社会、Society 5.0「数理科学A」（1回目）
1-1 ・データサイエンス活用事例 （仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替など）「数理科学A」（1～2回, 14回目）
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「データサイエンスの基礎」(10回目), 「数理科学A」（6回目）
・分析目的の設定「数理科学A」（1回目）
1-2 ・様々なデータ分析手法 （回帰、分類、クラスタリングなど）「データサイエンスの基礎」(4回目), 「数理科学A」（8回目）
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「データサイエンスの基礎」(1回目), 「数理科学A」（8回目）
・データの収集、加工、分割/統合「データサイエンスの基礎」(1回目), 「数理科学A」（12回目）
・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「データサイエンスプログラミング」(5回目)
・ビッグデータの収集と蓄積、クラウドサービス「データサイエンスプログラミング」(5回目)
2-1 ・ビッグデータ活用事例「データサイエンスプログラミング」(5回目)
・人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータ「データサイエンスプログラミング」(5回目)・ソーシャルメディアデータ「データサイエンスプログラミング」(5回目)
・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「人工知能アルゴリズムの活用」（2回目）（２）ＡＩの歴史から多岐・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI）「人工知能アルゴリズムの活用」（2回目）に渡る技術種類や応用 3-1 ・フレーム問題、シンボルグラウンディング問題「人工知能アルゴリズムの活用」（2回目）
分野、更には研究やビ・AI技術の活用領域の広がり（流通、製造、金融、インフラ、公共、ヘルスケアなど）「人工知能アルゴリズムの活用」
ジネスの現場において（2回目）
実際にＡＩを活用する際の構築から運用までの・AI倫理、AIの社会的受容性「人工知能アルゴリズムの活用」（15回目）
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な 3-2 ・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「人工知能アルゴリズムの活用」（15回目）
・AIに関する原則/ガイドライン「人工知能アルゴリズムの活用」（15回目）
ものに加え、「データサ・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性「人工知能アルゴリズムの活用」（15回目）
イエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、
及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。

・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）「人工知能アルゴリズムの活用」（15回目）
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「数理科学A」（2, 8～9回目）, 「人工知能アルゴリズムの活用」
3-3 （3～9回目）
・学習データと検証データ「人工知能アルゴリズムの活用」（10回目）
・ホールドアウト法、交差検証法「数理科学A」（14回目）, 「人工知能アルゴリズムの活用」（10回目）
・過学習、バイアス「数理科学A」（8, 13回目）, 「人工知能アルゴリズムの活用」（10回目）
・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）「人工知能アルゴリズムの活用」（12～13回目）
3-4 ・ニューラルネットワークの原理「数理科学A」（8回目）, 「人工知能アルゴリズムの活用」（11回目）
・ディープニューラルネットワーク（DNN）「数理科学A」（8回目）, 「人工知能アルゴリズムの活用」（11～14回目）
・学習用データと学習済みモデル「人工知能アルゴリズムの活用」（12回目）
・AIの学習と推論、評価、再学習「人工知能アルゴリズムの活用」（15回目）
3-9 ・AIの開発環境と実行環境「人工知能アルゴリズムの活用」（15回目）

・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み「人工知能アルゴリズムの活用」（15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】令和６年度申請用Ⅰ（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Ⅱ
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。

該当なし

1-2・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「データサイエンスプログラミング」(3回目)
・分析目的の設定「データサイエンスプログラミング」(3回目)
・様々なデータ分析手法 （回帰、分類、クラスタリングなど）「人工知能アルゴリズムの活用」（3, 8回目）, 「データサイ
エンスプログラミング」(3回目，4回目)
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「データサイエンスプログラミング」(2回目)・データの収集、加工、分割/統合「データサイエンスプログラミング」(11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）「人工知能アルゴリズムの活用」（12～13回目）
・ニューラルネットワークの原理「人工知能アルゴリズムの活用」（11回目）
・ディープニューラルネットワーク（DNN）「人工知能アルゴリズムの活用」（11～14回目）
・学習用データと学習済みモデル「人工知能アルゴリズムの活用」（12回目）⑪ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）「線形代数」では、数理・データサイエンス・AI教育プログラムに必須となる線形代数学の基礎を習得することができる。
「微分積分学Ⅰ」では、数理・データサイエンス・AI教育プログラムに必須となる微分積分学の基礎を習得することができる。
「数理科学A」では、以下の能力を身に付けることができる。
1. 数理モデル、データ分析に関して必要に応じて情報を調べる能力
2. 分析目的に応じ、適切なデータ分析手法、データ可視化手法を選択できる能力
3. 数理モデルの役割を理解し、解決したい内容に応じてモデル選択ができる能力「データサイエンスの基礎」では、統計学の基本概念を理解し、理工学での課題を統計学に基づき分析できるようになる。
「人工知能アルゴリズムの活用」では、人工知能の根幹である機械学習アルゴリズムの基礎を理解し、機械学習アルゴリズムの活用事例を通じて人工知能をさまざまな社会課題に活用する知識を習得することができる。
「データサイエンスプログラミング」では、以下の能力を身につけることができる。
1. データに合わせて適切な分析方法を選択し説明できる
2. 機械学習手法について理解し説明できる
3. 機械学習手法のプログラミングができる【参考】⑫ 生成AIに関連する授業内容 ※該当がある場合に記載
教育プログラムを構成する科目に、「数理・データサイエンス・ＡＩ（応用基礎レベル）モデルカリキュラム改訂版」（2024年2月 数理・データサ
イエンス教育強化拠点コンソーシアム）における、コア学修項目3-5「生成」の内容を含む授業（授業内で活用事例などを取り上げる、実際に使用してみるなど）がある場合に、どの科目でどのような授業をどのように実施しているかを記載してください。
※本項目は各大学の実践例を参考に伺うものであり、認定要件とはなりません。
講義内容「人工知能アルゴリズムの活用」の深層生成モデルに関する授業の中で、敵対的生成ネットワーク（GAN）および生成AIの応用と革新（対話型AI・画像および動画生成AI・
機械翻訳サービス等）、そして生成AIに関する留意事項について解説する。また、音声処理と自然言語処理に関する授業の中で、Transformerおよび注意機構について解説する。

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
中部大学

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5②大学等全体の男女別学生数

年度
男性 7,804 人

女性 3,165 人（ 合計 10,969人）③履修者・修了者の実績
学部・学科名称
理工学部

合 計

令和5年度

入学
定員

収容
定員

215

200

812

69

0

215

200

812

69

0

学生数

令和4年度

令和3年度

令和2年度 令和元年度 平成30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

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

合計

履修率

69
8%
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
0 #DIV/0!
69
8%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３
大学等名 中部大学

教育の質・履修者数を向上させるための体制・計画について① 全学の教員数

(常勤）

506

人 （非常勤）② プログラムの授業を教えている教員数③ プログラムの運営責任者（責任者名） 平田 豊

381

人

27

人

（役職名） AI数理データサイエンスセンター④ プログラムを改善・進化させるための体制（委員会・組織等）
AI数理データサイエンスプログラム運営委員会（責任者名） 平田 豊

（役職名） AI数理データサイエンスプログラム運営委員長⑤ プログラムを改善・進化させるための体制を定める規則名称
中部大学AI数理データサイエンスプログラム運営委員会規程⑥ 体制の目的2021年度に開設したAI数理データサイエンスセンターを中心とし、リテラシーレベルのプログラ
ム構成科目を運営する人間力創成教育院院長、各プログラム長および科目担当者等により構成
するAI数理データサイエンスプログラム運営委員会を設置し、プログラムの企画、実施、評価、改善を行う。

⑦ 具体的な構成員
AI数理データサイエンスセンター長 平田 豊（運営委員会委員長）
AI数理データサイエンスセンター副センター長 藤吉弘亘
人間力創成教育院院長 佐野充
人間力創成教育院全学共通教育部情報教育プログラム長 鈴木知治
人間力創成教育院全学共通教育部教養課題教育プログラム長 小井辰巳
AI数理データサイエンスセンター教授 津田一郎
AI数理データサイエンスセンター教授 鈴木 肇
AI数理データサイエンスセンター教授 奥島輝昭
AI数理データサイエンスセンター教授 山下隆義
AI数理データサイエンスセンター准教授 塚田啓道
AI数理データサイエンスセンター准教授 後藤振一郎
AI数理データサイエンスセンター講師 平川 翼
教務支援課長 大西教仁
人間力創成教育院事務室担当課長 古田明彦
AI数理データサイエンスセンター事務室事務長 内藤有香（事務局）

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】⑧ 履修者数・履修率の向上に向けた計画 ※様式１の「履修必須の有無」で「計画がある」としている場合は詳細について記載すること
8%20%
令和５年度実績
令和６年度予定
令和７年度予定
40%
50%
令和８年度予定
令和９年度予定
収容定員（名）具体的な計画
各年度の履修者数の目標を以下のとおりとする（（ ）内は履修率）。
令和6年度 162名 （20％）
令和7年度 244名 （30％）
令和8年度 325名 （40％）
令和9年度 406名 （50％）

