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１-１
大学等名

金沢工業大学

プログラム名KIT数理データサイエンス教育プログラム

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 申請単位③ 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
工学部④ 修了要件
１）プログラムを構成する以下の指定科目10科目(※1)に合格し、工学部は18～20単位を修得すること。
【指定科目】●全学部共通：8科目「修学基礎A」（2単位）「ICT入門※2」（1単位）「プロジェクトデザインⅡ」（2単位）「線形代数Ⅰ」（2単位）「データサイエンス入門※2」（1単位）「プロジェクトデザイン実践」（2単位）●学部別指定科目＜工学部共通：1科目＞「工学のための数理工Ⅰ」（4単位）「AI基礎」（1単位）「プロジェクトデザインⅠ」（2単位）●学科別科目＜工学部＞ 機械応用プログラミングⅠ（2単位） ※機械工学科
数理モデルプログラミング（2単位） ※航空システム工学科
プログラミング言語（2単位） ※ロボティクス学科
電気電子プログラミング演習（3単位）※電気電子工学科
プログラミングⅠ（2単位） ※情報工学科
AIプログラミング入門（1単位） ※環境土木工学科※１ 2020、2021年度入学生は「9科目」と読み替える※２ 2020、2021年度入学生は、「ICT入門」（1単位）「データサイエンス入門」（1単位）の2科目を「ICT基礎」（2単位）で修得することとする

必要最低単位数18

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施⑤ 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Ⅰ

2 ○ ○

プロジェクトデザインⅠ

2 ○ICT入門 [2022以降対象]

1 ○

データサイエンス入門 [2022以降対象]
ＩＣＴ基礎 （再履修クラス）[2020,2021対象]工学のための数理工Ⅰ

4 ○ ○AIプログラミング入門

12 ○ ○

プロジェクトデザインⅠ

2 ○プロジェクトデザインⅡ

2 ○ ○

2○

○

プログラミング言語

2○

1 ○

○

電気電子プログラミング演習

3○

2 ○

○

プログラミングⅠ2○○2 ○1 ○○ＩＣＴ基礎（再履修クラス）[2020,2021対象]

2 ○

○

ＡＩ基礎

1 ○

○

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○○ ○ ○ ○ ○⑦ 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
プロジェクトデザインⅠ

2 ○プロジェクトデザインⅡ

2 ○プロジェクトデザイン実践

2 ○

選択項目

授業科目

授業科目

データサイエンス基礎Ⅰ [2022以降対象] データサイエンス応用基礎
データサイエンス応用基礎

ビジネスデータサイエンス

AI応用基礎

ネットワークセキュリティ

データエンジニアリング応用基礎⑨ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素○○

プロジェクトデザイン実践

ＩｏＴ基礎

必須 1-6 1-7 2-2 2-7数理モデルプログラミング

データサイエンス入門 [2022以降対象]⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

2

⑥ 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
修学基礎Ａ

授業科目

機械応用プログラミングⅠ

講義内容

単位数

選択項目

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】

1-6・ベクトルと演算、ベクトルの和、スカラー倍、内積、行列と積、逆行列 「線形代数Ⅰ」（第2､3、6、7回目）
・指数関数、対数関数「工学のための数理工Ⅰ」（第3、9、20回目）（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関 1-7 ・アルゴリズムの表現（ロジックツリー、フローチャート、サイクル図）「プロジェクトデザインⅠ」（第7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）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリ・文章、画像「ICT入門」 [2022以降対象]（第7回目）
ズム」、「データ表現」、 2-2 ・数値・画像、構造化データ、グラフ「データサイエンス入門 」[2022以降対象]（第1-7回目）「プログラミング基礎」
・文章、数値、画像、構造化データ、グラフ 「ＩＣＴ基礎」 [2020,2021対象]（第3､5、6、8-14回目）の概念や知識の習得を目指す。

