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
名古屋工業大学

① 学校名

工学部

② 学部、学科等名

大学等全体のプログラム③ 申請単位

国立大学法人名古屋工業大学 ⑤ 設置形態

④ 大学等の設置者

国立大学

愛知県名古屋市昭和区御器所町⑥ 所在地

数理情報履修モデル スタンダードコース⑦ 申請するプログラム名称
令和2⑧ プログラムの開設年度

353

（常勤）

⑩ 教員数

年度

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930⑫ 全学部・学科の入学定員⑬ 全学部・学科の学生数（学年別）

有

125

人

205

人

人
3,948

総数

１年次

925

人

２年次

927

人

３年次

962

人

４年次

1,134

人

５年次

0

人

６年次

0

人

人

⑭ プログラムの運営責任者（責任者名）

本谷 秀堅

（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）
教育企画院数理情報教育実施部会（責任者名）

本谷 秀堅

（役職名）

教授

⑯ プログラムの自己点検・評価を行う体制（委員会・組織等）
教育企画院数理情報教育実施部会，共通教育実施委員会（責任者名）

本谷 秀堅

（役職名）

教授

認定教育プログラム⑰ 申請する認定プログラム
連絡先
所属部署名 学務課
E-mailgakumu-tan@adm.nitech.ac.jp

1

担当者名

鰐渕 将哉

電話番号

052-735-5066

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
生命・応用化学科
当該プログラムの構成科目の習得内容に応じて設定した区分（A,B,C,D）のうち2区分以上から選択し、かつ科目群１から５科目10単位以上及び科目群２を2科目4単位以上修得すること。
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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ 輸送現象(科目群2)
全学開講 ○
反応工学(科目群2)線形代数Ⅰ(科目群1)
2
全学開講 ○
化学工学実験(科目群2)
線形代数Ⅱ(科目群1)
2
全学開講 ○
計算機化学(科目群2)
微分積分Ⅰ及び演習(科目群1)
3
全学開講 ○
ソフトマテリアル化学Ⅰ(科目群2)
微分積分Ⅱ及び演習(科目群1)
3
ソフトマテリアル化学実験Ⅰ(科目群2)
一部開講 ○
基礎化学工学(科目群2)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
授業科目
数理情報概論(科目群1) 2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ソフトマテリアル化学Ⅰ(科目群2)
ソフトマテリアル化学実験Ⅰ(科目群2)
全学開講
情報社会論(科目群1) 2○
ソフトマテリアル化学実験Ⅱ(科目群2)
一部開講
輸送現象(科目群2)
2○
計算科学基礎(科目群2)
一部開講
反応工学(科目群2)
2○
セラミックス応用学実験Ⅱ(科目群2)
一部開講
化学工学実験(科目群2) 2○
一部開講
計算機化学(科目群2) 2○
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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講
化学工学実験(科目群2)
一部開講
2
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

選択項目

単位数

必修

2
4
4
2
3

授業科目

授業科目

2

単位数

必修

開講状況

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

2
2
2
2
2
4

一部開講 ○ ○ ○一部開講 ○
一部開講 ○ ○ ○ ○一部開講 ○○
一部開講 ○
一部開講 ○○

開講状況

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

一部開講
○
一部開講
○
一部開講
○
一部開講 ○
一部開講
〇

○ ○

単位数

必修

開講状況

選択項目

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 「数理情報概論」(3回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「反応工学」（1～15回目)、「計算機化学」（1～15回目)、「ソフトマテ
リアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)
・相関係数、相関関係と因果関係 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテ
リアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学演習Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度 「数理情報概論」(1, 2, 4, 10回目)
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」(3, 8回目)、「反応工学」（1～15回目)、「計算機化学」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
・ベクトルと行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「基礎化学工学」（1～15回目)、「輸送現象」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「輸送現象」（1～1-6 15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
・逆行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)
・多項式関数、指数関数、対数関数 「数理情報概論」(2, 3回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「基礎化学工学」（1～15回目)、「輸送現象」（1～15回目)、「反応工学」（1～15回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学Ⅰ」（1～15回目)、「計算科（１）データサイエンスと学基礎」（1～15回目)、「セラミックス応用学演習Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)
して、統計学を始め様々・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「数理情報概論」(2, 3, 4, 8, 9回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～
なデータ処理に関する15回目)、「基礎化学工学」（1～15回目)、「輸送現象」（1～15回目)、「反応工学」（1～15回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回
目)、「セラミックス応用学演習Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)
知識である「数学基礎・１変数関数の微分法、積分法「数理情報概論」(2, 8回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「基礎化学工（統計数理、線形代数、学」（1～15回目)、「輸送現象」（1～15回目)、「反応工学」（1～15回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「セラミックス応用学
微分積分）」に加え、ＡＩ演習Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)を実現するための手段として「アルゴリズム」、
・アルゴリズムの表現（フローチャート）「数理情報概論」(1, 2, 3, 4, 8, 9, 11, 12, 13回目)、「輸送現象」（1～15回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「計算科「データ表現」、「プログ学基礎」（1～15回目)
ラミング基礎」の概念や 1-7 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「数理情報概論」(1回目)
知識の習得を目指す。
・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「数理情報概論」(1回目)
・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「数理情報概論」(1, 10回目)
・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「数理情報概論」(7, 14回目)、「計算機化学」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)
2-2 ・構造化データ、非構造化データ「数理情報概論」（4回目）
・情報量の単位（ビット、バイト）、⼆進数、⽂字コード「計算科学基礎」（1～15回目)
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「数理情報概論」(7, 14回目)、「輸送現象」（1～15回目)、「化学工学実験」（1～15回目)

