みなさん、AI を作ったことはありますか？ アプリを作ったことは？ そんなの高校では習っていないと言われそうですね。また、そんなの専門家や技術者がやることだろう、という声も聞こえそうです。しかし、現代では誰もがデジタル時代に必須の経験や知識を持っておくことが必要です。そのために用意されたのが本学の〈データサイエンス・ＡＩプログラム〉です。紹介映像をご覧ください。
※このプログラムの対象となるのは、2023 年以降の入学生です。どの学科に在籍する学生も、プログラムを受けることができます。
一年次からすこしずつ基本的な事柄を学び、在学中に無理なく一定のスキルと法律・倫理の知識を身に着けます。
| 配当年次 | 講義名称 | 内容 |
|---|---|---|
| 一年次 | データサイエンス概論 | 高度情報化社会におけるデータや AI（人工知能）の利活用について学び、基本的なデータの扱い方を身に付ける（必修） |
| ICT スキル I | 基本的なパソコン操作およびアプリケーションソフトの使い方を学び、文書作成のリテラシーを身に付ける（必修） | |
| 統計学概論 | 基本的な統計情報の作り方および読み方を学び、様々な現象のなかにパターンやトレンドを見つける力を身に付ける（必修） | |
| ICT スキル II | インターネット空間に置かれているビッグデータを取得したり、表計算ソフトによってデータの分析や視覚化をおこなったりする力を付ける（選択） | |
| 二年次 | データサイエンス I | 数学や統計学の知識を用いてデータの分析をおこなったり、AI（人工知能）の製作や利用をおこなったりするための基本知識を学ぶ（選択） |
| AI 基礎 | プログラミングにより AI（人工知能）を作り出す方法を学び、AI の機能を活かした製品やサービスの実例について学ぶ（選択） | |
| データサイエンス II | 社会に広がるビッグデータを取り込んでデータベースを作り、アプリケーションソフトを用いて社会的課題の解決に役立てる方法を学ぶ（選択） |
本学では、全国で展開されている「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を修了することも可能です。
それぞれの科目を履修する方法についてはシラバスを参照ください。
| 認定プログラム | 学修目標 | 本学で履修するべき科目 |
|---|---|---|
| リテラシーレベル | 数理・データサイエンス・AI を日常の生活、仕事等の場で使いこなすことができる基礎的素養を主体的に身に付けること。そして数理・データサイエンス・AI を扱う際には、人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志で AI 等の恩恵を享受し、これらを説明し、活用できるようになること。 | データサイエンス概論 |
| 応用基礎レベル | 数理・データサイエンス・AI 教育（リテラシーレベル）の教育を補完的・発展的に学び、データから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、AI を活用し課題解決につなげる基礎能力を修得すること。そして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。 | データサイエンス I |
| AI 基礎 |
全国的な取り組みについてはこちらをご覧ください。
http://www.mi.u-tokyo.ac.jp/consortium/index.html
社会福祉学科、多文化コミュニケーション学科の学生は、「ICTスキル II」「データサイエンス I」「AI 基礎」のほか、いくつかの授業を履修することで副専攻「AI とビジネス」を修了することができます。
詳しくは副専攻の説明を参照ください。
準備中
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