・関数、分岐、繰り返し「機械応用プログラミングⅠ」（第4、5、9、10回目）
・関数、引数、分岐、繰り返し「数理モデルプログラミング」（第6、8、9回目）
・関数、分岐、繰り返し、変数「プログラミング言語」（第3、6、8回目）
2-7・関数、繰り返し「電気電子プログラミング演習」（第7-10、15-18回目）
・関数、変数、分岐、繰り返し「プログラミングⅠ」（第3、4、6、7、9、11-13回目）
・変数、関数、代入「AIプログラミング入門」（第2、3回目）

1-1

・学長講話（データ駆動型社会、Society5.0）「修学基礎A」（第2回目）
・問題発見解決プロセス（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定） 「プロジェクトデザインⅡ」（第1-30回目）

1-2

・データの収集、様々なデータ可視化手法（比較、分類、変化）「プロジェクトデザインⅠ」（第4-6回目）
・検証プロセス 「プロジェクトデザイン実践」（第1-30回目）

2-1

・ビッグデータ（都道府県人口データ）「データサイエンス入門」 [2022以降対象]（第7回目）
・ビッグデータ（都道府県人口データ）「ＩＣＴ基礎」[2020,2021対象]（第14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 3-1 ・AIの歴史、汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI） 「ＡＩ基礎」（第1回目）
実際にＡＩを活用する際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基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、 3-2 ・AI倫理、個人情報の取り扱い 「ＡＩ基礎」（第2回目）及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。
3-3 ・機械学習、AIの開発環境と実行環境「ＡＩ基礎」（第3、4､7回目）

3-4 ・自然言語処理、ニューラルネットワークの原理 「ＡＩ基礎」（第5-7回目）

3-9 ・AIの社会実装、ビジネス/業務への取り込み 「ＡＩ基礎」（第4、7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 ・ベン図、ロジックツリー、フローチャート、サイクル図「プロジェクトデザインⅠ」（第7回目）
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・データの収集、様々なデータ可視化手法（比較、分類、変化）「プロジェクトデザインⅠ」（第4-6回目）
修項目群であり、「データエンジニアリング基
Ⅱ ・問題発見解決プロセス（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定） 「プロジェクトデザインⅡ」（第1-30回目）礎」、及び「データ・ＡＩ活・検証プロセス 「プロジェクトデザイン実践」（第1-30回目）
用 企画・実施・評価」から構成される。

⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・ベクトルや行列、関数、演算といったデータの処理に関する基礎的な能力・ソートや探索、データ構造に関するデータを理解するアルゴリズムの基礎的な能力
・AIに関する基本概念、機械学習・自然言語処理・音声識別機能等の基本的仕組みを理解し、操作できる能力
・オープンデータ、ビッグデータ等を通してデータ駆動型社会の現状の把握・理解とデータを活用した地域課題解決の検証プロセスの理解と実践力・問題発見、問題解決に取り組む際に必要となるデータ収集、データ処理、データを読む力に加え、AIを活用する能力

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１-２
大学等名

金沢工業大学

プログラム名KIT数理データサイエンス教育プログラム

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 申請単位③ 教育プログラムの修了要件 学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
情報フロンティア学部④ 修了要件
１）プログラムを構成する以下の指定科目10科目(※1)に合格し、情報フロンティア学部は19単位を修得すること。
【指定科目】●全学部共通：8科目「修学基礎A」（2単位）「ICT入門※2」（1単位）「プロジェクトデザインⅡ」（2単位）「線形代数Ⅰ」（2単位）「データサイエンス入門※2」（1単位）「プロジェクトデザイン実践」（2単位）●学部別指定科目＜情報フロンティア学部共通：1科目＞「情報のための数学」「AI基礎」（1単位）「プロジェクトデザインⅠ」（2単位）（4単位）●学科別科目
＜情報フロンティア学部＞ プログラミング基礎 （2単位） ※メディア情報学科
プログラミング基礎 （2単位） ※経営情報学科
心理学のためのプログラミングⅠ（2単位） ※心理科学科※１ 2020、2021年度入学生は「9科目」と読み替える※２ 2020、2021年度入学生は、「ICT入門」（1単位）「データサイエンス入門」（1単位）の2科目を「ICT基礎」（2単位）で修得することとする
必要最低単位数19