30%
812

令和5年度以降入学生を対象としたプログラムであるため、履修率は年度の経過に伴い向上していくものと思われる。より多くの学生に周知を図るため、プログラム構成科目内での概要説明、
全学学生を対象とした説明会の実施、また登録機会を広く、複数年度に亘り設けるなどの工夫を行う。また、パンフレット、ホームページ、学生情報用アプリなどの複合的なツールを活用して、履修を促す計画である。

⑨ 学部・学科に関係なく希望する学生全員が受講可能となるような必要な体制・取組等
本教育プログラムを構成する6科目は、全て工学部、理工学部の共通科目である理工系教育圏科目であり、理工学部全学科のコア科目として位置づけられている。特に、「微分積分学Ⅰ」および「線形代数」は理工学部の全学科において、1年次春学期の指定科目となっており、学科毎に専用クラスを開講し、必要な授業担当教員数を確保している。その他の4科目についても、オンデ
マンド形式の授業にすることで、全学科全学年において、履修しやすい体制にすると共に、本教
育プログラム登録者専用クラスを各学期開講し、受け入れ体制を整えている。

⑩ できる限り多くの学生が履修できるような具体的な周知方法・取組
入学時に全ての学生に対して、本教育プログラム（既に認定済のリテラシーレベル、今回申請の応用基礎レベル併せて）の概要、目的を記したパンフレットを配付し、プログラムの存在を周知すると共に、プログラム構成科目内での紹介を行い、数理・データサイエンス・AI教育を受講する意義を伝えている。また、毎年7月に全学学生に向けた説明会を開催し、プログラム登録と秋学期以降の科目履修を促している。
また、大学ホームページ、大学案内などの広報媒体、学内外のイベント等によりプログラムの紹介や学修成果の発信を行うことで学生へ周知している。

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】⑪ できる限り多くの学生が履修・修得できるようなサポート体制
1年次春学期に配置されたプログラム構成科目内において、数理・データサイエンス・AI教育を受講することの意義を伝え、1年次秋学期以降に開講される科目の履修を促している。また、本教育プログラムを構成する6科目の内4科目は、オンデマンド授業となっており、多くの学生が履修しやすい体制が構築されている。本学では、全ての学生が一台ずつノートPCを携帯しており、環境に依らずオンデマンド授業にも対応することができる。

⑫ 授業時間内外で学習指導、質問を受け付ける具体的な仕組み
本教育プログラムを構成する科目においては、以下のような工夫を行っている。
・対面形式の授業においては、授業の最後に必ず質問を受付ける時間を設け、授業時間外では、メールで 質問に答えるほか、zoomや研究室で相談を聞くなど学生の希望に応じて柔軟に対応している。
・課題提出にてスキル習得レベルを確認し、習得できていない受講者にはメールおよび授業の質
問時間を使って技術習得のサポートを行っている。
・遠隔講義で用いるLMSとして Google Classroom を用いている科目では、授業時間内外での学修が効果的となるように、課題の提示とともに解説動画をGoogle Classroom内に配置している。また、課題返却は、Google Classroomの機能を用いて、採点結果と共にコメントを付して返却している。質問に関しては、Google Classroomのコメント機能および学内メールを用いて随時受付け、さらに対面での直接質問も受け付け対応している。

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４
大学等名 中部大学

自己点検・評価について① プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
AI数理データサイエンスプログラム運営委員会（責任者名） 平田 豊
② 自己点検・評価体制における意見等
自己点検・評価の視点（役職名） AI数理データサイエンスプログラム運営委員会委員長
自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学内からの視点本教育プログラムの履修、修得状況については、AI数理データサイエンスセンターを中心とし、リテラシーレベルのプ
ログラム構成科目を運営する人間力創成教育院院長、各プログラム長および科目担当者等により構成するAI数理
データサイエンスプログラム運営委員会において、学生の履修データ、修了状況等を用いた分析・点検を行うことで問題点を把握し、改善案を策定、実行する。
本教育プログラムは、令和5年度入学生より開始となったため、年度の経過に伴い履修率は向上していくものと想定されるが、学部内におけるプログラムのより広い周知を図り、理工学部全学科における履修率の向上の方策を同委員
プログラムの履修・修得状 会において策定していく。
況

本学では、各学期末に原則として学部対象の全ての授業科目において、「学生による授業評価」「教員による授業自己評価」をWebを利用した共通設問で実施している。これらの授業評価アンケート結果を分析することによって、学生の理解度を把握している。また、プログラム構成科目の単位修得状況についても分析することにより、授業の難易度に問題がないかを確認し、これらの分析結果を、前述のAI数理データサイエンスプログラム運営委員会において共有、検討することで、本教育プログラムの評価・改善を行っている。
学修成果

前述の授業評価アンケートを通じて、学生の理解度を把握している。授業評価アンケートにおける設問「この授業の内容は理解できましたか」に、2023年度中に開講された本プログラムの4科目では、回答選択肢「5.そう思う」、「4.どちら
かといえばそう思う」に対し、平均評価ポイントが4.12であった。また、「授業を理解させるためのいろいろな手段・工夫は適切でしたか」の設問には、4科目の平均評価ポイントが4.15であった。上記の結果から、授業の難易度および科目担当教員の授業方法については、適切であると考えられる。
学生アンケート等を通じた学生の内容の理解度

前述の授業評価アンケートを通じて、学生の知的関心の高まりや達成感が得られたかを確認している。授業評価アン
ケートにおける設問「この授業は総合的に魅力的な授業でしたか」に、2023年度中に開講された本プログラムの4科目
では、回答選択肢「5.そう思う」、「4.どちらかといえばそう思う」に対し、平均評価ポイントが4.12であった。また、「あなたはこの授業に意欲的・積極的に取り組みましたか」の設問には、4科目の平均評価ポイントが4.31であった。上記の結果から、後輩等にも受講を推奨できると評価している受講生が多いと考えられる。
学生アンケート等を通じた
後輩等他の学生への推奨度

本教育プログラムでは、登録を必須としており、原則として、プログラム登録説明会を実施する7月から、秋学期履修申告を行う9月までを、それぞれの年度の登録期間として設ける。登録者数、登録者の所属内訳などについては、10月に開催するAI数理データサイエンスプログラム運営委員会において共有し、履修率の達成進捗状況の確認を行う。同運営委員会では、リテラシーレベルの科目を運営する人間力創成教育院、教務支援課、全体を統括するAI数理データ
サイエンスセンターが連携、協働して、学修をサポートする体制を整えている。
全学的な履修者数、履修率向上に向けた計画の達成・進捗状況

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】

自己点検・評価の視点

自己点検・評価体制における意見・結果・改善に向けた取組等

学外からの視点本教育プログラムの設置は、令和5年度からであり、プログラム修了者が社会に出るのは、令和9年度以降であるため、本項目の評価は行えていない。今後、学生の就職先、地域、企業、公共団体等に対しての調査を実施し、本プログラムを修了した卒業生の採用状況、企業評価を把握できる仕組みを検討していく。

教育プログラム修了者の進路、活躍状況、企業等の評価

AI数理データサイエンスセンター所属教員が講師を務める「CU Synergy Program～AI基礎と応用～※」において、参加企業に対してアンケートを実施した。数理・データサイエンス・AI教育プログラムの認知度、また入社してくる学生に求める能力等についての設問に対し得た回答を、AI数理データサイエンスプログラム運営委員会において共有し、本教育プログラム改善の参考とする。
※CU Synergy-Programは、社会の第一線で活躍する方を対象とした中部大学提供の教育プログラム。本学教員が個
産業界からの視点を含め 別企業と特有の課題解決に取り組む共同研究とは異なり、多くの企業に共通する問題の解決につながる知識・技術た教育プログラム内容・手 を、講義や実習の形式で提供すべく令和４年度より開設した。
法等への意見

各科目において、問題を解決する楽しさを伝えるため講義および演習を丁寧に行っている。また、数理的手法を学ぶ
上で、実際の例に適用して威力を実感することは、動機づけとより深い理解のために大変重要であるため、講義の中で学んだ事項の活用例を紹介し、社会への具体的な応用例を解説することで、学ぶことの意義や楽しさを理解できるよ
うにしている。
数理・データサイエンス・ＡＩを「学ぶ楽しさ」「学ぶことの意
義」を理解させること