・文字型、整数型、浮動小数点型「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「化学工学実験」（1～15回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「化学工学実験」（1～15回目)
2-7 ・関数、引数、戻り値 「数理情報概論」(1, 7, 14回目)、「化学工学実験」（1～15回目)
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「化学工学実験」（1～15回目)

3・データ駆動型社会、Society 5.0「数理情報概論」(1, 16回目)、「計算科学基礎」（1～15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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・データを活用した新しいビジネスモデル 「数理情報概論」(1, 16回目)

・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「数理情報概論」(1～15回目)、「ソフトマテリアル化学Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回
目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)・分析⽬的の設定 「数理情報概論」(1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15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）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「ソフトマテリアル化学Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化
1-2 学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「計算機化学」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
・データの収集、加⼯、分割/統合「数理情報概論」(1, 7, 11, 12, 14回目)、「反応工学」（1～15回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学
実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「情報社会論」（1～15回目)
実際にＡＩを活用する際 2-1 ・ビッグデータ活用事例 「数理情報概論」(1, 16回目)、「輸送現象」（1～15回目)の構築から運用までの一連の流れを知識とし・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 「数理情報概論」(1回目)て習得するＡＩ基礎的な 3-1 ・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動） 「数理情報概論」(1，16回目)
・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） 「数理情報概論」(1, 16回目)
ものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学・AI倫理、AIの社会的受容性 「数理情報概論」(16回目)
習の基礎と展望」、及び・プライバシー保護、個人情報の取り扱い「数理情報概論」(16回目)「深層学習の基礎と展 3-2
・AIに関する原則/ガイドライン 「数理情報概論」(16回目)
望」から構成される。
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「数理情報概論」(16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）「数理情報概論」(1, 16回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「数理情報概論」(1〜15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
3-3 ・学習データと検証データ 「計算科学基礎」(1～15回目),「数理情報概論」(4, 12回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)・ホールドアウト法、交差検証法 「数理情報概論」(12回目)
・過学習、バイアス 「数理情報概論」(11〜13回目)
・ニューラルネットワークの原理 「数理情報概論」(14回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)

3-4 ・ディープニューラルネットワーク（DNN） 「数理情報概論」(14回目)
・学習用データと学習済みモデル 「数理情報概論」(4, 12回目)

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「数理情報概論」(2〜14回目)

4

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「数理情報概論」（4回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「数理情報概論」（4回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「数理情報概論」（4回目）
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」（4回目）
・ベクトルと行列「数理情報概論」（4回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「数理情報概論」（4回目）
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「数理情報概論」（4回目）
・逆行列「数理情報概論」（4回目）
・多項式関数、指数関数、対数関数「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)
・１変数関数の微分法、積分法「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)
・アルゴリズムの表現（フローチャート）「化学工学実験」（1～15回目)
・文字型、整数型、浮動小数点型「化学工学実験」（1～15回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「化学工学実験」（1～15回目)
・関数、引数、戻り値「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15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 Ⅰ
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
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「化学工学実験」（1～15回目)れる。
Ⅱ ・データの収集、加⼯、分割/統合「化学工学実験」（1～15回目)

・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「数理情報概論」（4回目）・過学習、バイアス「数理情報概論」（4回目）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）

数理情報の理論的基盤である「統計学・計算機科学・数学」のうち、統計学及び数学の基礎的な知識を身に付けるとともに、自身の専門分野における研究・開発過程で生じたデータに対して、必要な解析と統計的推測及び得られた知見を他者に伝える基本的な能力を修得する。

⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https//www.nitech.ac.jp/edu/tackle.html

5

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
物理工学科
当該プログラムの構成科目の習得内容に応じて設定した区分（A,B,C,D）のうち2区分以上から選択し、かつ科目群１から５科目10単位以上及び科目群２を2科目4単位以上修得すること。
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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ 物理・材料数学Ⅱ(科目群2)線形代数Ⅰ(科目群1)
全学開講 ○
2
線形代数Ⅱ(科目群1)
全学開講 ○
2
微分積分Ⅰ及び演習(科目群1)
全学開講 ○
3
微分積分Ⅱ及び演習(科目群1)
全学開講 ○
3
物理・材料数学Ⅰ(科目群2)
一部開講 ○
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
数理情報概論(科目群1) 2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○全学開講
情報社会論(科目群1) 2○
物理・材料数学Ⅱ(科目群2) 2
一部開講
○
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
数理情報概論(科目群1)
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
シミュレーション工学(科目群2)

選択項目
その他

授業科目

単位数

必修

授業科目

授業科目

6

単位数

2

開講状況

必修

開講状況

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

一部開講 ○

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

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 「数理情報概論」(3回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)
・相関係数、相関関係と因果関係 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度 「数理情報概論」(1, 2, 4, 10回目)
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」(3, 8回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)
・ベクトルと行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)
1-6 ・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学
Ⅰ」（1～15回目)（１）データサイエンスと・逆行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)
して、統計学を始め様々・多項式関数、指数関数、対数関数 「数理情報概論」(2, 3回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)
なデータ処理に関する・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「数理情報概論」(2, 3, 4, 8, 9回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～
知識である「数学基礎15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)（統計数理、線形代数、
・１変数関数の微分法、積分法 「数理情報概論」(2, 8回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「物理・材料数
微分積分）」に加え、ＡＩ
学Ⅰ」（1～15回目)を実現するための手段
・アルゴリズムの表現（フローチャート）「数理情報概論」(1, 2, 3, 4, 8, 9, 11, 12, 13回目)として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログ 1-7 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「数理情報概論」(1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「数理情報概論」(1回目)
ラミング基礎」の概念や・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「数理情報概論」(1, 10回目)
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）「数理情報概論」(7, 14回目)