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施⑤ 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Ⅰ

2 ○ ○

プロジェクトデザインⅠ

2 ○ICT入門 [2022以降対象]

1 ○

○

○

データサイエンス入門 [2022以降対象]

1 ○○ＩＣＴ基礎 （再履修クラス）[2020,2021対象]

2 ○○情報のための数学

4 ○ ○プログラミング基礎（FM）

22 ○ ○

プロジェクトデザインⅠ

2 ○プロジェクトデザインⅡ

2 ○ ○

単位数

必須 1-6 1-7 2-2 2-7

プログラミング基礎（FS）

2○

心理学のためのプログラミングⅠ

2○○⑥ 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
修学基礎Ａ

授業科目

授業科目

プロジェクトデザイン実践

2 ○
1 ○

○

ＩＣＴ基礎（再履修クラス）[2020,2021対象]

2 ○

○

ＡＩ基礎

1 ○

○

○ ○ ○ ○ ○⑦ 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
プロジェクトデザインⅠ

2 ○プロジェクトデザインⅡ

2 ○プロジェクトデザイン実践

2 ○

選択項目

授業科目

授業科目

データサイエンス基礎Ⅰ [2022以降対象] データサイエンス応用基礎
ＩｏＴ基礎

データサイエンス応用基礎

ビジネスデータサイエンス

AI応用基礎

ネットワークセキュリティ

データエンジニアリング応用基礎⑨ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

必須 1-1 1-2 2-1 3-1 3-2 3-3 3-4 3-9○

データサイエンス入門 [2022以降対象]⑧ 選択項目・その他の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

講義内容

単位数

選択項目

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】

・ベクトルと演算、ベクトルの和、スカラー倍、内積、行列と積、逆行列 「線形代数Ⅰ」（第2､3、6、7回目）
1-6 ・順列・組み合わせ・集合・平均・分散・条件付確率「情報のための数学」（第8、9、11-13、15-17、20、21、25、26

回目）（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学 1-7 ・アルゴリズムの表現（ロジックツリー、フローチャート、サイクル図）「プロジェクトデザインⅠ」（第7回目）
基礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩを実現するための手段として「アルゴリ・文章、画像「ICT入門」 [2022以降対象]（第7回目）
ズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」 2-2 ・数値・画像、構造化データ、グラフ「データサイエンス入門 」[2022以降対象]（第1-7回目）の概念や知識の習得
・文章、数値、画像、構造化データ、グラフ 「ＩＣＴ基礎」 [2020,2021対象]（第3､5、6、8-14回目）を目指す。

・関数、変数、繰り返し「プログラミング基礎」（FM）（第3、4、7、9回目）
2-7 ・関数、変数、引数、戻り値、分岐、繰り返し「プログラミング基礎」（FS）（第3、5-7回目）

・変数、関数「心理学野ためのプログラミングⅠ」（第3、6、7回目）

1-1

・学長講話（データ駆動型社会、Society5.0）「修学基礎A」（第2回目）
・問題発見解決プロセス（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定） 「プロジェクトデザインⅡ」（第1-30回目）

1-2

・データの収集、様々なデータ可視化手法（比較、分類、変化）「プロジェクトデザインⅠ」（第4-6回目）
・検証プロセス 「プロジェクトデザイン実践」（第1-30回目）