最近のインターネットの発達と、それに伴った社会の発展に沿って学生の理解様式も大きく変わってきている。一例として、紙媒体より電子媒体、 テキストファイルより動画の方が好評であり、 また即時的な応答が喜ばれる。このため、内容・水準を維持・向上しつ 対面授業とは別に、授業の解説動画を作成しGoogle Classroomで共有したり、小テストをGoogle Formsで行い正解やつ、より「分かりやすい」授業 平均点がすぐわかるようにするなどの方法を試みている。また、オンデマンド形式の科目においては、講義内での計算とすることの詳細をノートにし、それを受講生がいつでも閲覧できるようにすることで、数学に苦手意識をもつ学生にもより分かり易い講義になっている。また、Google classroomを用いて気軽に質問ができる環境を作っている。
※社会の変化や生成AI等の一部の科目においては、入学時受験のフレッシュマンテストにより学力を測り、理解度に応じた小規模クラスに分ける技術の発展を踏まえて教育 ことにより、内容・水準を維持、向上しつつ、より「わかりやすい」授業を行っている。また成績上位グループには、より深内容を継続的に見直すなど、 い理解が得られる用グレードを上げた授業を行い、レベルの向上を図っている。
より教育効果の高まる授業内
容・方法とするための取組や仕組みについても該当があれば記載

2024/05/07 9:20

Tora-Net Portal

シラバス参照科目名

線形代数

科目名（英訳）Linear Algebra

科目ナンバーAE247A01

担当者（非）は非常勤講師

川ノ上 帆

単位数

3

開講学年

１年

開講セメスター

春期毎週履修順序・履修情報【春学期】
川ノ上 帆：月７－８・水１－２

担当者及び時間割

理工系教育圏科目「共通基礎科目」に属する科目であり、「複数の専門分野に跨る基礎」を身に付ける科目と位置付けられる。微分積分学に並び最も基礎的な科目であり、工学部・理工学部における専門教育科目を理解する上で必須の内容である。
カリキュラムの中での位置付け<学習・教育到達目標との関係>
ＥＣ・・・２．１◎
ＥＡ・・・Ａ３
ＥＫ・・・Ｂ/Ｃ－１

身につく基礎力

傾聴・受信力クリティカル思考力

授業の主旨
（概要）

線形代数は，ベクトルと行列についての基礎的な数学である。まずは高校で学習したベクトルとの繋がりを持たせると共に行列の感覚を養う為に，2次行列について詳しく説明する。次に一般の行列の演算を導入した後, 連立1次方程式を行列とベクトルを用いて解く手法（掃き出し法），また行列式および逆行列の定義と計算法について解説する。さらに，空間ベクトルの内積や外積といった演算について述べ, 最後に行列の固有値問題と対角化, 行列のベキなどについて講義する。それぞれの内容のまとまり毎に復習の時間が設けられ，演習やクラスの理解度に応じた補足
説明，あるいは少し進んだ内容の解説に充てられる。

具体的
達成目標

行列とベクトルとについての概念を理解し，これらに関する演算法を習得すること，さらに，物理学や工学への応用ができる基礎知識を得ることを目的とする。具体的には次のような項目を理解することを達成目標とする。 1. 連立１次方程式の行列とベクトルによる表現 2. 行列の演算(和，差，積) の計算，ベクトルと行列の関係 3. 行基本操作による連立１次方程式の解法と逆行列 4. 行列式の計算と，行列式の一般的性質 5. 行列式を用いた連立１次方程式の解法と逆行列 6. 空間ベクトルの演算，その内積と外積，ベクトルに関する応用 7. 行列の固有値問題の解法と対角化 8. 行列のベキの計算

授業計画

【内容】
1
【授業外学習】【内容】
2【授業外学習】【内容】
3【授業外学習】【内容】
4【授業外学習】【内容】
5【授業外学習】【内容】
6【授業外学習】

2次行列 -- (1) 行列の演算【事前学修】 2次行列の積や和を実際の行列で確かめてみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
2次行列 -- (2) 行列式, 平面ベクトルの演算【事前学修】 2次行列とベクトルの積を実際の行列で確かめてみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
2次行列 -- (3) 行列の定める写像【事前学修】 回転，鏡映，正射影がどういう写像か確認する。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
2次行列 -- (4) 逆行列, クラメルの公式【事前学修】 実際の2次行列で逆行列と元の行列の積を計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
演習 -- 1章の復習【事前学修】 1章の授業で扱われた範囲を復習する。
【事後学修】 演習を通して理解が不十分な事項を確認する。
行列の演算 -- (1) 行列の算法【事前学修】 行列の積や和を実際の行列で確かめてみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。

2024/05/07 9:20

Tora-Net Portal【内容】
7【授業外学習】【内容】
8【授業外学習】【内容】
9【授業外学習】【内容】
10【授業外学習】【内容】
11【授業外学習】【内容】
12【授業外学習】【内容】
13【授業外学習】【内容】
14【授業外学習】【内容】
15【授業外学習】【内容】
16【授業外学習】【内容】
17【授業外学習】【内容】
18【授業外学習】【内容】
19【授業外学習】【内容】
20【授業外学習】【内容】
21【授業外学習】【内容】
22【授業外学習】
23【内容】

行列の演算 -- (2) 転置行列, 正方行列
【事前学修】 実際の正方行列について転置行列やベキを計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
ベクトルの一次独立性と関連する性質, 階数の定義【事前学修】 一次独立の様々な性質を眺めて自分なりのイメージを掴む。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
連立一次方程式 -- (1) 拡大係数行列, 簡約行列の定義, 簡約行列の場合の解法【事前学修】 簡約行列の定義を覚える。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
連立一次方程式 -- (2) 基本変形, 掃き出し法【事前学修】 3種類の基本変形を実際の行列で計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
基本行列, 階数の計算【事前学修】 実際の行列についてその簡約行列と列の関係が等しいことを確かめる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
正則行列の性質, 逆行列の計算【事前学修】 幾つかある正則行列の特徴づけを覚える。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
演習 -- 2章の復習【事前学修】 2章の授業で扱われた範囲を復習する。
【事後学修】 演習を通して理解が不十分な事項を確認する。
2章までのまとめと中間テスト【事前学修】 試験勉強する。
【事後学修】 不首尾に終わった問題についてはよく復習する。
行列式 -- (1) 置換, 行列式の定義, 行列式と転置【事前学修】 3次の置換をリストアップし，それぞれの符号を計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
行列式 -- (2) 交代多重線形性【事前学修】 2次行列の行列式が線形性と交代性を満たすことを確かめる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
行列式 -- (3) 行列式の計算, 余因子展開【事前学修】 実際の行列で余因子展開のやり方を確かめる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
行列式 -- (4) 余因子行列, クラメルの公式, 固有多項式【事前学修】 実際の3次行列で固有多項式を計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
演習 -- 3章の復習【事前学修】 3章の授業で扱われた範囲を復習する。
【事後学修】 演習を通して理解が不十分な事項を確認する。
空間ベクトル -- (1) 空間ベクトルの基礎【事前学修】 ベクトルとその和についての幾何的イメージを掴む。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
空間ベクトル -- (2) 直線の表示, 内積の定義【事前学修】 実際のベクトルで内積を計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
空間ベクトル -- (3) 内積の性質, 超平面の表示【事前学修】 平面上の直線について法線ベクトルを計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
空間ベクトル -- (4) 外積の定義と性質

2024/05/07 9:20

Tora-Net Portal【授業外学習】【内容】
24【授業外学習】【内容】
25【授業外学習】【内容】
26【授業外学習】【内容】
27【授業外学習】【内容】
28【授業外学習】【内容】
29【授業外学習】【内容】
30【授業外学習】【事前学修】 実際のベクトルで外積を計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
演習 -- 4章の復習【事前学修】 4章の授業で扱われた範囲を復習する。
【事後学修】 演習を通して理解が不十分な事項を確認する。
固有値問題 -- (1) 固有値, 固有ベクトル, 基底【事前学修】 実際の行列の固有値と固有ベクトルを計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
固有値問題 -- (2) 対角化【事前学修】 実際の行列の対角化を計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
固有値問題 -- (3) 行列のベキとその応用【事前学修】 実際の行列のベキを計算してみる。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
実対称行列の対角化の簡単な紹介【事前学修】 対称行列, 直交行列の定義を確認する。
【事後学修】 関連する問題を解いてみる。
演習 -- 5章の復習【事前学修】 5章の授業で扱われた範囲を復習する。
【事後学修】 演習を通して理解が不十分な事項を確認する。
線形代数の総合的まとめ【事前学修】 この授業で学んだことを復習し, 割愛されたところなども眺めてみる。
【事後学修】 理解が不十分な事項を確認する。

授業方法

講義は週2回行われる。講義においては，内容の説明や解説を行った後に，演習を行う。理解を深め，知識の定着を図る。分からない場合には質問を行うなど、積極的な姿勢が求められる。

成績の
評価方法

教員により比率は異なりえるが, 以下の試験等により達成度を確認して評価することを基本とする。 １．期末試験又はこれに相当する試験（60%）
２．中間試験又はこれに相当する試験（40%） ＊私語その他，他の受講者の迷惑になる行為に対しては厳正に対処する。

成績の
評価基準

授業内容の範囲内で，上述した達成目標とその項目がどれだけ達成できているかを試験等により評価し，これを点数化する。これらの達成度を総合して100点満点に換算し，定められた成績評価基準・単位認定基準（S:90点以上，A:80点以上，B:70点以上，C:60点以上）に従って成績評価を行う。60点未満は不合格である。

No
教科書
1.