2-2 ・構造化データ、非構造化データ「数理情報概論」（4回目）
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「数理情報概論」(7, 14回目)

2-7 ・関数、引数、戻り値 「数理情報概論」(1, 7, 14回目)
・データ駆動型社会、Society 5.0「数理情報概論」(1, 16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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・データを活用した新しいビジネスモデル 「数理情報概論」(1, 16回目)

・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「数理情報概論」(1～15回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)・分析⽬的の設定 「数理情報概論」(1～15回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15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）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)
・データの収集、加⼯、分割/統合「数理情報概論」(1, 7, 11, 12, 14回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)（２）ＡＩの歴史から多岐 2-1 ・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「情報社会論」（1～15回目)
・ビッグデータ活用事例 「数理情報概論」(1, 16回目)に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビ

7

分野、更には研究やビジネスの現場において・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 「数理情報概論」(1回目)
実際にＡＩを活用する際 3-1 ・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動） 「数理情報概論」(1，16回目)の構築から運用までの・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） 「数理情報概論」(1, 16回目)
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサ・AI倫理、AIの社会的受容性 「数理情報概論」(16回目)
イエンス基礎」、「機械学・プライバシー保護、個人情報の取り扱い 「数理情報概論」(16回目)
3-2 ・AIに関する原則/ガイドライン 「数理情報概論」(16回目)
習の基礎と展望」、及び・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「数理情報概論」(16回目)「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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「数理情報概論」(1〜15回目)
3-3 ・学習データと検証データ 「計算科学基礎」(1～15回目),「数理情報概論」(4, 12回目)・ホールドアウト法、交差検証法 「数理情報概論」(12回目)
・過学習、バイアス 「数理情報概論」(11〜13回目)
・ニューラルネットワークの原理 「数理情報概論」(14回目)

3-4 ・ディープニューラルネットワーク（DNN） 「数理情報概論」(14回目)
・学習用データと学習済みモデル 「数理情報概論」(4, 12回目)

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「数理情報概論」(2〜14回目)
・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「数理情報概論」（4回目）（３）本認定制度が育成
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「数理情報概論」（4回目）
目標として掲げる「デー・相関係数、相関関係と因果関係「数理情報概論」（4回目）
タを人や社会にかかわ・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「数理情報概論」（4回目）
る課題の解決に活用で・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」（4回目）
きる人材」に関する理解
・ベクトルと行列「数理情報概論」（4回目）
や認識の向上に資する Ⅰ ・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「数理情報概論」（4回目）
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「数理情報概論」（4回目）
実践の場を通じた学習
・逆行列「数理情報概論」（4回目）
体験を行う学修項目群。
・多項式関数、指数関数、対数関数「数理情報概論」（4回目）
応用基礎コアのなかで・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「数理情報概論」（4回目）
も特に重要な学修項目
・関数、引数、戻り値「数理情報概論」（4回目）
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・・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「数理情報概論」（4回目）
実施・評価」から構成さ Ⅱ ・過学習、バイアス「数理情報概論」（4回目）
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）

数理情報の理論的基盤である「統計学・計算機科学・数学」のうち、統計学及び数学の基礎的な知識を身に付けるとともに、自身の専門分野における研究・開発過程で生じたデータに対して、必要な解析と統計的推測及び得られた知見を他者に伝える基本的な能力を修得する。

⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https//www.nitech.ac.jp/edu/tackle.html

8

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
電気・機械工学科
当該プログラムの構成科目の習得内容に応じて設定した区分（A,B,C,D）のうち2区分以上から選択し、かつ科目群１から５科目10単位以上及び科目群２を2科目4単位以上修得すること。
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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ プログラミングⅠ(科目群2)線形代数Ⅰ(科目群1)
全学開講 ○
プログラミングⅡ(科目群2)2
線形代数Ⅱ(科目群1)
全学開講
確率・統計(科目群2)2○
微分積分Ⅰ及び演習(科目群1)
全学開講 ○
ベクトル解析(科目群2)
3
微分積分Ⅱ及び演習(科目群1)
全学開講 ○
偏微分方程式(科目群2)
3
電気・機械工学入門(科目群2)
一部開講 ○
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
数理情報概論(科目群1) 2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○全学開講
情報社会論(科目群1) 2○
電気・機械工学入門(科目群2) 2
一部開講○
プログラミングⅠ(科目群2) 2
一部開講 ○ ○プログラミングⅡ(科目群2) 2
一部開講
○ ○
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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講
電気・機械工学入門(科目群2)
一部開講
2
プログラミングⅡ(科目群2)
一部開講
2
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

選択項目

授業科目

単位数

単位数

必修

授業科目

授業科目

9

必修

開講状況

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

2
2
2
2
2

一部開講 ○ ○ ○ ○一部開講 ○ ○ ○ ○一部開講 ○
一部開講 ○
一部開講 ○

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

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 「数理情報概論」(3回目)・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・相関係数、相関関係と因果関係 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度 「数理情報概論」(1, 2, 4, 10回目)
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」(3, 8回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「確率・統計」（1～15回目)、「偏微分方程式」（1～15回
目)
・ベクトルと行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「ベクトル解析」（1～15回目)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「電気・機械工学
1-6 入門」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「ベクトル解析」（1～15回目)、「偏微分方程式」（1～15回目)
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「ベクトル解析」（1～15回目)
・逆行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・多項式関数、指数関数、対数関数 「数理情報概論」(2, 3回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「電気・機械（１）データサイエンスと工学入門」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「確率・統計」（1～15回目)、「偏微分方程式」（1～15回目)
して、統計学を始め様々・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「数理情報概論」(2, 3, 4, 8, 9回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15
なデータ処理に関する回目)、「確率・統計」（1～15回目)、「ベクトル解析」（1～15回目)
知識である「数学基礎・１変数関数の微分法、積分法 「数理情報概論」(2, 8回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「電気・機械工学（統計数理、線形代数、入門」（1～15回目)、「確率・統計」（1～15回目)、「偏微分方程式」（1～15回目)

