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）【工学部】

異分野融合のイノベーションを創出する人材を育成するESTEAM教育を推進している玉川大学は、工学部の全学科を対象に、データサイエンス・人工知能（AI）に関する知識及び技術について体系的な教育プログラムを設けています。

正規課程の中から指定された授業を履修することで、工学部の全学科の学⽣が、人工知能（AI＝Artificial Intelligence）やデータサイエンスの知識や技術、倫理観などを学ぶことができます。

身に付けることができる能力

データサイエンス・AIを活用して、人や社会に関わる課題を発見し、その解決に向けて構想・実践するための基礎的かつ応用的な能力を身に付ける。
具体的には、文部科学省の応用基礎レベルモデルカリキュラムにおける基礎的な必須項目を必須科目として修得することにより、統計学、数理、情報に関する基盤を踏まえ、データの収集、整理、可視化、分析を行う力を養う。
あわせて、AIの基礎、機械学習、深層学習、生成AIの特徴と活用可能性、さらに社会実装や運用に関する基本的な理解を修得する。さらに、本学では、各学科の専門性に応じた選択必須科目を配置することで、情報通信、ソフトウェア、マネジメント、デザインサイエンスといった各領域のドメイン知識を生かしながら、データサイエンス・AIを専門分野の課題解決へと接続できる構成としている。
加えて、演習や課題解決型学習を通じて、データやAIを適切かつ倫理的に活用し、意思決定や価値創出につなげる実践力を身に付ける。

開講されている科目の構成と修了要件

工学部生

必修・選択	科目名	情報通信工学科	ソフトウェアサイエンス学科	マネジメントサイエンス学科	デザインサイエンス学科
必修・選択	科目名	単位数
必須科目（共通科目）	代数学Ⅰ	2	2	2	2
	解析学Ⅰ	2	2	2	2
	プログラミングⅠ	2	2	2	2
	データサイエンス・AI基礎	2	2	2	2
選択必須科目（学科指定科目）	データサイエンス入門	2
	データサイエンスⅠ	2
	データ処理		2
	情報処理技術		2
	データサイエンス基礎演習			2
	データサイエンス応用演習			2
	確率統計学Ⅰ				2
	デザインサイエンス実験				1
修了要件（※）		12	12	12	11