様式２

プログラムを構成する授業科目について
学部・学科単位のプログラム①具体的な修了要件②申請単位プログラムを構成する「基礎科目群」を10単位、「専門科目群」を3単位以上、合計13単位以上を取得すること。
基礎科目群は、１．線形代数学1、２．線形代数学Ⅱ、３．微分積分学Ⅰ、４．微分積分学Ⅱ、５．基礎統計学入門、専門科目群は、６．数理データサイエンス基
礎（先進工学科）、７．建築の数理・情報（建築学科）、８．プログラミング演習（各PGで名称が異なる）から構成される。
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
単位数 必修
開講状況 1-6 1-7 2-2 2-7
授業科目
授業科目
線形代数学Ⅰ
建築の数理・情報（建築学科）
2 ○ 一部開講 ○線形代数学Ⅱ
プログラミング演習
2 ○ 一部開講 ○微分積分学Ⅰ
2 ○ 一部開講 ○微分積分学Ⅱ
2 ○ 一部開講 ○基礎統計学入門
2 ○ 一部開講 ○数理・データサイエンス基礎（先進工学科） 2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○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
単位数 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・データサイエンス基礎（先進工学科）
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○建築の数理・情報（建築学科） 2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○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
単位数 必修
開講状況
授業科目
数理・データサイエンス基礎（先進工学科）
2 ○ 一部開講
建築の数理・情報（建築学科）
2 ○ 一部開講
プログラミング演習
1 ○ 一部開講⑥選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目
人工知能
プログラミング言語Ⅲ及び演習
プログラミング言語Ⅳ及び演習

選択項目
AI応用基礎
データサイエンス応用基礎
データエンジニアリング応用基礎

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授業科目

単位数

単位数

必修

授業科目

授業科目

必修

開講状況

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

2 ○ 一部開講 ○ ○ ○ ○1 ○ 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

・数学基礎（線形代数学全般） 「線形代数学Ⅰ」、「線形代数学Ⅱ」（１～15回目）
・数学基礎（微分積分学全般） 「微分積分学Ⅰ」、「微分積分学Ⅱ」（１～15回目）

1-6 ・数学基礎（統計学基礎） 「基礎統計学入門」（１～15回目）（１）データサイエンスとし・数学基礎（線形代数学基礎、統計学基礎） 「数理・データサイエンス基礎」（3，5回目）または「建築の数理・情報」（3，5回目）て、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識・探索（サーチ）、探索アルゴリズム、木探索、計算量（オーダー） 「数理・データサイエンス基礎（または、建築の数理・情報）」（6回目）
である「数学基礎（統計数 1-7
理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するため・データ表現 「数理・データサイエンス基礎」（2回目）の手段として「アルゴリズ 2-2 ・データ表現 「プログラミング演習」（１～15回目） なお、従来工学部には、共通科目「プログラミング演習」が存在したが、現在は、各PGで必要となるプログラミング能力はム」、「データ表現」、「プロ異なるため、名称や内容が変更されている。このため、授業の構成は異なっているが、各分野で必要なプログラミング能力とそのデータ表現を必ず習得させている。
グラミング基礎」の概念や知識の習得を目指す。
・データ型、変数、代入、演算、関数、3制御構造（順次、分岐、反復） 「数理・データサイエンス基礎」（5回目）
2-7 ・プログラミング基礎 「プログラミング演習」（１～15回目） なお、従来工学部には、共通科目「プログラミング演習」が存在したが，現在は，各PGで必要となるプログラミング能力は異なるため、名称や内容が変更されている。このため、授業の構成は異なっているが、各分野で必要なプログラミング能力とそのデータ表現を必ず習得させている。

1-1 ・データ駆動型社会とデータサイエンス、Society 5.0 「数理・データサイエンス基礎」（1回目）または「建築の数理・情報」（1回目）

1-2 ・分析設計 「数理・データサイエンス基礎」（2回目）（２）ＡＩの歴史から多岐に 2-1 ・.ビッグデータとデータエンジニアリング 「数理・データサイエンス基礎」（2回目）または「建築の数理・情報」（2回目）
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・AIの歴史、推論、探索 「数理・データサイエンス基礎」（1回目）または「建築の数理・情報」（1回目）
を活用する際の構築から 3-1 ・汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI） 「数理・データサイエンス基礎」（6回目）または「建築の数理・情報」（6回目）
運用までの一連の流れを知識として習得するＡＩ基礎的なものに加え、「データ 3-2 ・AIの公平性、AIの信頼性、AIの説明可能性 「数理・データサイエンス基礎」（6回目）または「建築の数理・情報」（6回目）
サイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」
・実世界で進む機械学習の応用と発展、機械学習、教師あり学習、教師なし学習、学習データと検証データ「数理・データサイエンス基礎」（6回目）または「建築の数理・情3-3 報」（6回目）から構成される。
・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）、ニューラルネットワークの原理、ディープニューラルネットワーク（DNN）、畳み込みニューラルネットワー