参考文献

書籍名

著者名

出版社

『新版 線形代数』

中部大学数学教育研究会

学術図書出版社

価格

ISBN/ISSN

#$#%&$'&$(ÿ*#+(,-./01234ÿ5./406

 !"
012
0129
01
!"9# $#%&'(./0
2'63
2'5678
=>?@A=>BC!"DEFGH

345467ÿ
ÿÿ ÿ)*ÿ,-STUVWXYZ[Y/\]^xkhi

1ÿ
43ÿ
9:;<ÿ
ÿ
I)*ÿ,-K
96:J LMNOAPQNRÿ
_`abcd01e
fghi01jklmn01[opqer0Yst4ukvnhij/\]^z{n|}~4YY01[opq{k01ye34546jwxk]^n01y
on|
A
6A
bc1yY
AAAQ
4
A
A
AAAN4ÿ
A ÿÿ¡T¢£S¤¥¦ÿ

§¨Y©
9ª

34546$q«¬Y­®w06¯k°±k²³mny´qµ¶Y·W¸w¹q«¬Yº»5q¬5w°±k¼½ny¾¿ÀÁÂ¯ÃÄÅzÆpÇÈ{À6É[on|À¿q34546
$q_6´`6Yst01w_ÊmnÀ½kÃËÌÍÎ01[on|ÏÐkÑ¾$qÒ{ÓÅp[qÔ«6qÕÖ6q×Ø06ÙYhi¯4ukÑ¾ÚÂ¾z{¾n|Y34546
Y01kÑ¾$qÛ00Y34Üy54Ük¾6qÒ{zYÝªÞw_ÊqÒ{wÁß¯ÉàkáÂmnwâyfkqãä¯06¯¥¦åwâ|ÿ

æ¬¯
ç1

ç1
43454Yèé_Ê[ênëkn|ìí0Y34y54Yîï[ênëkn|Qìí0Yµ¶Y·W¸w¹y[ênëkn|
R0Yð0ñ2[ênëkn|
M54YòówôÂ»5õö÷¬Y¬5õµ¶YøÈw¼½ny[ênëkn|ÿÿ§¨îùIúûJÿÿ0YüýÿYªÞ´Ì1 2k¾34n|I§¨þ6Jÿÿ ÿ0K
ÿ5K1æ¬¯0[üý6w¼½n|ÿIúûJÿÿ7_0Y34Üÿ
34Y89w34q. w34n|I§¨þ6Jÿÿ ÿ0K
ÿ5Kæ¬¯
w34n|ÿ1IúûJÿÿ0Y34yÒYõÿ80õÿ5õÿY34Üÿ
YªÞ´Ì1 2k¾34n|I§¨þ6Jÿÿ ÿ0K
ÿ5K1æ¬¯0[üý6w¼½n|ÿIúûJÿÿç0Y34Üq7_0Y34Üÿ
ÿ0Kç0YÉàwÊ|ÿç0k34Y89[yqÙYëknÅ34n|I§¨þ6Jÿÿ ÿ5K

IúûJÿÿ00y00ÿ
I§¨þ6Jÿÿ ÿ0K
ÿ5K00´00YÄwmn|
00y00kmn .Éàwmn|ÿIúûJÿÿ00y00Y34Üq0Y34Üÿ
I§¨þ6Jÿÿ ÿ0K
ÿ5K89këpq00´00Y34w|00y00kY¿Àæ¬¯0w34mn|ÿÿ

¡¢£¤¥ÿ¦¥¡§1234ÿÿ789ÿ789
14ÿÿ 789  !"#$%&'ÿ
1234ÿÿ)*9 ÿ()*9 +,8#-./14ÿÿ )*9  !"#$%&'ÿ
1234ÿÿ)*9ÿÿ
0,23456"#)*9  7
14ÿÿ )*9 89 !"#9  7ÿ1234ÿÿ<)*9ÿÿ:;14ÿÿ <9<)*9=>?@A7
B7ÿ

01234ÿÿCDE9 ÿ!"#9 FGHIG E9 JK
14ÿÿ CDE9 =9L7$%&?@ÿ
1234ÿÿ  MNOPQR ,8ÿ
:F,8=>?@./@14ÿÿ PQR
9 STUV@ÿ::

1234ÿÿW,X YZRÿ:I`bcd=e@fYZRJK@`aÿ[\]^ ,8_7`a14ÿÿ :g1234ÿÿ9 STahiÿ
9j./
14ÿÿ 99 STa
STahiJKÿ:k1234ÿÿlm nXÿ
opqr' =st#uUV
14ÿÿ opq=9L7$%&'ÿ

:v

1234ÿÿ9 w xyÿ,8=>?@./xy@ÿ14ÿÿ z{p|!"=}~[|xydw
1234ÿÿ

 caKaz ÿ:014ÿÿ  d`aA7
=97%&fH8&W #u7ÿ
:(1234ÿÿ, ,2ÿ14ÿÿ ,, ,2_7
,2d !"=JKÿ  56,8ÿ7a`UV
14ÿÿ 56,8
a 9j!"=&?@ÿ
1234ÿÿÿW, ÿ
F; JKÿaW, a 9j./14ÿÿ 

:01234ÿÿ

1234ÿÿW, a, ÿF:JK14ÿÿ W,
W, N?@,
=9L7$%&'ÿ
1234ÿÿ ÿ
FF14ÿÿ  =>?@_7!"#$%&'ÿ
FI

1234ÿÿ a, ÿàáàâãáäãáåÿçàèåé

êëìíîïðñÿòëìñíó

5
0123456ÿÿ 99 
 ÿ0"#6ÿÿ$ ÿ
!
0123456ÿÿ 99 $$ 5
%&'()*ÿ

0"#6ÿÿ,-%./ ÿ+0123456ÿÿ 99 $.)012345
,-%./ %65'()*ÿ
0"#6ÿÿ889%./ ÿ
70123456ÿÿ 99 889%./:(5;0889%./<=>65'(?5;0ÿ
0"#6ÿÿA ÿ
0123456ÿÿ 99 BCD5;0A Eÿ
0"#6ÿÿG ÿF
%&9Hÿ5;0
0123456ÿÿ 99 GI/GJÿ

@0"#6ÿÿLM/NOPQR ÿKTUEV
0123456ÿÿ 99 NOSTUEQR
WGX9LM/NOYZ9QR Vÿ0"#6ÿÿ /]0ÿ[\0123456ÿÿ 99 ^_9'()*`abcdS/?5ÿ
12S

eR1f
ghijeRk1l"#/mnb)mh=>l65ho-)plqr/steRu/ BX9vwxyjÿ

z{/
|}S

WGX~zD>H/~z|}12/1J=9x09:1@\/ho¡12/ 0[\ ¡¢£ÿ

z{/
|}¤¥

¦§/D/~z¨\\©ª©d«¬4z{| ¤¥­®K\©¯¦°®F\©¯¦±®ÿ@\©¯¦²®ÿ7\©¯¦¡¤³´|}ÿµ¶·¸¹ ·º»
ÄÅ ¾ÿÆ 4Çÿ
¨Ã
ÿ

ÎTÏÐ

¸¹ ·º»¨Ã Ä<ÑÆ ÇÿÃ Ä)Ù4/¤ÚÛÜ/.43y¬4/.4uÇÿ

¼»$¬4.4µÈÉÊËÿ

½¾¿
4Ìt·½¾¿ÿ}À Á­±¸ÂÁ­­¸¨K\\ÿ K@FÍ!Í@F\7Í¨\¨¨Í7ÿ¼»½¾¿}À Á­±¸ÂÁ­­¸ÒÓÔÕÿ Ö×Øÿ ¨K\\ÿ K@FÍ!Í+7[Í\\ ¨Í[ÿÝÞßnÿ 4Ìt·ÿ !\\ÿ K@FÍ!Í@F\7Í\[+!Í+ÿÿ!

