CMSAI
教育プロジェクト
全学共通
AI数理データサイエンスプログラム
AI数理データサイエンスプログラム
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」
2023年申請予定
2022年度入学生から登録可
（登録・認定費用負担なし）
卒業に必要な単位の中でプログラム修了認定を受けられます
（このプログラムのために追加で単位を取る必要はありません）
数理・データサイエンス・AIは，今後のデジタル社会の基礎知識として捉えられ，文・理を問わず全ての大学・高専生が身につけておくべき素養と考えられています．
中部大学では，全学共通科目としてこのプログラムを提供し，以下に示す所定の単位取得者にプログラム修了証書を授与します（履歴書に記入でき，就活にも利用できます．卒業要件の範囲内で単位取得可能です）．
プログラム修了要件：必修科目１科目（２単位）と選択科目３科目中２科目（４単位），計６単位以上取得
必修科目
・情報スキル入門（１年次春学期開講．スキル教育科目）
選択科目
・情報スキル活用（１年次秋学期開講．スキル教育科目）
・データサイエンスのための数理要論（１年次秋学期開講．科学技術リテラシー）
・問題解決のための統計学入門（１年次秋学期開講．科学技術リテラシー）
注）：プログラム修了認定を受けるにはプログラムへの参加登録が必要です．登録料等は無料です．
詳細はAI数理データサイエンスセンター事務室に問い合せてください．
CMSAI提供授業科目
最先端のAI，データサイエンス，数学・数理科学，計算機科学，脳神経科学などの幅広い分野にわたる基礎から応用まで深く学ぶための授業を提供しています．
担当：奥島
データサイエンスのための数理要論
全学部生を対象に，数理科学，データサイエンスの修得に必要不可欠な数学的素養を涵養する．
担当：後藤
問題解決のための統計学入門
全学部生を対象に，実社会の課題を統計学に基づき分析する力を涵養する．
担当：河野
応用線形代数
物理学，工学，確率論，統計学からの応用例とともに，線形代数学の応用について実践的に学ぶ．
担当：後藤
データサイエンスの基礎
理工学上の課題解決に必要となる統計学の基礎と応用を実践的に学ぶ．
担当：塚田
数理科学A
複雑な課題の解決に必要不可欠なグラフ理論，複雑ネットワーク理論などの基礎について幅広く学習する．
担当：荒井
数理科学B
力学系理論の考え方と，その応用に必要となる数学の基礎を学ぶ．
担当：平川
問題解決のためのアルゴリズムとデータ構造
様々な問題解決の基盤となるアルゴリズムとデータ構造について学習する．
担当：平川
人工知能アルゴリズムの活用
機械学習技術の実践的活用に必要不可欠な機械学習アルゴリズムの基礎知識とその応用について学ぶ．
担当：藤吉，山下
データサイエンス プログラミング
データの中から関連性を抽出し，これをもとに予測，分類，推定を行う計算手法に習熟する．
担当：河野
物質の量子論的基礎と量子コンピュータ入門
量子計算の基本原理の学習を通じて，数学，計算機科学，物理学の複合領域を学ぶ動機付けを与える．
担当：塚田，稲垣，
平田，津田
AIのための脳神経科学
脳により統御される生体の制御・情報処理機構の最新の知見を学ぶことで，脳神経科学の体系的知識を身に付ける．