微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段
・アルゴリズムの表現（フローチャート）「数理情報概論」(1, 2, 3, 4, 8, 9, 11, 12, 13回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)として「アルゴリズム」、
・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「数理情報概論」(1回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)「データ表現」、「プログ 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「数理情報概論」(1回目)
ラミング基礎」の概念や・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「数理情報概論」(1, 10回目)
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）「数理情報概論」(7, 14回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回
目)
2-2 ・構造化データ、非構造化データ「数理情報概論」（4回目）
・情報量の単位（ビット、バイト）、⼆進数、⽂字コード「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「数理情報概論」(7, 14回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)

・文字型、整数型、浮動小数点型「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)

2-7 ・変数、代入、四則演算、論理演算「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・関数、引数、戻り値 「数理情報概論」(1, 7, 14回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、

10・データ駆動型社会、Society 5.0「数理情報概論」(1, 16回目)、「プログラミングⅠ」（1～15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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・データを活用した新しいビジネスモデル 「数理情報概論」(1, 16回目)
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「数理情報概論」(1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)・分析⽬的の設定 「数理情報概論」(1～15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）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)
1-2 ・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・データの収集、加⼯、分割/統合「数理情報概論」(1, 7, 11, 12, 14回目)、「電気・機械工学入門」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミ
ングⅡ」（1～15回目)（２）ＡＩの歴史から多岐 2-1 ・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「情報社会論」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・ビッグデータ活用事例 「数理情報概論」(1, 16回目)に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において・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 「数理情報概論」(1回目)
実際にＡＩを活用する際 3-1 ・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動） 「数理情報概論」(1，16回目)の構築から運用までの・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） 「数理情報概論」(1, 16回目)
一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データサ・AI倫理、AIの社会的受容性 「数理情報概論」(16回目)
イエンス基礎」、「機械学・プライバシー保護、個人情報の取り扱い 「数理情報概論」(16回目)
3-2 ・AIに関する原則/ガイドライン 「数理情報概論」(16回目)
習の基礎と展望」、及び・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「数理情報概論」(16回目)「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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「数理情報概論」(1〜15回目)
3-3 ・学習データと検証データ 「計算科学基礎」(1～15回目),「数理情報概論」(4, 12回目)・ホールドアウト法、交差検証法 「数理情報概論」(12回目)
・過学習、バイアス 「数理情報概論」(11〜13回目)
・ニューラルネットワークの原理 「数理情報概論」(14回目)

3-4 ・ディープニューラルネットワーク（DNN） 「数理情報概論」(14回目)
・学習用データと学習済みモデル 「数理情報概論」(4, 12回目)

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「数理情報概論」(2〜14回目)

11・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「数理情報概論」（4回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・相関係数、相関関係と因果関係「数理情報概論」（4回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「数理情報概論」（4回目）
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・ベクトルと行列「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「数理情報概論」（4回目）、「電気・機械工学入門」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・逆行列「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・多項式関数、指数関数、対数関数「数理情報概論」（4回目）、「電気・機械工学入門」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「数理情報概論」（4回目）
・１変数関数の微分法、積分法「数理情報概論」（4回目）、「電気・機械工学入門」（1～15回目)
・アルゴリズムの表現（フローチャート）「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・文字型、整数型、浮動小数点型「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・関数、引数、戻り値「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15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 Ⅰ
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・・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「プログラミングⅡ」（1～15回目)
実施・評価」から構成さ
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「プログラミングⅡ」（1～15回目)れる。
・データの収集、加⼯、分割/統合「電気・機械工学入門」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、
Ⅱ ・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「数理情報概論」（4回目）
・過学習、バイアス「数理情報概論」（4回目）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）

数理情報の理論的基盤である「統計学・計算機科学・数学」のうち、統計学及び数学の基礎的な知識を身に付けるとともに、自身の専門分野における研究・開発過程で生じたデータに対して、必要な解析と統計的推測及び得られた知見を他者に伝える基本的な能力を修得する。

⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https//www.nitech.ac.jp/edu/tackle.html

12

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
情報工学科
当該プログラムの構成科目の習得内容に応じて設定した区分（A,B,C,D）のうち2区分以上から選択し、かつ科目群１から５科目10単位以上及び科目群２を2科目4単位以上修得すること。
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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ 情報理論(科目群2)線形代数Ⅰ及び演習(科目群1)
全学開講 ○
データ構造とアルゴリズム(科目群2)3
線形代数Ⅱ(科目群1)
全学開講 ○
データベース論(科目群2)2
微分積分Ⅰ及び演習(科目群1)
全学開講 ○
3
微分積分Ⅱ及び演習(科目群1)
全学開講 ○
3
確率(科目群2)
一部開講 ○
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
数理情報概論(科目群1) 2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○全学開講
情報社会論(科目群1) 2○
データ構造とアルゴリズム(科目群2) 2
一部開講
○
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
数理情報概論(科目群1)
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