2-1

・ビッグデータ（都道府県人口データ）「データサイエンス入門」 [2022以降対象]（第7回目）
・ビッグデータ（都道府県人口データ）「ＩＣＴ基礎」[2020,2021対象]（第14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 3-1 ・AIの歴史、汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI） 「ＡＩ基礎」（第1回目）
実際にＡＩを活用する際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基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、 3-2 ・AI倫理、個人情報の取り扱い 「ＡＩ基礎」（第2回目）
及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。
3-3 ・機械学習、AIの開発環境と実行環境「ＡＩ基礎」（第3、4､7回目）

3-4 ・自然言語処理、ニューラルネットワークの原理 「ＡＩ基礎」（第5-7回目）

3-9 ・AIの社会実装、ビジネス/業務への取り込み 「ＡＩ基礎」（第4、7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 ・ベン図、ロジックツリー、フローチャート、サイクル図「プロジェクトデザインⅠ」（第7回目）
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・データの収集、様々なデータ可視化手法（比較、分類、変化）「プロジェクトデザインⅠ」（第4-6回目）
修項目群であり、「データエンジニアリング基
Ⅱ ・問題発見解決プロセス（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定） 「プロジェクトデザインⅡ」（第1-30回目）礎」、及び「データ・ＡＩ活・検証プロセス 「プロジェクトデザイン実践」（第1-30回目）
用 企画・実施・評価」から構成される。

⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・ベクトルや行列、関数、演算といったデータの処理に関する基礎的な能力・ソートや探索、データ構造に関するデータを理解するアルゴリズムの基礎的な能力
・AIに関する基本概念、機械学習・自然言語処理・音声識別機能等の基本的仕組みを理解し、操作できる能力
・オープンデータ、ビッグデータ等を通してデータ駆動型社会の現状の把握・理解とデータを活用した地域課題解決の検証プロセスの理解と実践力
・問題発見、問題解決に取り組む際に必要となるデータ収集、データ処理、データを読む力に加え、AIを活用する能力

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１-３大学等名

金沢工業大学

プログラム名KIT数理データサイエンス教育プログラム

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 申請単位③ 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
建築学部④ 修了要件
１）プログラムを構成する以下の指定科目10科目(※1)に合格し、建築学部は16単位を修得すること。
【指定科目】●全学部共通：8科目「修学基礎A」（2単位）「ICT入門※2」（1単位）「プロジェクトデザインⅡ」（2単位）「線形代数Ⅰ」（2単位）「データサイエンス入門※2」（1単位）「プロジェクトデザイン実践」（2単位）●学部別指定科目＜建築学部共通：1科目＞「建築のための数理工Ⅰ」（2単位）「AI基礎」（1単位）「プロジェクトデザインⅠ」（2単位）●学科別科目＜建築学部＞ AIプログラミング入門（1単位）※１ 2020、2021年度入学生は「9科目」と読み替える※２ 2020、2021年度入学生は、「ICT入門」（1単位）「データサイエンス入門」（1単位）の2科目を「ICT基礎」（2単位）で修得することとする

必要最低単位数16

単位履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施⑤ 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Ⅰ

2 ○ ○

プロジェクトデザインⅠ

2 ○ICT入門 [2022以降対象]

1 ○○

データサイエンス入門 [2022以降対象]

1 ○○ＩＣＴ基礎 （再履修クラス）[2020,2021対象]

2 ○○建築のための数理工Ⅰ

2 ○ ○AIプログラミング入門

1 ○

2 ○ ○

プロジェクトデザインⅠ

2 ○プロジェクトデザインⅡ2 ○ ○必須 1-6 1-7 2-2 2-7○

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○

プロジェクトデザイン実践

2 ○データサイエンス入門 [2022以降対象]

1 ○○ＩＣＴ基礎（再履修クラス）[2020,2021対象]

2 ○

○

ＡＩ基礎

1 ○

○

○ ○ ○ ○ ○⑦ 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
プロジェクトデザインⅠ

2 ○プロジェクトデザインⅡ

2 ○プロジェクトデザイン実践2 ○⑧ 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

データサイエンス基礎Ⅰ [2022以降対象]

