秋田県立大学「数理・データサイエンス・AI応用基礎」プログラム
秋田県立大学では、内閣府・文部科学省・経済産業省による大学等における数理・データサイエンス・AI教育を奨励するための「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に対応するため、秋田県立大学「データサイエンス入門」プログラムを令和4年度から実施しています。（令和5年度リテラシーレベル認定済み。）令和5年度より、数理・データサイエンス・ＡＩを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行う、秋田県立大学「数理・データサイエンス・AI応用基礎」プログラムを開設します。
なお、本プログラムは文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」に、令和６年度に申請予定です。
※制度について詳しくはこちら→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）(外部リンク)
プログラム概要
データサイエンス入門 プログラム【対象：全学 学部生】
★修了要件
- 各学部で所定の単位(下表)をすべて修得していること
| システム科学技術学部 | 生物資源科学部 | ||
| 1年次 | 前期 (1セメスター) |
システム科学入門 | 生物資源科学への招待 |
| 情報・データサイエンス基礎※ | コンピュータ・リテラシー | ||
| 科学技術史 | |||
| 後期 (2セメスター) |
情報・データサイエンス基礎※ |
詳しくはこちら → データサイエンス入門プログラム（数理・データサイエンス・AI教育プログラム）
数理・データサイエンス・AI応用基礎 プログラム【対象：システム科学技術学部】
★修了要件
- 「データサイエンス入門」プログラムを修了していること
- 各学科で所定の単位(下表)をすべて修得していること
| 機械工学科 | 知能メカトロニクス学科 | 情報工学科 | 建築環境システム学科 | 経営システム工学科 | ||
| 1年次 | 前期 (1セメスター) |
線形代数学 | ||||
| 解析学Ia ※ | ||||||
| 確率・統計学 | 確率・統計学 | |||||
| 後期 (2セメスター) |
解析学Ib ※ | |||||
| 解析学II | ||||||
| プログラミング基礎 | 確率・統計学 | 確率・統計学 | PythonプログラミングI(経営開設) | PythonプログラミングI | ||
| 知能機械製作学 | センサ工学 | プログラミングI | ||||
| 知能メカトロニクス通論I | ||||||
| 2年次 | 前期 (3セメスター) |
プログラミングII | 確率・統計学 | 経営情報システム論 | ||
| データサイエンス入門 (経営開設) |
データサイエンス入門 | |||||
| 後期 (4セメスター) |
プログラミング言語II | アルゴリズムとデータ構造 | PythonプログラミングII (経営開設) |
PythonプログラミングII | ||
| システム科学演習 | 建築CAD演習 | |||||
| 3年次 | 前期 (5セメスター) |
人口知能 (情報開設) |
機械知能学 | システム創成プロジェクト実習 | 機械学習 (経営開設) |
機械学習 |
| 人工知能 | ||||||
| 後期 (6セメスター) |
機械工学演習II | |||||
※(情報開設)(経営開設)の記載は、それぞれ情報工学科・経営システム工学科開設科目を他学科履修により履修することを示す。
※各科目のシラバス（授業概要・授業計画等）は、学生ポータル(Webシラバス)に掲載。
身につけることのできる能力(シラバス「授業の目標」より抜粋)
- 基本的な数学上の概念や考え方についての系統的な理解を深めると共に、必要となる初歩的な計算力及び証明・図形的表現を含む説明能力を身につける。
- 問題認識・解決能力、表現力、コミュニケーション力などのエンジニアリングデザイン能力を身につける。
- 「このぐらいのプログラムを書けば，このくらいのことができるんだ」と感じられるプログラマ的感覚を身につける。
学内実施体制等
実施体制
◆プログラムの運営責任者： 副学長◆プログラムを改善・進化させるための組織・委員会等：教育改革・支援センター、教務委員会
◆プログラムの⾃⼰点検・評価を行う組織・委員会等：教育改革・支援センター、教務委員会