"#$%&'()ÿ*#$)%+


012
01289
01#$%
8& '&()*+
123
3*54
3*6789
>?@AB>?CD#$%JKLMN

34056ÿ
 ÿÿÿ !" ÿ,-ÿ/0

TUVWXYZ=[Z2\]^uj¡gsÊ

ÿ
54ÿ
:;<=ÿ
E3FGHIÿ
O,-ÿ/0R
P5;Q Sÿ
4_`abc01d
efgh01ijklm01[HIndo3Zefpqjrmgsituj]^m01v
2\]^wxmyz4n{wZef|}j~n3405Zt
4_`Ewxmy
Z01['npnnZg34
¡5
Kn¢£


¤

¥Z¦§¨©ªt«¬­W9®¯W°®±vvj34Z²³´tµ¶j5
·y
¸ÀÁB
5¹B
abº»1¼vZ½¾¿
B
B
ÂÃ5ÄÅ
ÿÂÃÂÆÿ
À6B
B
B
6ÇÀÈBBBÁÉ5ÿËÁÌÍ«ÊÿÿUÎÏTÐÑÊÿ

ÒÓZÔÕ
8Ö×

pnnZg34 ¡5Kn34Z²³´t5¹lmyxjØI34ÙÚj½lm|}nÛÜÝÞn9pßàát¹âlmyÿ

ãä
»å1¼

8Â5 pß1jèéníî9pßàán9ïðñàátòó[ìmy34n9pßj½æç×jèéCDtêëmv[ìmy88Ç 34ZôNt4õænõöæ ÷øjèéòó[ìmyÿ

ÒÓÛù


9
0
7
8

O÷øQÿÿ9pßv34ÿOÒÓú5¹Qÿÿ®X8ûØKa0üýýþÿÿ0t12nZ*3ZÖ×t4õlmyÿ
O÷øQÿÿ34Z4å×B56ÿ
OÒÓú5¹Qÿÿa0üýýþÿ7ÿ78t12nZ*3ZÖ×t4õlmyÿ
O÷øQÿÿ 3ZjØmÿ
OÒÓú5¹Qÿÿa0üýýþÿ7 ÿ t12nZ*3ZÖ×t4õlmyÿ
O÷øQÿÿ 3ZpjØmÿ
OÒÓú5¹Qÿÿa0üýýþÿ9ÿ 8t12nZ*3ZÖ×t4õlmyÿ
O÷øQÿÿÿ
OÒÓú5¹Qÿÿa0üýýþÿ ÿ 9t12nZ*3ZÖ×t4õlmyÿ
O÷øQÿÿÛÿ
OÒÓú5¹Qÿÿa0üýýþÿ 7ÿ 90t12nZ*3ZÖ×t4õlmyÿ
O÷øQÿÿL`ÿ
OÒÓú5¹Qÿÿa0üýýþÿ98ÿ 77t12nZ*3ZÖ×t4õlmyÿ
O÷øQÿÿ5¹ÿÀÁÀÂÃÁÄÃÁÅÿÇÀÈÅÉ

ÊËÌÍÎÏÐÑÿÒËÌÑÍÓ

"
+

8
?
@


0123456ÿÿ9ÿ !ÿ0#$6ÿÿ%&45'()ÿ
0123456ÿÿ9ÿ* !ÿ0#$6ÿÿ,-.'()/012345617'()ÿ
0123456ÿÿ9ÿ*"8+ !ÿ0#$6ÿÿ'()9: ;:<ÿ0123456ÿÿ9
ÿ8+*88+ !ÿ0#$6ÿÿ'()=> ÿ0123456ÿÿ9
ÿ888?@ !ÿ0#$6ÿÿABC1DEF ÿ
0123456ÿÿ9
ÿ8?88 !ÿ0#$6ÿÿ'()GH ÿ
0123456ÿÿ9
ÿ8?88 !ÿ0#$6ÿÿIJKLMNM:ÿ
0123456ÿÿO-P4QRMS5 !ÿ

12TU

VWXY4(Z4[\]^P_` !abcdeabfghiPjkl;mnopqrst uvY4(Z4[wx !yz{|}~X
75^|tP}uvi!ÿ

k
GHTU

~X75^GH !ÿ

k
GH

~qGH !+M !4GH 9X"+^¡X*+^¢X+^£X+^PGF !ÿ

9

¤b ¥¦
­(1D®¯;:°'()±²³ÿ

ÿ

½¾¿

§¨¦
´µÿ¶·ÿ

©ª H¸¹ºÿ 8++»¼ÿ

«¢¤¬«¤"*@*+88@"@ÿGHGIJHKJHLÿNGOINPQRSTUVWÿXQRWSYABCDEF012
012
0194&'()*)+,-.
456
8-9:
8-<= 54ABCDEABFG&'(MNOPQ

3456789ÿÿÿÿ!"#$!%"ÿ
/0123

WXYZ[\ @] 5^_`vl©ª «

7ÿ
;:ÿ
/>?@ÿ
H6IJKLÿ
R/0123U
S9>T Vÿ
abcdef01g
hi j01klmno01]KLpg
q6ylLp
hirsltokuvl_`o01w
5^_`xyoz{l|}~w9u9noz
345uap Nno lu9z
9Ede1w 
¡E
EEE¥¦
¢£;¤
¥E
E
§EEE¡¨;ÿ
¬­®9¯4°±9«ÿÿ³´EFGµ?«ÿ¶·º¸¹3456789un9»¼c ½¾p¿À¸À 2©Á|}9]KozÂ-Ã]*|}9lno ÂÄºÅwpyxuÆÇÈÉÊ|ËuÀ©»ÌlÍÎÈÇªÏuvl©`oz{lp|}rÐ
{ÑuaÒp69¬Ó345ÔxÄÕÖÄ×ÕÁ]Øo½lowu1wnozÙÚ69
6ÛÛÜÝ ÞßÁKyàáraÒ]Øo-Ãu1ânzÿ
p|}9 Ëã]ÆÇxyo¬äå[æ9åçèéêÆlÀçMnozÿ

ë¼Ä
ì1

Â-Ã
1*p
íîï
d0ðñ"
òó
|}rÐï
ôñ7
òó
Õï
ôñõ
òó
×Õï
ôñ#òó
l©ÇÈ9
wlKozÿ ÂºÅ öuaÒ÷ø]pËãlë¼Ä»Ì]ùEúûÁ]Øo½lo wuë¼Äì1wnozÿ

¶·ü
"

7

õ

#
7

íîUêÆU
345¬äå[æ9åçè
µ?pÝ6rÐpÿ
0å[\p12Ý63y4RýþTÿÿ ù567ÿ
d0ð"9"õ 4 u pÝ6rÐpÿìÏ ºu³Èªz
R¶·89Tÿÿ -Ã]9d0ðÖp»Ì] 0å[\ aÒuozÿRýþTÿÿíîUp=39p4pr pEr ÂÿÁé½lù"yoÔ³Èªz{l#d0ð"#97! 4 u "$p345ÖÝ6rÐÔxpwr
öwÆÏlyÈª
4
$
ÿ
7
$
4
g
®äÔx®æ4Ók%&zaÒwuë¼Äùl+nR¶·89Tÿÿ -Ã]9d0ð'Öp»Ìl(L)*
w]

ozÿ
RýþTÿÿíîU,-.°-/ Õap016p2p26p26 ùÿ
d0ðõ%9õ! 4 u p,-.°-/ Õa ºNp345 2u{Ñ_`o3r Ö26 ùÏl©ÇÈºu³Èªz
R¶·89Tÿÿ -Ã]9d0ð
 'Öp»Ìl(L)* w]  aÒwuë¼Äùl+nozÿRýþTÿÿíîU4564ÿ
%9#7 4 u p4564 89 ºu³Èª wz
R¶·89Tÿÿ d0ð#-Ã]9d0ð
 'Öp»Ìl(L)* w]  aÒwuë¼Äùl+nozÿRýþTÿÿ|}rÐU|}06p|}rÐp>:;ï;ópr E<=>ÿ
R¶·89Tÿÿd0ð#$97$ 4 u p|}06w*?Ôp|}06 @½|}rÐÔxÖr uùnoÏ ºu³Èªz./.01/21/3ÿ5.605