データサイエンス応用基礎

ＩｏＴ基礎

データサイエンス応用基礎

ビジネスデータサイエンス

AI応用基礎

ネットワークセキュリティ

データエンジニアリング応用基礎

授業科目

授業科目

⑨ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

単位数○⑥ 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
修学基礎Ａ

授業科目

講義内容

単位数

選択項目

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】

1-6・ベクトルと演算、ベクトルの和、スカラー倍、内積、行列と積、逆行列 「線形代数Ⅰ」（第2､3、6、7回目）
・指数関数、対数関数「建築のための数理工Ⅰ」（第9-11回目）（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基 1-7 ・アルゴリズムの表現（ロジックツリー、フローチャート、サイクル図）「プロジェクトデザインⅠ」（第7回目）
礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩ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・文章、画像「ICT入門」 [2022以降対象]（第7回目）
ログラミング基礎」の概 2-2 ・数値・画像、構造化データ、グラフ「データサイエンス入門 」[2022以降対象]（第1-7回目）
念や知識の習得を目指
・文章、数値、画像、構造化データ、グラフ 「ＩＣＴ基礎」 [2020,2021対象]（第3､5、6、8-14回目）
す。

2-7 ・変数、関数、代入「AIプログラミング入門」（第2、3回目）

1-1

・学長講話（データ駆動型社会、Society5.0）「修学基礎A」（第2回目）
・問題発見解決プロセス（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定） 「プロジェクトデザインⅡ」（第1-30回目）

1-2

・データの収集、様々なデータ可視化手法（比較、分類、変化）「プロジェクトデザインⅠ」（第4-6回目）
・検証プロセス 「プロジェクトデザイン実践」（第1-30回目）

2-1

・ビッグデータ（都道府県人口データ）「データサイエンス入門」 [2022以降対象]（第7回目）
・ビッグデータ（都道府県人口データ）「ＩＣＴ基礎」[2020,2021対象]（第14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 3-1 ・AIの歴史、汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI） 「ＡＩ基礎」（第1回目）
実際にＡＩを活用する際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基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械 3-2 ・AI倫理、個人情報の取り扱い 「ＡＩ基礎」（第2回目）
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。

3-3 ・機械学習、AIの開発環境と実行環境「ＡＩ基礎」（第3、4､7回目）

3-4 ・自然言語処理、ニューラルネットワークの原理 「ＡＩ基礎」（第5-7回目）

3-9 ・AIの社会実装、ビジネス/業務への取り込み 「ＡＩ基礎」（第4、7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
Ⅱ礎」、及び「データ・ＡＩ活
用 企画・実施・評価」から構成される。

・ベン図、ロジックツリー、フローチャート、サイクル図「プロジェクトデザインⅠ」（第7回目）

・データの収集、様々なデータ可視化手法（比較、分類、変化）「プロジェクトデザインⅠ」（第4-6回目）
・問題発見解決プロセス（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定） 「プロジェクトデザインⅡ」（第1-30回目）
・検証プロセス 「プロジェクトデザイン実践」（第1-30回目）⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・ベクトルや行列、関数、演算といったデータの処理に関する基礎的な能力・ソートや探索、データ構造に関するデータを理解するアルゴリズムの基礎的な能力
・AIに関する基本概念、機械学習・自然言語処理・音声識別機能等の基本的仕組みを理解し、操作できる能力
・オープンデータ、ビッグデータ等を通してデータ駆動型社会の現状の把握・理解とデータを活用した地域課題解決の検証プロセスの理解と実践力
・問題発見、問題解決に取り組む際に必要となるデータ収集、データ処理、データを読む力に加え、AIを活用する能力