選択項目

授業科目

単位数

必修

授業科目

授業科目

13

単位数

必修

開講状況

1-6 1-7 2-2 2-7222

一部開講 ○○
一部開講 ○ ○ ○ ○
一部開講
○

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

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 「数理情報概論」(3回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)
・相関係数、相関関係と因果関係 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「確率」（1～15回目)
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度 「数理情報概論」(1, 2, 4, 10回目)
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」(3, 8回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)
・ベクトルと行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「情報
1-6 理論」（1～15回目)
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)
・逆行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15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 「数理情報概論」(2, 3回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「情報理論」
して、統計学を始め様々（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
なデータ処理に関する・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「数理情報概論」(2, 3, 4, 8, 9回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15
知識である「数学基礎回目)、「情報理論」（1～15回目)（統計数理、線形代数、
・１変数関数の微分法、積分法 「数理情報概論」(2, 8回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)
微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段
・アルゴリズムの表現（フローチャート）「数理情報概論」(1, 2, 3, 4, 8, 9, 11, 12, 13回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～として「アルゴリズム」、15回目)「データ表現」、「プログ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「数理情報概論」(1回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回目)
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「数理情報概論」(1回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15
ラミング基礎」の概念や回目)知識の習得を目指す。
・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「数理情報概論」(1, 10回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回目)

・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「数理情報概論」(7, 14回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
・構造化データ、非構造化データ「数理情報概論」（4回目）、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)

2-2 ・情報量の単位（ビット、バイト）、⼆進数、⽂字コード「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「数理情報概論」(7, 14回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
・文字型、整数型、浮動小数点型「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)

2-7 ・関数、引数、戻り値 「数理情報概論」(1, 7, 14回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)

・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
・データ駆動型社会、Society 5.0「数理情報概論」(1, 16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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・データを活用した新しいビジネスモデル 「数理情報概論」(1, 16回目)
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「数理情報概論」(1～15回目)・分析⽬的の設定 「数理情報概論」(1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15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）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
・データの収集、加⼯、分割/統合「数理情報概論」(1, 7, 11, 12, 14回目)

14・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「情報社会論」（1～15回目)（２）ＡＩの歴史から多岐 2-1 ・ビッグデータ活用事例 「数理情報概論」(1, 16回目)に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビ・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 「数理情報概論」(1回目)
ジネスの現場において・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動） 「数理情報概論」(1，16回目)
3-1
実際にＡＩを活用する際
・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） 「数理情報概論」(1, 16回目)の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・AI倫理、AIの社会的受容性 「数理情報概論」(16回目)
ものに加え、「データサ・プライバシー保護、個人情報の取り扱い 「数理情報概論」(16回目)
イエンス基礎」、「機械学 3-2 ・AIに関する原則/ガイドライン 「数理情報概論」(16回目)
習の基礎と展望」、及び・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「数理情報概論」(16回目)「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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「数理情報概論」(1〜15回目)
3-3 ・学習データと検証データ 「計算科学基礎」(1～15回目),「数理情報概論」(4, 12回目)・ホールドアウト法、交差検証法 「数理情報概論」(12回目)
・過学習、バイアス 「数理情報概論」(11〜13回目)
・ニューラルネットワークの原理 「数理情報概論」(14回目)

3-4 ・ディープニューラルネットワーク（DNN） 「数理情報概論」(14回目)
・学習用データと学習済みモデル 「数理情報概論」(4, 12回目)

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「数理情報概論」(2〜14回目)（３）本認定制度が育成
・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「数理情報概論」（4回目）
目標として掲げる「デー・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「数理情報概論」（4回目）
タを人や社会にかかわ・相関係数、相関関係と因果関係「数理情報概論」（4回目）
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「数理情報概論」（4回目）
る課題の解決に活用で・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」（4回目）
きる人材」に関する理解
・ベクトルと行列「数理情報概論」（4回目）
や認識の向上に資する Ⅰ ・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「数理情報概論」（4回目）
実践の場を通じた学習・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「数理情報概論」（4回目）
体験を行う学修項目群。
・逆行列「数理情報概論」（4回目）
・多項式関数、指数関数、対数関数「数理情報概論」（4回目）
応用基礎コアのなかで・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「数理情報概論」（4回目）
も特に重要な学修項目
・関数、引数、戻り値「数理情報概論」（4回目）
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・・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「数理情報概論」（4回目）
実施・評価」から構成さ Ⅱ ・過学習、バイアス「数理情報概論」（4回目）
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）

数理情報の理論的基盤である「統計学・計算機科学・数学」のうち、統計学及び数学の基礎的な知識を身に付けるとともに、自身の専門分野における研究・開発過程で生じたデータに対して、必要な解析と統計的推測及び得られた知見を他者に伝える基本的な能力を修得する。

⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https//www.nitech.ac.jp/edu/tackle.html

15

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
社会工学科
当該プログラムの構成科目の習得内容に応じて設定した区分（A,B,C,D）のうち2区分以上から選択し、かつ科目群１から５科目10単位以上及び科目群２を2科目4単位以上修得すること。
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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ 構造シミュレーション(科目群2)線形代数Ⅰ(科目群1)
全学開講 〇
確率・統計(科目群2)2
線形代数Ⅱ(科目群1)
全学開講
数理計画(科目群2)2〇
微分積分Ⅰ及び演習(科目群1)
全学開講 〇
プログラムデザイン(科目群2)
3
微分積分Ⅱ及び演習(科目群1)
全学開講 〇
確率モデル(科目群2)
3
社会基盤計画学(科目群2)
一部開講 〇
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
数理情報概論(科目群1) 2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○全学開講
情報社会論(科目群1) 2○
社会基盤計画学(科目群2) 2
一部開講
〇
一部開講
数理計画(科目群2)
2〇
プログラムデザイン(科目群2) 2
一部開講 〇
一部開講
確率モデル(科目群2) 2〇
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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講
構造シミュレーション(科目群2)
一部開講
2
荷重・振動学(科目群2)
一部開講
2
建築設備設計学(科目群2)
一部開講
2プログラムデザイン(科目群2)
一部開講
2
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