789:;<=>ÿ?89>:@

/

b

J

L

gf
gg
gy
gz
gÎ

gI

0123456789 9 29 !"#$%&'()*+,-ÿ
0123ÿÿ56789:;56<=56<=9>?@:;56<=9ABCD7Eÿ
678IJK/LMNO!PQ:;5678RSTU78!V#,WX56<=9>?@9YZWX:;5
0FGH33ÿÿ 6<=9ABC7E9()WX9[\!]^_`a0123456789 9 29 !"#$%&'()*+,-ÿ
0123ÿÿ56789c78c789ABCD7Ede78ÿ
678b
gMNO!PQc789[\!hS^_`a-ijkl
mnopQqrslmtopuv_5wh_`ax
byKbfzKJ
MNO{|}RS|~N- 56(32'56789u2,de789[
0FGH33ÿÿ &@!]^_`a0123456789 9 29 !"#$%&'()*+,i}9,9='56&'c782 ,¡¢+,-ÿ0123ÿÿ56789de7856de789£¤¥de78¦9§vWÿ
678JgKJJMNO!PQ56(32'56789u2,de789&@!]^_`a9 29 !"#$%&'()*+,0FGH33ÿÿ 0123456789
i£¤¥¨© ,ªX£¤de78¦xyfgMNO!«v_¬­'56!()*+,-ÿ0123ÿÿ56789c78!de782®¯de789°±@ÿ
678JLKLIMNO!PQc78de782®¯ ,²³x´µ¶µ9Z·?+,²³de78
0FGH33ÿÿ 9°±@uv_]^_`a0123456789
9 29 !"#$%&'()*+,-ÿ
0123ÿÿ¸¹(9£]º»¼½D££¾¿9¾¿£¾¿978ÿ
678L
bKgfbMNO!PQ¶9@!ÀÁaXuv_]^_`a0FGH33ÿÿ i£=Â7ÃÄ'Åq·?ux
0123456789
9 29ÆÇÈÉZÊ¢+,-ÿ !"#$%&'()*+,0123ÿÿ¸¹(9£7E9¾¿»¾¿9¸ZËl»7EÌÍ9Åqpÿ
fJKggÎMNO!PQ£7E»7EÌÍ9Åq9»¾¿9¸Z9[!]^_`a0FGH33ÿÿ 678g
0123456789
9 29 !"#$%&'()*+,-ÿ
0123ÿÿ¸¹(9»¾¿9¸ZÏl»7EÐÍ9Åqpÿ
678g
gIKgyyMNO!PQ»7EÐÍ9Åq9»¾¿9¸ZWX9[!]^_`a0FGH33ÿÿ ,-ÿ0123456789
9 29 !"#$%&'()*+0123ÿÿ¸¹(9ÑcÒ78»Ó69¸Zÿ
678g
yzKgzzMNO!PQ»7E»Ó69¸ZWX9[!]^_`a0FGH33ÿÿ ,-ÿ0123456789
9 29 !"#$%&'()*+0123ÿÿÔZ9ÕÖÔZÿ
678gzIKgÎyMNO!PQÕÖÔZ9[!]^_`a0FGH33ÿÿ ,-ÿ0123456789
9 29 !"#$%&'()*+0123ÿÿÔZ9»¾¿9ÔZ×%9 #ÿ678gÎyKgÎbMNO!PQ»7E!ÔZ+,WX9[!]^_`a-S678gÎJMNOØÙ!PQ
0FGH33ÿÿ ¬­'ÔZ9[!]^_`a0123456789
29 !"#$%&'()*+,01AÚ×%2345!9 hÛ+,-ÿ

FGWX

ÜÝ01Þ01!ßà+,áZ2,-âãäx3åæçè9âéêomëmìÿãêmêìéíé,1923N45678âmîÿäïðîéí!§ñáZ2,-ÿ678òó_01ãä!§ó_ôñáZ2!ô'ñ-õö÷_ø9ùúû!ü+-ýþÿô'ñ-3±0h_1sS
,-ÿ

·99WX

= 919!·9! +,-ÿ·99¤

·9!gff)h/fØ!q+,-39 ¤ÄäxLfØxJfØxbfØtx/fØ2
Z+,-ÿ

678

 8
g! "|}RS3#( $%ÿ&'ÿ¾(ÿ0)ÿy*Iff+,-ÿä ää
Îf/gIÎ/I/yÿ

565786986 ÿ571234

ÿÿ

2024/04/30 9:26

Tora-Net Portal

シラバス参照

科目名

人工知能アルゴリズムの活用

科目名（英訳）

Application of Artificial Intelligence Algorithm

科目ナンバーAE212D02

担当者（非）は非常勤講師

平川

単位数

2

開講学年

２年

開講セメスター

後期集中

履修順序・履修情報

人数制限あり翼

担当者及び時間割
理工系教育圏科目「専門基盤科目」に属する科目であり、「デザイン能力」、「総合的視野」を身に付ける科目と位置付けられる。近年、自らの専門知識に加えて、数理科学・AIデータサイエンスの素養を持った理工系人材が求められている。この科目では、人工知能アルゴリズムの基礎となる機械学習アルゴリズムおよびその活用方法について学ぶ。

カリキュラムの中での位置付け／DP（ディプロマ・ポリシー）<学習・教育到達目標との関係>
ＥＣ・・・２．１◎/ ２．２◯
ＥＡ・・・Ａ３、Ａ４
ＥＫ・・・Ｃ－１

身につく基礎力 ／ 身につく汎用力

調査・情報収集力

ＩＣＴ活用力授業の主旨（概要）

近年，情報技術の急速な発達により，AIやデータサイエンスに精通した高度なIT技術の知識を持つ人材が情報工学だけ様々な分野で求められている．本講義では，人工知能アルゴリズムの根幹である機械学習アルゴリズムの基礎を理解し，主要な機械学習アルゴリズムについて学習する．また，機械学習アルゴリズムの活用事例を通じて，機械学習アルゴリズムを活用する知識を習得する．

具体的
達成目標

1. 機械学習についての基本的な考え方を理解することができる
2. 主要な機械学習アルゴリズムとその特徴を理解することができる
3. 人工知能アルゴリズムがどのように活用されているかを理解することができる

授業計画

【内容】

ガイダンス

1
【授業外学習】【内容】

人工知能の概要（人工知能とは？・人工知能をめぐる動向・人工知能分野の問題）

2【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
機械学習の具体的手法1（教師あり学習：線形回帰・ロジスティック回帰・決定木）

3【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
機械学習の具体的手法2（教師あり学習：ランダムフォレスト）4【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
機械学習の具体的手法3（教師あり学習：ブースティング）

5【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
機械学習の具体的手法4（教師あり学習：サポートベクターマシン）

6【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
機械学習の具体的手法5（教師あり学習：ニューラルネットワーク・自己回帰モデル）

7【授業外学習】
8【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
機械学習の具体的手法6（教師なし学習）

2024/04/30 9:26

Tora-Net Portal【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
機械学習の具体的手法7（強化学習）

9【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
機械学習の具体的手法8（モデルの評価）

10【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
ディープラーニングの概要

11【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
ディープラーニングの手法1（CNN・深層生成モデル・画像認識分野での応用）

12【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
ディープラーニングの手法2（音声処理と自然言語処理分野）

13【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
ディープラーニングの手法3（深層強化学習）

14【授業外学習】【内容】

学習テーマの中で具体的課題を指定して，授業外学習と課す．
ディープラーニングの手法4（モデルの解釈性の問題とその対応）・社会実装にむけて

15【授業外学習】

これまでの学習テーマのの中から期末レポートを課す．

授業方法

オンデマンド講義および小テストを適宜実施する．

成績の
評価方法

授業時の小テスト（20点）および，期末レポート（80点）．

成績の
評価基準

上記評価方法によって合計100点として評価点を算出し，60点以上を合格とする．

教科書

No 書籍名

著者名

出版社

価格

ISBN/ISSN

1.

猪狩宇司，他

翔泳社

3,080円9784798165943

参考文献『深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版』

2024/04/30 9:19

Tora-Net Portal

シラバス参照科目名

データサイエンスプログラミング

科目名（英訳）

Data Science Programming

科目ナンバー

AE310A01

担当者（非）は非常勤講師

山下 隆義

単位数

1

開講学年

２年

開講セメスター

後期集中

履修順序・履修情報

人数制限あり担当者及び時間割
理工系教育圏科目「専門基盤科目」に属する科目であり、「複数の専門分野に跨る基礎」を身に付ける科目と位置付けられる。近年、自らの専門知識に加えて、数理科学・AIデータサイエンスの素養をもった理工系人材が求められている。そこで、この科目では、データから得られる情報を分析するための機械学習手法のプログラミ
ング技法を実践的に学ぶ。

カリキュラムの中での位置付け／DP（ディプロマ・ポリシー）<学習・教育到達目標との関係>
ＥＣ・・・２．１◎/ ２．２◯
ＥＡ・・・Ａ３、Ａ４
ＥＫ・・・Ｃ－１

身につく基礎力 ／ 身につく汎用力

授業の主旨
（概要）

具体的
達成目標

課題設定力

自己理解力

問題解決に適した機械学習の手法を選ぶためには，入力となるデータを分析すること，どのような情報を出力するかを決めることが重要となる．そして，その入力と出力に適した機械学習手法をプログラミングすることとなる．本科目では，機械学習を用いた問題解決ができるようになるためのプログラミングを行う．
【実務経験のある教員等による授業科目】
実務経験内容：電機機器メーカの研究所及び開発部門にて，画像認識のソフトウェア研究開発に従事
授業内容との関連性：プログラミングにより実装したソフトウェアがハードウェアでどのように動作をするかを，LEGOマインドストームで実体験する．
その際に，試行錯誤することが，実務でも行われている例を紹介しつつ，身近に感じてもらえるように講義を行っている．

