本学では全学共通の学部教育プログラムとして数理?データサイエンス?AI教育プログラム（応用基礎レベル）を設定しています。本プログラムは、数理?データサイエンス?AI教育プログラム（リテラシーレベル）に続く応用基礎についてのプログラムであり、応用例を学ぶことで、データサイエンスおよびAIの基本的な概念と手法について理解するための教育を行います。

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（応用基礎レベル）

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（応用基礎レベル）に認定されています（認定の有効期限：腾博会官网988512年3月31日）。

• 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（応用基礎レベル）」
• 本学の認定制度への申請内容

1．教育プログラムの名称?概要

（1）名称	『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）』
（2）概要	全学共通の学部教育プログラムとして数理?データサイエンス?AI教育プログラム（応用基礎レベル）を設定し、本プログラム修了者には修了証を発行する。 　なお、本プログラムは、数理?データサイエンス?AI教育プログラム（リテラシーレベル）に続く応用基礎についてのプログラムであり、応用例を学ぶことで、データサイエンスおよびAIの基本的な概念と手法について理解するための教育を行う。

2．授業科目及び修了要件

数理?データサイエンス?AI教育プログラム（リテラシーレベル）の修了要件である「データサイエンス入門A（1単位）」及び「データサイエンス入門B（1単位）」を修得していることに加えて、以下の要件を満たすとき、修了とする。なお、所属する学科以外の科目については、他学部?他学科開設科目履修制度を用いて履修すること。

授業科目	開設学科	学年	単位	修了要件	備考
データサイエンス（※）	海洋環境科学科	3	2	1科目を履修し単位を修得すること。
データサイエンス（※）	流通情報工学科	3	2		他学部?他学科履修の場合は２年次の履修可
データサイエンス演習 （2023年度以前入学者）	流通情報工学科	2	1	1科目を履修し単位を修得すること。	他学部?他学科履修の場合は遠隔にて受講可
データサイエンスAI実践 （2024年度以降入学者）		2	2

3．学生が身に付けられる能力

（1）「データサイエンス入門A」（応用基礎レベルに関わる部分）

1. データサイエンスを学ぶことの意義を理解する。
2. AIのこれまでの変遷や技術背景を理解する。
3. AIを応?する際の権利や倫理について理解する。

（2）「データサイエンス入門B」（応用基礎レベルに関わる部分）

1. データ分析の基礎を理解する
2. データ?AI利活用に必要なプログラミングの基礎を理解する

（３）「データサイエンス」

応用例を学ぶことで、データサイエンスの基本的な概念と手法について理解する。

1. データサイエンスを学ぶことの意義を理解する。
2. 分析目的に応じ、適切なデータ分析手法、データ可視化手法を選択できる。
3. 分析結果を元に、起きている事象の背景や意味合いを理解できる。?

（４）「データサイエンスAI実践」

応用例を学ぶことで、AIの基本的な概念と手法について理解する。

1. データを収集?処理?蓄積するための技術の概要を理解する。
2. コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を理解する。?
3. 機械学習、深層学習、強化学習の基本的な概念を理解する。
4. 複数のAI技術が組み合わされたAIサービス/システムの例を説明できる。

4．自己点検?評価の結果

• 2024年度自己点検?評価報告書