3-4 ク（CNN）「数理・データサイエンス基礎」（7回目）または「建築の数理・情報」（7回目）

・AIの社会実装、ビジネス/業務への組み込み 「数理・データサイエンス基礎」（1回目）または「建築の数理・情報」（1回目）

3-9 ・AIの学習と推論、評価、再学習，AIの開発環境と実行環境 「数理・データサイエンス基礎」（5回目）または「建築の数理・情報」（5回目）

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「数理データサイエンス基礎」または「建築の数理・情報」の第2-7回目の講義によって、学生はモデルデータを用いて、データエ
Ⅰ ンジニアリングにおけるデータ収集・加工、学習、評価といった一連の流れを学習する。さらに、毎回出題する演習課題に取り組むことによって、具体的にデータをハンドリングできる能力を習得できる。
（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。

「数理・データサイエンス基礎」の第8-15回目の講義において、機械工学、電気電子工学、化学工学、化学生命工学、海洋土木工学、建築学、情報生体工学といった工学を構成する幅広い分野における数理・データサイエンス・ＡＩの活用事例を学ぶ。「建築の数理・情報」の第8-15回目の講義において、工学と建築の幅広い分野における数理・データサイエンス・ＡＩの活用事例を学Ⅱぶ。この結果、学生は、自らの専門分野だけでなく、広範な工学分野、南九州固有の問題、学際的な諸問題について「データ・ＡＩ活用、企画・実施・評価」の実態への理解を深めることができる。同時に、各分野のデータを活用した演習を通じ、学生は、「手触り感」を体験するとともに、実践力を習得する。

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）
1) 目的に応じて適切なデータ収集・抽出・分析を行う能力
2) 幅広い工学分野や学際分野に数理データサイエンスを応用する能力
3) 南九州の特徴的な問題と数理データサイエンスとの関係性についての知識
4) AI技術を活用し課題解決につなげる能力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.eng.kagoshima-u.ac.jp/mdash/3/7

■科目名：建築の数理・情報■前後期：前期 ■実施期：2 年次前期

■区分：必修

■単位数：2 単位■担当教員：横須賀洋平 ■代表者教員連絡先等：yokosuka@aae.kagoshima-u.ac.jp■授業の概要（目的と内容）：
数理・データサイエンスは高度情報社会(Society5.0)を支える中核技術であり、イノベーション創出のための基礎学力として不可欠である。本講義では、複数の分野における基盤的な内容であるデータ解析、確率論、統計分析などを解説し、活用するための基礎的な理解を得ることを目的とする。各分野における実際のデータを用いた演習と時間外学習を通して、実践的な基礎力を体得することをめざす。
■受講学生が達成すべき目標：
以下を修得することを達成すべき目標とする。
1. 数理・データサイエンスを理解する上で最低限必要となる専門用語，術語を把握する。
2. 演習を通じて統計学への具体的な活用方法を知り，理解を深める。
3. 数理・データサイエンス向きのツールを実際に活用できる。
4. 数理・データサイエンスの実社会での活用事例について知る。
■成績の評価基準：
上記目標 1～4 の達成度を以下の 2 項目で評価する．
・小テスト：50％
・演習課題：50％■授業計画：
1. ガイダンス，データ駆動型社会実現に向けたデータサイエンス
2. データとは，データ分析とは
3. データの可視化
4. データ分析手法
5. プログラミング基礎
6. 人工知能基礎
7. 深層学習基礎
8. 工学分野における数理・データサイエンスの応用事例(1)9. 工学分野における数理・データサイエンスの応用事例(2)
10. 建築計画分野における数理・データサイエンスの応用事例(1)
11. 建築計画分野における数理・データサイエンスの応用事例(2)
12. 建築環境分野における数理・データサイエンスの応用事例(1)
13. 建築環境分野における数理・データサイエンスの応用事例(2)14. 建築構造分野における数理・データサイエンスの応用事例(1)
15. 建築構造分野における数理・データサイエンスの応用事例(2)■授業時間外学習：