1.データに合わせて適切な分析方法を選択し説明できる
2.機械学習手法について理解し説明できる
3.機械学習手法のプログラミングができる

授業計画

【内容】

データの記述1【授業外学習】【内容】（授業前）データとはなにか，を調べておく．（授業後）データの表現方法をまとめる
データの可視化

2【授業外学習】【内容】（授業前）可視化方法を調べておく．（授業後）可視化するプログラムを作成する
データ分析の手法（回帰分析）

3【授業外学習】【内容】（授業前）回帰分析手法を調べておく．（授業後）回帰分析のプログラムを作成する
データ分析の手法（クラスタ分析）

4【授業外学習】【内容】（授業前）クラスタ分析手法を調べておく．（授業後）クラスタ分析のプログラムを作成する
ビッグデータ5【授業外学習】【内容】（授業前）ビッグデータについて調べておく．（授業後）ビッグデータの活用事例をまとめる
データ表現

6【授業外学習】
7【内容】（授業前）データ表現について調べておく．（授業後）データ表現のプログラムを作成する
プログラミングの基礎

2024/04/30 9:19

Tora-Net Portal【授業外学習】【内容】（授業前）Pythonによるプログラミングを調べておく（授業後）プログラミングの方法を復習する
アルゴリズムの基礎（並べ替え）

8【授業外学習】【内容】（授業前）並べ替えのアルゴリズムを調べておく（授業後）プログラミングの方法を復習する
アルゴリズムの基礎（データ探索）

9【授業外学習】【内容】（授業前）データ探索のアルゴリズムを調べておく（授業後）プログラミングの方法を復習する
アルゴリズムの基礎（数理最適化）

10【授業外学習】【内容】（授業前）数理最適化のアルゴリズムを調べておく（授業後）プログラミングの方法を復習する
データの収集・加工

11【授業外学習】【内容】（授業前）データの収集方法を調べておく（授業後）データ加工プログラミングの方法を復習する
ITセキュリティ

12【授業外学習】【内容】（授業前）セキュリティについて調べておく（授業後）セキュリティについてまとめる
機械学習のプログラミング（１）13【授業外学習】【内容】（授業前）機械学習のアルゴリズムを調べておく（授業後）機械学習のプログラミング方法を復習する
機械学習のプログラミング（２）14【授業外学習】【内容】（授業前）機械学習のアルゴリズムを調べておく（授業後）機械学習のプログラミング方法を復習する
機械学習のプログラミング（３）15【授業外学習】（授業前）機械学習のアルゴリズムを調べておく（授業後）機械学習のプログラミング方法を復習する

授業方法

オンデマンド型授業として，講義動画を視聴し，課題を行う．

成績の
評価方法

毎回の課題(60%)，最終課題(40%)

成績の
評価基準

S:90点，A:80-89点，B:70-79点，C:60-69点

No
教科書
1.

参考文献

書籍名

著者名

出版社

価格

ISBN/ISSN『応用基礎としてのデータサイエンス』

北川ら著

講談社サイエンティフィク

2,860

978-4-06-530789-2

ＡＩ数理データサイエンスプログラム（応用基礎レベル）
１．AI数理データサイエンスプログラム（応用基礎レベル）について
本学では，AI等の情報システムを実現するために必要となるさまざまな情報処理技術やデータサイ
エンスの基本的な手法について俯瞰的に学ぶとともに，情報を扱う人間と社会について理解し，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的として，
本プログラムを設置している。以下に示すプログラム修了要件を満たし，かつ所定の登録手続きを行った学生は，卒業時に修了証書を取得できる。
２．登録及び費用について
本プログラムの登録を希望する者は，本学が定める所定の時期に登録申請をすること。登録にかかる費用は無料である。
３．履修方法について【AI数理データサイエンスプログラム（応用基礎レベル）の修了に必要な科目】
分

授

業

科

単位数

区

毎週授業時間数目Ⅰ
1

理工系教育圏科目

共通基礎科目

専門基盤科目

線

形

3

Ⅲ
4

数

③

4 （4）

学

Ⅰ

③

4 （4）

学

Ａ

②

2

データサイエンスの基礎②

2

人工知能アルゴリズムの活用②

2

データサイエンスプログラミング

①

2

微

分

数

理

代

Ⅱ
2

積

分
科

5

Ⅳ
6

7

備

考

8

（2）＊

１．上記表に示した６科目は全てプログラム必修科目であり，合計13単位修得しなければならない。２．＊の開講期は理工学部数理・物理サイエンス学科のみ。

４．身に付けられる内容と対応する科目
文部科学省の数理・データサイエンス・AI教育プログラムのモデルカリキュラム（応用基礎レベル）と本プログラムとの対応は以下のとおりである。
学
科

目

名

１．データサイエンス基礎

修

内

容

２．データエンジニアリング

３．ＡＩ基礎1-1 1-2 1-3 1-4 1-5 1-6 1-7 2-1 2-2 2-3 2-4 2-5 2-6 2-7 3-1 3-2 3-3 3-4 3-5 3-6 3-7 3-8 3-9
線

形

代

積

分

微

分

数

理

科

数

○

学

Ⅰ

○

学

Ａ

データサイエンスの基礎

○ ○

○

○
○

○

人工知能アルゴリズムの活用
データサイエンスプログラミング

○ ○
○

○ ○

○

○

○

○

○

○

○

○

○ ○

○ ○

※モデルカリキュラムの詳細およびAI数理データサイエンスプログラムの詳細については，中部大学
AI数理データサイエンスセンターHP

https://www.cmsai.jp/ を参照すること。

【2023年度】

ＡＩ数理データサイエンスプログラム

本プログラムを登録した学生が卒業と同時に修了証書を得るための履修方法は次のとおりである。

区 分（単位数に○印のある科目は必修科目）
授

共 通 基 礎 科 目

数
物
微
微
線
基
基
創
基

業

科

単位数

数理・物理サイエンス学科

学部教育科目
目

学
基
理
概
分
積
分
学
分
積
分
学
形
代
礎
力
礎
化
造 理 工 学 実
礎
化
学
実

礎
論
Ⅰ
Ⅱ
数
学
学
験
験

2 2
2 （2） 2③ 4 （4）4 （4）③③ 4 （4）② 2 （2）2 2 （2）② 4 （4）2 3 （3）理系
教
育圏

専 門 基 盤 科 目

工
科
目

ベ
ク
ト
ル
解
析 2
微
分
方
程
式 2
応
用
数
学 2
基
礎
電
磁
気
学 ②
熱
学 2
基
礎
材
料
化
学 2
生
物
と
工
学 2
応
用
線
形
代
数 2
数
理
科
学
Ａ 2
数
理
科
学
Ｂ 2
データサイエンスの基礎 ②
問題解決のためのアルゴリズムとデータ構造 2
人工知能アルゴリズムの活用 2
データサイエンスプログラミング 1

複 合 領 域 科 目

管
理
工
学
環
境
工
学
安
全
工
学
工
学
倫
理
社
会
と
工
学
企
業
と
工
学
物質の量子論的基礎と量子コンピュータ入門
ＡＩのための脳神経科学
イ ン タ ー ン シ ッ プ Ａ
イ ン タ ー ン シ ッ プ Ｂ【2023年度】

他学部
毎 週 授 業 時 間 数
他学科
Ｉ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
受 講
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ 不 可

2
2
2
2
2
2
2
2
1
2

＊3

2
2
2
2 （2）

2 （2）
2
2
2
2

― 20 ―

考

＊3

2 （2）
2 （2）
2 （2）
2 （2）
2 （2）
2
2
2
2

2 （2）

備

＊3
＊3
＊3
＊3
＊3
＊3
＊3
＊3
＊3

2

＊3
＊3
＊3

2

2 （2）

1
6

◇
◇

＊3
＊3
※注１ 集中開講※注１ 夏季集中開講

学部教育科目
授

科

目

学
基
理
概
分
積
分
学
分
積
分
学
形
代
礎
力
礎
化
造 理 工 学 実
礎
化
学
実

礎
論
Ⅰ
Ⅱ
数
学
学
験
験

他学部
毎 週 授 業 時 間 数
他学科
Ｉ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
受 講
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ 不 可備考ＡＩロボティクス学科

共 通 基 礎 科 目

数
物
微
微
線
基
基
創
基

業

単位数

区 分

（単位数に○印のある科目は必修科目）

2 2
2 （2） 2③ 4 （4）4 （4）③③ 4 （4）2 2 （2）2 2 （2）② 4 （4）2 3 （3）理系
教
育圏

専 門 基 盤 科 目

工
科
目

ベ
ク
ト
ル
解
析 2
微
分
方
程
式 2
応
用
数
学 ②
基
礎
電
磁
気
学 2
熱
学 2
基
礎
材
料
化
学 2
生
物
と
工
学 2
応
用
線
形
代
数 2
数
理
科
学
A 2
数
理
科
学
B 2
データサイエンスの基礎 2
問題解決のためのアルゴリズムとデータ構造 2
人工知能アルゴリズムの活用 2
データサイエンスプログラミング 1