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１-４
大学等名

金沢工業大学

プログラム名KIT数理データサイエンス教育プログラム

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 申請単位③ 教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する② 対象となる学部・学科名称
バイオ・化学部④ 修了要件
１）プログラムを構成する以下の指定科目10科目(※1)に合格し、バイオ・化学部は18～19単位を修得すること。
【指定科目】●全学部共通：8科目「修学基礎A」（2単位）「ICT入門※2」（1単位）「プロジェクトデザインⅡ」（2単位）「線形代数Ⅰ」（2単位）「データサイエンス入門※2」（1単位）「プロジェクトデザイン実践」（2単位）●学部別指定科目＜バイオ・化学部共通：1科目＞「バイオ・化学のための数理Ⅰ」（4単位）「AI基礎」（1単位）「プロジェクトデザインⅠ」（2単位）●学科別科目＜バイオ・化学部＞ 化学コンピュータ演習（2単位） ※応用化学科
AIプログラミング入門（1単位） ※応用バイオ学科※１ 2020、2021年度入学生は「9科目」と読み替える※２ 2020、2021年度入学生は、「ICT入門」（1単位）「データサイエンス入門」（1単位）の2科目を「ICT基礎」（2単位）で修得することとする

必要最低単位数

18単位

履修必須の有無 令和４年度以前より、履修することが必須のプログラムとして実施⑤ 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Ⅰ

2 ○ ○

プロジェクトデザインⅠ

2 ○ICT入門 [2022以降対象]

1 ○○

データサイエンス入門 [2022以降対象]

1 ○○ＩＣＴ基礎 （再履修クラス）[2020,2021対象]

2 ○○バイオ・化学のための数理Ⅰ

4 ○ ○AIプログラミング入門

12 ○ ○

プロジェクトデザインⅠ

2 ○プロジェクトデザインⅡ2 ○ ○必須 1-6 1-7 2-2 2-7

2○

○

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○

プロジェクトデザイン実践

2 ○データサイエンス入門 [2022以降対象]

1 ○○ＩＣＴ基礎（再履修クラス）[2020,2021対象]

2 ○

○

ＡＩ基礎

1 ○

○

○ ○ ○ ○ ○⑦ 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
プロジェクトデザインⅠ

2 ○プロジェクトデザインⅡ

2 ○プロジェクトデザイン実践2 ○⑧ 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

データサイエンス基礎Ⅰ [2022以降対象]

データサイエンス応用基礎

ＩｏＴ基礎

データサイエンス応用基礎

ビジネスデータサイエンス

AI応用基礎

ネットワークセキュリティ

データエンジニアリング応用基礎

授業科目

授業科目

⑨ プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

単位数○⑥ 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
修学基礎Ａ

授業科目
化学コンピュータ演習

講義内容

単位数選択項目

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】

1-6・ベクトルと演算、ベクトルの和、スカラー倍、内積、行列と積、逆行列 「線形代数Ⅰ」（第2､3、6、7回目）
・指数関数、対数関数「バイオ・化学のための数理Ⅰ」（第5、6、8、9回目）（１）データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基 1-7 ・アルゴリズムの表現（ロジックツリー、フローチャート、サイクル図）「プロジェクトデザインⅠ」（第7回目）
礎（統計数理、線形代数、微分積分）」に加え、ＡＩ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・文章、画像「ICT入門」 [2022以降対象]（第7回目）
ログラミング基礎」の概
念や知識の習得を目指 2-2 ・数値・画像、構造化データ、グラフ「データサイエンス入門 」[2022以降対象]（第1-7回目）
・文章、数値、画像、構造化データ、グラフ 「ＩＣＴ基礎」 [2020,2021対象]（第3､5、6、8-14回目）
す。

2-7・関数「化学コンピュータ演習」（第13回目）
・変数、関数、代入「AIプログラミング入門」（第2、3回目）

1-1

・学長講話（データ駆動型社会、Society5.0）「修学基礎A」（第2回目）
・問題発見解決プロセス（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定） 「プロジェクトデザインⅡ」（第1-30回目）

