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

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)


登録説明会
2022年7月13日15:20~@947講義室 or zoom
事前登録は
ここから

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.