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講義の最後に指示される予習・復習内容やレポート課題について自己学習する。１コマの授業に対して、4 時間，授業時間外学習をすること■参考書・教科書：
参考書： 「データサイエンス入門（学術図書出版社，編/竹村彰通 他）」，
「R によるデー
タサイエンス データ解析の基礎から最新手法まで（森北出版，金明哲 著）」■オフィスアワ－：
水,木曜 5 時限■修得しておくべき科目・必要な予備知識：
情報活用、線形代数学 I、線形代数学 II, 基礎統計学入門、微分積分学 I、微分積分学 II■学科の学習・教育到達目標との関連：
学習・教育到達目標(B)■授業形態：
講義ならびに演習■アクティブ・ラーニング
その他(演習)■実務経験のある教員による実践的授業「応用事例（8-15 回目の講義）」において，研究上での実務経験を踏まえた実践的な授業を実施する。

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別表２（教育課程関係）

工学部専門教育科目一覧
先進工学科区分

授 業 科 目 名
微分積分学Ⅰ

工学基礎教育強化科目

必修科目

学部共通科目専門
教

線形代数学Ⅰ
物理学基礎Ⅰ

工学概論系科目

必修科目

工学概論

分野融合科目

選択必修科目

学部開設科目

分野融合科目

選択必修科目学科開設科目工学基盤情報科目

必修科目

数理・データサイエンス基礎

学科共通科目育

微分積分学Ⅱ

科

工学基礎教育強化科目

必修科目

目

線形代数学Ⅱ
物理学基礎Ⅱ

プログラム科目

就業力育成科目

必修科目

工学倫理

分野基盤科目

必修科目

各プログラム開設科目

選択必修科目/
各プログラム開設科目

分野専門科目
選択科目

建築学科
区

分

授 業 科 目 名
微分積分学Ⅰ

工学基礎教育強化科目

必修科目

学部共通科目専

物理学基礎Ⅰ
工学概論系科目

必修科目

工学概論

分野融合科目

選択必修科目

学部開設科目工学基礎教育強化科目

必修科目

門

微分積分学Ⅱ教

線形代数学Ⅱ

育科
目

線形代数学Ⅰ

就業力育成科目

必修科目

工学倫理

工学基盤情報科目

必修科目

建築の数理・情報プログラム科目
必修科目
プログラム開設科目

総合力養成基礎科目
選択必修科目
総合力養成実践科目

必修科目

プログラム開設科目

分野基盤科目

必修科目

プログラム開設科目

分野専門科目

選択必修科目プログラム開設科目

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鹿児島大学工学部の数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）取組概要
プログラム名称：数理・データサイエンス・AI応用基礎力育成プログラム
修了要件：プログラムを構成する「基礎科目群」を10単位、「専門科目群」を3単位以上、合計13単位以上を取得すること。

基礎科目群：1. 線形代数学Ⅰ，2. 線形代数学Ⅱ，3. 微分積分学Ⅰ，4. 微分積分学Ⅱ，5. 基礎統計学入門
専門科目群：6. 数理・データサイエンス基礎（先進工学科），7.建築の数理・情報（建築学科）, 8. プログラミング演習

本教育プログラムで修得できる知識および能力：

1) 目的に応じて適切なデータ収集・抽出・分析を行う能力
2) 幅広い工学分野や学際分野に数理データサイエンスを応用する能力
3) 南九州の特徴的な問題と数理データサイエンスとの関係性についての知識
4) AI技術を活用し課題解決につなげる能力

数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）の授業科目構成
授業内容

工学部全学生へ応用基礎レベル教育を提供
リテラシーレベル
修了要件科目

必修科目

情報活用選択科目

リテラシーレベル教育

応用基礎レベル修了要件科目
線形代数学Ⅰ 線形代数学Ⅱ 基礎統計学 プログラミング 数理・データ
建築の数理・情報サイエンス基礎
入門
微分積分学Ⅰ 微分積分学Ⅱ
演習(建築学科)(先進工学科)

応用基礎コアⅠ：データ表現とアルゴリズム
応用基礎コアⅡ： AI ･ データサイエンス基礎
応用基礎コアⅢ： AI ･ データサイエンス実践

プログラミング言語Ⅲ及び演習

プログラミング言語Ⅳ及び演習

AI 応用基礎
データサイエンス応用基礎
データエンジニアリング応用基礎
数学発展
課題解決型学習(PBL)

応用数学系科目

エンジニアリング・デザイン系科目

卒業研究

人工知能

関連科目

点検・ 評価

効果的・効率的な教育プログラムの提供の工夫
効果検証とそれに基づく改善のサイクルを継続的／組織的に実施

Plan

工学部数理・データサイエンス・
ＡＩ 教育プログラム応用基礎
レベルWG

Do

数理・データサイエンス・AI
科目担当教員
（講義・演習・実習）

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プログラム修了生の就職先や産業界からの意見・評価

Check
工学部 ＦＤ委員会（授業評価アンケート）

Action
工学部 運営会議