複 合 領 域 科 目

管
理
工
学 2
環
境
工
学 2
安
全
工
学 2
工
学
倫
理 2
社
会
と
工
学 2
企
業
と
工
学 2
物質の量子論的基礎と量子コンピュータ入門 2
A I のための脳神経科学 ②
イ ン タ ー ン シ ッ プ A 1
イ ン タ ー ン シ ッ プ B 2

2 （2）
2 （2）
2 （2）
2 （2）
2 （2）
2
2
2
2
2

2 （2）

2

2
2

2 （2）

2 （2）
2
2
2
2

― 31 ―

2

2 （2）

1
6

◇
◇

※注1 集中開講※注1 夏季集中開講【2023年度】

学部教育科目授

共 通 基 礎 科 目

宇宙航空学科

数
物
微
微
線
基
基
創
基

業

科

単位数

区 分

（単位数に○印のある科目は必修科目）
目

学
基
理
概
分
積
分
学
分
積
分
学
形
代
礎
力
礎
化
造 理 工 学 実
礎
化
学
実

礎
論
Ⅰ
Ⅱ
数
学
学
験
験

備

考

2 2
2 （2） 2③ 4 （4）4 （4）③③ 4 （4）2 2 （2）2 2 （2）② 4 （4）2 3 （3）理系
教
育圏

専 門 基 盤 科 目

工科目

複 合 領 域 科 目

ベ
ク
ト
ル
解
析
微
分
方
程
式
応
用
数
学
基
礎
電
磁
気
学
熱
学
基
礎
材
料
化
学
生
物
と
工
学
応
用
線
形
代
数
数
理
科
学
A
数
理
科
学
B
データサイエンスの基礎
問題解決のためのアルゴリズムとデータ構造
人工知能アルゴリズムの活用
データサイエンスプログラミング

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1

管
理
工
学
環
境
工
学
安
全
工
学
工
学
倫
理
社
会
と
工
学
企
業
と
工
学
物質の量子論的基礎と量子コンピュータ入門
A I のための脳神経科学
イ ン タ ー ン シ ッ プ A
イ ン タ ー ン シ ッ プ B

2
2
2
2
2
2
2
2
1
2

【2023年度】

他学部
毎 週 授 業 時 間 数
他学科
Ｉ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
受 講
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ 不 可

2 （2）
2 （2）
2 （2）
2 （2）
2 （2）
2
2
2
2
2

2 （2）

2

2
2

2 （2）

2 （2）
2
2
2
2

― 40 ―

2

2 （2）

1
6

◇
◇

※注1 集中開講※注1 夏季集中開講

山口り

山口り

山口り

INTELLIGENCEAL
ARTIFICI

MATHEMATICSDATA ESCIENC

文理問わず、
データ分析から課題解決 へ導く

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“新教育プログラム”のリテラシーレベルを設置し、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。
そして2023年4月には、新たに一段高い教育レベルの応用基礎レベルを設置します。
本プログラムは、リテラシーレベルと同じく文部科学省「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います。
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、リテラシーレベルの教育を補完的・発展的に学びます。データを活用して現場へフィードバックする能力、AIで課題解決につなげる基礎能力を修得し、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、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

山口り

山口り

山口り

村瀬

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

それを日常生活や仕事場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

応用基礎レベル修了要件

リテラシーレベル修了要件

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。

L
ARTIFICIA

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

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MATHEMATICS
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。

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法を学びます。また、データを分析・活用して問題解決するために、人工知

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、機究開発に導入・活用するための知識を修得します。

DATA ESCIENC

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14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

中部大学 AI 数理データサイエンスプログラム運営委員会規程（趣旨）
第１条 この規程は、中部大学 AI 数理データサイエンスプログラム規程の第３条第２項の規定に基づき、AI 数理データサイエンスプログラム運営委員会（以下「委員会」という。）に関し、必要な事項を定める。
（審議事項）
第２条 委員会は、次の各号に掲げる事項を審議する。
(1) AI 数理データサイエンスプログラム（以下「プログラム」という。
）の開講に係る企画及び実施にかかること。
(2) プログラムの改善及び進化にかかること。
(3) プログラムの自己点検・評価及びその公表にかかること。
(4) その他プログラムに関わる必要な事項（組織）第３条 委員会は、次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) AI 数理データサイエンスセンター長(2) AI 数理データサイエンスセンター副センター長(3) 人間力創成教育院副院長(4) 人間力創成教育院全学共通教育部情報教育プログラム長(5) 人間力創成教育院全学共通教育部教養課題教育プログラム長又はプログラム長補佐(6) AI 数理データサイエンスプログラム科目の主担当者(7) 教務支援課長(8) 学長が指名する者（任命）
第４条 前条第８号の委員は、学長が任命する。
（任期）
第５条 第３条第８号の委員の任期は、１年とする。ただし、再任を妨げない。
２

前項の委員に欠員を生じ、学長が欠員を補充する場合の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員長及び副委員長）
第６条 委員会に委員長を置き、第３条第１号の委員をもって充てる。
２

委員長は、委員会を招集し、その議長となる。

３

委員会に副委員長を置き、第３条第２号の委員をもって充てる。

1

４

副委員長は、委員長を補佐し、委員長に事故があるときはその職務を代理する。
（審議結果の報告）

第７条 委員長は、委員会において決定した重要事項を教務委員会に報告するものとする。
（庶務）
第８条 委員会の庶務は、AI 数理データサイエンスセンター事務室において処理する。
（意見の聴取）第９条

委員会が必要と認めるときは、委員以外の者の出席を求め、その意見を聴くことができる。
（運営細則）
第 10 条 この規程に定めるもののほか、委員会の運営に関し必要な事項は、委員会の議を経て、学長が定める。

附

則

この規程は、2022 年４月１日から施行する。

2

中部大学 AI 数理データサイエンスプログラム運営委員会規程（趣旨）
第１条 この規程は、中部大学 AI 数理データサイエンスプログラム規程の第３条第２項の規定に基づき、AI 数理データサイエンスプログラム運営委員会（以下「委員会」という。）に関し、必要な事項を定める。
（審議事項）
第２条 委員会は、次の各号に掲げる事項を審議する。
(1) AI 数理データサイエンスプログラム（以下「プログラム」という。
）の開講に係る企画及び実施にかかること。
(2) プログラムの改善及び進化にかかること。
(3) プログラムの自己点検・評価及びその公表にかかること。
(4) その他プログラムに関わる必要な事項（組織）第３条 委員会は、次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) AI 数理データサイエンスセンター長(2) AI 数理データサイエンスセンター副センター長(3) 人間力創成教育院副院長(4) 人間力創成教育院全学共通教育部情報教育プログラム長(5) 人間力創成教育院全学共通教育部教養課題教育プログラム長又はプログラム長補佐(6) AI 数理データサイエンスプログラム科目の主担当者(7) 教務支援課長(8) 学長が指名する者（任命）
第４条 前条第８号の委員は、学長が任命する。
（任期）
第５条 第３条第８号の委員の任期は、１年とする。ただし、再任を妨げない。
２

前項の委員に欠員を生じ、学長が欠員を補充する場合の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
（委員長及び副委員長）
第６条 委員会に委員長を置き、第３条第１号の委員をもって充てる。
２

委員長は、委員会を招集し、その議長となる。

３

委員会に副委員長を置き、第３条第２号の委員をもって充てる。

1

４

副委員長は、委員長を補佐し、委員長に事故があるときはその職務を代理する。
（審議結果の報告）

第７条 委員長は、委員会において決定した重要事項を教務委員会に報告するものとする。
（庶務）
第８条 委員会の庶務は、AI 数理データサイエンスセンター事務室において処理する。
（意見の聴取）第９条

委員会が必要と認めるときは、委員以外の者の出席を求め、その意見を聴くことができる。
（運営細則）
第 10 条 この規程に定めるもののほか、委員会の運営に関し必要な事項は、委員会の議を経て、学長が定める。

附

則

この規程は、2022 年４月１日から施行する。

2

大学等名

中部大学（理工学部）

教育プログラム名

AI数理データサイエンスプログラム

申請レベル
申請年度

応用基礎レベル（学部・学科等単位）

令和

６

年度

取組概要

AI数理データサイエンスプログラム 応用基礎レベル
プログラムの目的

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
プログラム概要

修了要件

以下の13単位（6科目）をすべて修得

対象

理工学部

・線形代数
・微分積分学Ⅰ・数理科学A・データサイエンスの基礎
・人工知能アルゴリズムの活用
・データサイエンスプログラミング

単位数
3
3
2
2
2
1

授業科目

プログラム修得の流れ
・本プログラム対象者は２０２３年度以降の入学生のみ。
・受講費用は無料。
・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が必要。
・左記必修科目合計１３単位すべて修得。
・卒業時に修了証書取得

運営組織
プログラムの改善・進化：AI数理データサイエンスプログラム運営委員会
プログラムの自己点検・評価： AI数理データサイエンスプログラム運営委員会
プログラム実施責任者：AI数理データサイエンスセンター センター長（平田 豊）
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度 申請用