選択項目
その他

授業科目

単位数

必修

授業科目

授業科目

16

単位数

必修

開講状況

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

2
2
2
2
2

一部開講 〇〇
一部開講 〇
一部開講 〇 〇 〇一部開講 〇 〇 〇 〇一部開講 〇

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

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 「数理情報概論」(3回目)、「確率・統計」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)、「確率モデル」（1～15回目)
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「社会基盤計画学」（1～15回目)、「確率・統計」（1～15回目)、「確率モデル」（1～15回目)
・相関係数、相関関係と因果関係 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「社会基盤計画学」（1～15回目)、「確率・統計」（1～15回目)
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度 「数理情報概論」(1, 2, 4, 10回目)
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」(3, 8回目)、「確率・統計」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)、「確率モデル」（1～15回
目)
・ベクトルと行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「構造シミュレー
1-6 ション」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「構造シミュレーショ
ン」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)（１）データサイエンスと・逆行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回
目)
して、統計学を始め様々・多項式関数、指数関数、対数関数 「数理情報概論」(2, 3回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「構造シミュなデータ処理に関するレーション」（1～15回目)
知識である「数学基礎・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「数理情報概論」(2, 3, 4, 8, 9回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15（統計数理、線形代数、
回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
微分積分）」に加え、ＡＩ
・１変数関数の微分法、積分法 「数理情報概論」(2, 8回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)を実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログ・アルゴリズムの表現（フローチャート）「数理情報概論」(1, 2, 3, 4, 8, 9, 11, 12, 13回目)、「数理計画」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
ラミング基礎」の概念や 1-7 ・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「数理情報概論」(1回目)、「プログラムデザイン」（1～15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「数理情報概論」(1回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
知識の習得を目指す。
・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「数理情報概論」(1, 10回目)、「数理計画」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)

・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「数理情報概論」(7, 14回目)
・構造化データ、非構造化データ「数理情報概論」（4回目）、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
2-2 ・情報量の単位（ビット、バイト）、⼆進数、⽂字コード「プログラムデザイン」（1～15回目)
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「数理情報概論」(7, 14回目)、「数理計画」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・文字型、整数型、浮動小数点型「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「プログラムデザイン」（1～15回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「プログラムデザイン」（1～15回目)
2-7 ・関数、引数、戻り値 「数理情報概論」(1, 7, 14回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「プログラムデザイン」（1～15回目)

17・データ駆動型社会、Society 5.0「数理情報概論」(1, 16回目)、「プログラムデザイン」（1～15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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・データを活用した新しいビジネスモデル 「数理情報概論」(1, 16回目)
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「数理情報概論」(1～15回目)、「社会基盤計画学」（1～15回目)、「確率モデル」（1～15回目)・分析⽬的の設定 「数理情報概論」(1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)、「確率モデル」（1～15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）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「社会基盤計画学」（1～15回目)
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「確率モデル」（1～15回目)
・データの収集、加⼯、分割/統合「数理情報概論」(1, 7, 11, 12, 14回目)、「社会基盤計画学」（1～15回目)

・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「情報社会論」（1～15回目)（２）ＡＩの歴史から多岐 2-1 ・ビッグデータ活用事例 「数理情報概論」(1, 16回目)に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビ・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 「数理情報概論」(1回目)
ジネスの現場において・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動） 「数理情報概論」(1，16回目)
3-1
実際にＡＩを活用する際
・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） 「数理情報概論」(1, 16回目)の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・AI倫理、AIの社会的受容性 「数理情報概論」(16回目)
ものに加え、「データサ・プライバシー保護、個人情報の取り扱い 「数理情報概論」(16回目)
イエンス基礎」、「機械学 3-2 ・AIに関する原則/ガイドライン 「数理情報概論」(16回目)
習の基礎と展望」、及び・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「数理情報概論」(16回目)「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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「数理情報概論」(1〜15回目)
3-3 ・学習データと検証データ 「計算科学基礎」(1～15回目),「数理情報概論」(4, 12回目)・ホールドアウト法、交差検証法 「数理情報概論」(12回目)
・過学習、バイアス 「数理情報概論」(11〜13回目)
・ニューラルネットワークの原理 「数理情報概論」(14回目)

3-4 ・ディープニューラルネットワーク（DNN） 「数理情報概論」(14回目)
・学習用データと学習済みモデル 「数理情報概論」(4, 12回目)

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「数理情報概論」(2〜14回目)

18

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「数理情報概論」（4回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「数理情報概論」（4回目）
・相関係数、相関関係と因果関係「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「数理情報概論」（4回目）
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」（4回目）
・ベクトルと行列「数理情報概論」（4回目）
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「数理情報概論」（4回目）
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「数理情報概論」（4回目）
・逆行列「数理情報概論」（4回目）
・多項式関数、指数関数、対数関数「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)
・１変数関数の微分法、積分法「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)
・アルゴリズムの表現（フローチャート）「化学工学実験」（1～15回目)
・文字型、整数型、浮動小数点型「化学工学実験」（1～15回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「化学工学実験」（1～15回目)
・関数、引数、戻り値「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15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 Ⅰ
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
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「化学工学実験」（1～15回目)
・データの収集、加⼯、分割/統合「化学工学実験」（1～15回目)
れる。
Ⅱ ・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「数理情報概論」（4回目）
・過学習、バイアス「数理情報概論」（4回目）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）

数理情報の理論的基盤である「統計学・計算機科学・数学」のうち、統計学及び数学の基礎的な知識を身に付けるとともに、自身の専門分野における研究・開発過程で生じたデータに対して、必要な解析と統計的推測及び得られた知見を他者に伝える基本的な能力を修得する。

⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https//www.nitech.ac.jp/edu/tackle.html

19

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
創造工学教育課程
当該プログラムの構成科目の習得内容に応じて設定した区分（A,B,C,D）のうち2区分以上から選択し、かつ科目群１から５科目10単位以上及び科目群２を2科目4単位以上修得すること。
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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ 化学工学実験(科目群2)線形代数Ⅰ(科目群1)
全学開講 〇
ソフトマテリアル化学Ⅰ(科目群2)
2
ソフトマテリアル化学実験Ⅰ(科目群2)
線形代数Ⅱ(科目群1)
全学開講
2〇
ソフトマテリアル化学実験Ⅱ(科目群2)
微分積分Ⅰ及び演習(科目群1)
全学開講 〇
3
微分積分Ⅱ及び演習(科目群1)
全学開講 〇
計算科学基礎(科目群2)
3
基礎化学工学(科目群2)
一部開講
セラミックス応用学演習Ⅱ(科目群2)
2
〇
単位数

単位数

2
2
4
4
2
1

必修

開講状況

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

一部開講 〇 〇 〇 〇一部開講 〇
一部開講 〇〇
一部開講 〇〇
一部開講 〇 〇 〇 〇一部開講 〇④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
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
授業科目
一部開講 〇 〇数理情報概論(科目群1) 2 ○ 全学開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 計算科学基礎(科目群2) 2〇 〇セラミックス応用学実験Ⅱ(科目群2)
全学開講
一部開講
情報社会論(科目群1) 2○
3〇
物理・材料数学Ⅱ(科目群2) 2
一部開講
一部開講
化学工学実験(科目群2) 2〇〇
プログラミングⅠ(科目群2) 2
ソフトマテリアル化学Ⅰ(科目群2) 2
一部開講
一部開講 〇 〇〇ソフトマテリアル化学実験Ⅰ(科目群2) 4
プログラミングⅡ(科目群2) 2
一部開講
一部開講
〇
〇 〇
ソフトマテリアル化学実験Ⅱ(科目群2) 4
プログラミングⅠ(科目群2) 2
一部開講
一部開講 〇 〇
〇
単位数

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
数理情報概論(科目群1)
2 ○ 全学開講
化学工学実験(科目群2)
一部開講
2
プログラミングⅡ(科目群2)
一部開講
2構造シミュレーション(科目群2)
一部開講
2プログラムデザイン(科目群2)
一部開講
2
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
シミュレーション工学(科目群2)
システム理論(科目群2)

選択項目
その他
その他

授業科目

授業科目

⑦プログラムを構成する授業の内容
20

単位数

必修

開講状況

選択項目

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 「数理情報概論」(3回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「確率・統計」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回
目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「社会基盤計画学」（1～15回目)、「確率・統計」（1～15回目)
・相関係数、相関関係と因果関係 「数理情報概論」(2, 3, 4回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学演習Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「確率」（1～15回
目)、「確率」（1～15回目)、「社会基盤計画学」（1～15回目)、「確率・統計」（1～15回目)
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度 「数理情報概論」(1, 2, 4, 10回目)
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」(3, 8回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「確率」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「確率・統計」（1～15回目)、「プログラ
ムデザイン」（1～15回目)
・ベクトルと行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)、「プ
ログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「基礎化学工学」（1～15回目)、「計1-6 算科学基礎」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回
目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・逆行列 「数理情報概論」(5, 6回目)、「線形代数Ⅰ」（1～15回目)、「線形代数Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)
・多項式関数、指数関数、対数関数 「数理情報概論」(2, 3回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「基礎化学工学」（1～15回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学Ⅰ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「セラミックス応用学演習Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回
目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)
・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係 「数理情報概論」(2, 3, 4, 8, 9回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「基礎化学工学」（1～15回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「セラミックス応用学演習Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15
回目)
・１変数関数の微分法、積分法 「数理情報概論」(2, 8回目)、「微分積分Ⅰ及び演習」（1～15回目)、「微分積分Ⅱ及び演習」（1～15回目)、「基礎化学工学」（1～15回目)、「化（１）データサイエンスと学工学実験」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「セラミックス応用学演習Ⅱ」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅰ」（1～15
して、統計学を始め様々回目)、「情報理論」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1
なデータ処理に関する～15回目)

知識である「数学基礎（統計数理、線形代数、・アルゴリズムの表現（フローチャート）「数理情報概論」(1, 2, 3, 4, 8, 9, 11, 12, 13回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「プロ
グラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース
微分積分）」に加え、ＡＩ論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」を実現するための手段（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)として「アルゴリズム」、
・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「数理情報概論」(1回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15「データ表現」、「プログ回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回
ラミング基礎」の概念や 1-7 目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15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「数理情報概論」(1回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回
知識の習得を目指す。
目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回
目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・探索アルゴリズム、リスト探索、木探索 「数理情報概論」(1, 10回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データベース論」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)

21・コンピュータで扱うデータ（数値、文章、画像、音声、動画など）「数理情報概論」(7, 14回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル
化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズ
ム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
・構造化データ、非構造化データ「数理情報概論」（4回目）、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構
造とアルゴリズム」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
2-2 ・情報量の単位（ビット、バイト）、⼆進数、⽂字コード「計算科学基礎」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プ
ログラミングⅠ」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「情報理論」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・配列、木構造（ツリー）、グラフ「数理情報概論」(7, 14回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回
目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「数理計画」（1～15回
目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・文字型、整数型、浮動小数点型「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「化学工学実験」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回
目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回
目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「化学工学実験」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
2-7 ・関数、引数、戻り値 「数理情報概論」(1, 7, 14回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プロ
グラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・順次、分岐、反復の構造を持つプログラムの作成「数理情報概論」(1, 7, 14回目)「化学工学実験」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「プログラミ
ングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリ
ズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)

