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)

 本学では、令和2年度より数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)を開始しました。その内容は数理・DS・AIに関する基礎や作法などを幅広く学べるもので、次の5項目にわたります。(DS: data science、AI: artificial intelligence)

  1. 項目① DSとAIの最新動向、社会の変化
  2. 項目② DSとAIの活用領域、活用法、有用性
  3. 項目③ DSとAIの活用現場、活用事例、それらの根拠となる数理的原理
  4. 項目④ DSとAIの能力の限界やプライバシ等の留意事項
  5. 項目⑤ 実データについて、データを読む、データを説明する、データを扱う

 いまの社会ではDSとAIが急速に普及し、DSとAIのことを知らなくては仕事や生活に不便が出てくるようになりました。福山大学ではDSとAIに関係する33科目が開講されています(学部・学科により履修できない科目があります)。その中でも情報処理基礎、情報処理応用、数理科学、情報処理技法、金融論特講、人工知能の6科目については、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)として開講しています。本学の学生は、どの学部・学科に属していても、下に示すカリキュラム・マップに沿って必修科目、選択科目、自由聴講科目を組み合わせて履修することにより上記の5つの項目のすべてを学ぶことが可能となっており、DSとAIに関する最新動向がどうなっているのか、何の役に立つのか、何に気を付けなければならないのかを理解し、そしてDSとAIを実際に活用する実力を身に付けることができます。

数理・データサイエンス・AI教育プログラムのカリキュラムマップ(令和3年度入学生)

項目 1年次 3年次
項目②
項目④
・情報処理基礎(共通基礎科目、必修)
・情報処理応用(自由聴講科目)
・情報処理技法(経済学部専門科目)    
項目①     ・人工知能(自由聴講科目)
項目③ ・数理科学(教養教育科目)
・情報処理応用(自由聴講科目)
  ・金融論特講(経済学部専門科目)
項目⑤    

 このカリキュラムマップに記載されている6科目の中から、項目①~⑤のすべてを網羅するように科目を組み合わせて履修し(例えば、情報処理基礎と人工知能、情報処理技法と金融論特講、など)、それらの科目の単位を取得した場合、希望者には「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)」の修了証を発行します。総合大学である福山大学でDSとAIについて学びませんか? DSとAIに関する学びに意欲のある学生を福山大学は応援します。

参考

・令和3年度の数理、DS及びAIに関連する開講科目

 共通教育科目:数理科学、情報処理基礎、情報処理応用

 専門科目:情報処理技法、金融論特講、経済統計学Ⅰ、経済統計学Ⅱ、計量経済学、スポーツ統計学、心理学統計法1、心理学統計法2、心理学実験1、心理学実験2、情報処理応用、発達心理学課題実習、発達心理学専門ゼミ、ロボット制御、ロボット応用、確率統計、建築デジタルデザインⅡ、データベースシステム、データベース演習、コンピューターサイエンス、人工知能、オペレーションズリサーチ、応用数学、バイオ情報処理演習、健康管理概論、生物統計学、バイオ情報処理演習、統計解析と臨床研究、薬学の基礎としての数学A、薬学の基礎としての数学B

・数理・データサイエンス・AI教育プログラムに関する自己点検・評価結果はこちら