1-2

・データの収集、様々なデータ可視化手法（比較、分類、変化）「プロジェクトデザインⅠ」（第4-6回目）
・検証プロセス 「プロジェクトデザイン実践」（第1-30回目）

2-1

・ビッグデータ（都道府県人口データ）「データサイエンス入門」 [2022以降対象]（第7回目）
・ビッグデータ（都道府県人口データ）「ＩＣＴ基礎」[2020,2021対象]（第14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 3-1 ・AIの歴史、汎用AI/特化型AI（強いAI/弱いAI） 「ＡＩ基礎」（第1回目）
実際にＡＩを活用する際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基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械 3-2 ・AI倫理、個人情報の取り扱い 「ＡＩ基礎」（第2回目）
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。

3-3 ・機械学習、AIの開発環境と実行環境「ＡＩ基礎」（第3、4､7回目）

3-4 ・自然言語処理、ニューラルネットワークの原理 「ＡＩ基礎」（第5-7回目）

3-9 ・AIの社会実装、ビジネス/業務への取り込み 「ＡＩ基礎」（第4、7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Ⅱ礎」、及び「データ・ＡＩ活用 企画・実施・評価」から構成される。

・ベン図、ロジックツリー、フローチャート、サイクル図「プロジェクトデザインⅠ」（第7回目）

・データの収集、様々なデータ可視化手法（比較、分類、変化）「プロジェクトデザインⅠ」（第4-6回目）
・問題発見解決プロセス（仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定） 「プロジェクトデザインⅡ」（第1-30回目）
・検証プロセス 「プロジェクトデザイン実践」（第1-30回目）⑩ プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）
・ベクトルや行列、関数、演算といったデータの処理に関する基礎的な能力・ソートや探索、データ構造に関するデータを理解するアルゴリズムの基礎的な能力
・AIに関する基本概念、機械学習・自然言語処理・音声識別機能等の基本的仕組みを理解し、操作できる能力
・オープンデータ、ビッグデータ等を通してデータ駆動型社会の現状の把握・理解とデータを活用した地域課題解決の検証プロセスの理解と実践力
・問題発見、問題解決に取り組む際に必要となるデータ収集、データ処理、データを読む力に加え、AIを活用する能力

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
金沢工業大学

大学等名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2020年度②履修者・修了者の実績
学部・学科名称

学生数

入学
定員

収容
定員

合計

男性

934
297
236
0
158000000000000000886
243
1620102

女性

令和3年度

修了者数
合計

男性

女性

履修者数
合計

男性

女性

令和2年度

修了者数
合計

履修者数

男性

女性

48 645 606 39 803 762 41 709 680
54 255 194 61 266 207 59 259 20274
110 230 183 47
0000000000056 52 42 10 124 83 4100000000000000000000000000000000000000000000000
6,275 1,480 5,920 1,625 1,393 232 953 843 110 1,423 1,235 188 968 882

2957
0
00

工学部
3,653 880 3,520
情報フロンティア学部 1,126 240 960
建築学部
907 200 800
環境・建築学部（募集停止）
5バイオ・化学部
584 160 640

合 計

令和4年度
履修者数

合計

令和元年度

修了者数

履修者数

平成30年度

修了者数

履修者数

平成29年度

修了者数

履修者数

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

女性

合計

男性

914 869285 225
230 16500
133 970000
000
000000004560
650
36000000000000000000000000
00

0
0
0
0
0

0
0
0
0
0

0
0
0
0
0

0
0
0
0
0

0
0
0
00

0
0
00
0

0
0
0
0
0

0

00

0

0

0

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0

0

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

0
0
0
0
0

0

0
0
0
0
00
0
0
00
0
0
00
0
0
00
0
0
0

0
0
0
0
0

0

00
000000000000000000000000000000000000000000000086 1,562 1,356 206

履修者
数
合計

修了者数

0履修率

女性

0 2,651 75%
0 848
88%
0 696
87%
00 #VALUE!
0 415
65%
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