22・データ駆動型社会、Society 5.0「数理情報概論」(1, 16回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15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）「数理情報概論」(1, 16回目)
・データを活用した新しいビジネスモデル 「数理情報概論」(1, 16回目)
・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「数理情報概論」(1～15回目)、「ソフトマテリアル化学Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回
目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「社会
基盤計画学」（1～15回目)・分析⽬的の設定 「数理情報概論」(1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とア
ルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「数理計画」（1～15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）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「ソフトマテリアル化学Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学
1-2 実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「セラミックス応用学実験Ⅱ」（1～15回目)、「物理・材料
数学Ⅱ」（1～15回目)、「社会基盤計画学」（1～15回目)
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「数理情報概論」(4,8,11,14回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回
目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)、「データ構造とアルゴリズム」（1～15回目)
・データの収集、加⼯、分割/統合「数理情報概論」(1, 7, 11, 12, 14回目)、「化学工学実験」（1～15回目)、「ソフトマテリアル化学実験Ⅰ」（1～15回目)、「ソフ
トマテリアル化学実験Ⅱ」（1～15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)、「物理・材料数学Ⅱ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラミングⅠ」（1～15回目)、「社会基盤計画学」（1～15回目)（２）ＡＩの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にＡＩを活用する際・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「情報社会論」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
2-1 ・ビッグデータ活用事例 「数理情報概論」(1, 16回目)の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的な・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 「数理情報概論」(1回目)
ものに加え、「データサ・人間の知的活動とAI技術（学習、認識、予測・判断、知識・言語、身体・運動） 「数理情報概論」(1，16回目)
3-1
イエンス基礎」、「機械学・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） 「数理情報概論」(1, 16回目)
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。
・AI倫理、AIの社会的受容性 「数理情報概論」(16回目)
・プライバシー保護、個人情報の取り扱い 「数理情報概論」(16回目)
3-2 ・AIに関する原則/ガイドライン 「数理情報概論」(16回目)
・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「数理情報概論」(16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）「数理情報概論」(1, 16回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習 「数理情報概論」(1〜15回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)
3-3 ・学習データと検証データ 「計算科学基礎」(1～15回目),「数理情報概論」(4, 12回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)・ホールドアウト法、交差検証法 「数理情報概論」(12回目)
・過学習、バイアス 「数理情報概論」(11〜13回目)
・ニューラルネットワークの原理 「数理情報概論」(14回目)、「計算科学基礎」（1～15回目)

3-4 ・ディープニューラルネットワーク（DNN） 「数理情報概論」(14回目)
・学習用データと学習済みモデル 「数理情報概論」(4, 12回目)

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習 「数理情報概論」(2〜14回目)

23

・順列、組合せ、集合、ベン図、条件付き確率「数理情報概論」（4回目）
・代表値（平均値、中央値、最頻値）、分散、標準偏差「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・相関係数、相関関係と因果関係「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)
・名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度「数理情報概論」（4回目）
・確率分布、正規分布、独立同⼀分布「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・ベクトルと行列「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・ベクトルの演算、ベクトルの和とスカラー倍、内積「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)
・行列の演算、行列の和とスカラー倍、行列の積「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・逆行列「数理情報概論」（4回目）、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)
・多項式関数、指数関数、対数関数「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)・関数の傾きと微分の関係、積分と面積の関係「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「プログラム
デザイン」（1～15回目)
・１変数関数の微分法、積分法「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)、「構造シミュレーション」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～
15回目)・アルゴリズムの表現（フローチャート）「化学工学実験」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・並び替え（ソート）、探索（サーチ）「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15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「プログラムデザイン」（1～15回目)
・探索アルゴリズム、リスト探索、⽊探索「プログラムデザイン」（1～15回目)
・文字型、整数型、浮動小数点型「化学工学実験」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・変数、代入、四則演算、論理演算「化学工学実験」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15回目)
・関数、引数、戻り値「数理情報概論」（4回目）、「化学工学実験」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)、「プログラムデザイン」（1～15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 Ⅰ
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
・データ駆動型社会、Society 5.0「プログラムデザイン」（1～15回目)れる。
Ⅱ

・データ分析の進め方、仮説検証サイクル「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・様々なデータ可視化手法（比較、構成、分布、変化など）「化学工学実験」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・データの収集、加⼯、分割/統合「化学工学実験」（1～15回目)、「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・ICT（情報通信技術）の進展、ビッグデータ「プログラミングⅡ」（1～15回目)
・機械学習、教師あり学習、教師なし学習、強化学習「数理情報概論」（4回目）
・過学習、バイアス「数理情報概論」（4回目）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）

数理情報の理論的基盤である「統計学・計算機科学・数学」のうち、統計学及び数学の基礎的な知識を身に付けるとともに、自身の専門分野における研究・開発過程で生じたデータに対して、必要な解析と統計的推測及び得られた知見を他者に伝える基本的な能力を修得する。

⑨プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://www.nitech.ac.jp/edu/tackle.html

24

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2

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
生命・応用化学科
物理工学科
電気・機械工学科
情報工学科
社会工学科
創造工学教育課程

合 計

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

入学
定員

収容
定員

210
105
200
145
150
100

844
424
804
584
604
400

210
106
203
143
149
101

92
39
185
129
26
73

212
99
203
153
150
102

0
0
28
0
0
14

910 3,660

912

544

919

42

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

25

0

0

0

0

0

0

0

合計

422
205
406
296
299
203
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0 1,831

履修率

50%
48%
50%
51%
50%
51%

50%