データサイエンス・AI教育プログラムホーム数理・データサイエンス・AI教育プログラム「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」とは政府の「AI戦略2019」を踏まえて、文部科学省で「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」が始まっています。本学でもこの制度に合わせて、文理を問わずすべての学部・学域の学生を対象として、下記の「リテラシーレベル」と「応用基礎レベル」という二つのプログラムを提供します。(*)これらのプログラムでは、「数理・データサイエンス・AI」分野を体系的に理解し、幅広い知識を身につけたうえで、自らの専門分野にこれらを応用して社会で活躍できる人を養成することを目指しています。各プログラムの要件を修了(=指定した科目の単位を修得)した学生には、卒業時にプログラム修了認定を行います。全ての学部・学域の学生を対象とします。(どちらも大学院生は含みません。社会におけるデータ・AI利活用について理解し、説明することができる。(例:社会や日常生活の変化、現在の技術とそれによってできること・できないこと、利点・欠点)基礎的素養としてのデータリテラシーを身に付け活用することができる。(例:データの特徴を読み解く、データを適切に可視化し他者に説明する、小規模なデータを集計・加工する)データ・AI利活用における留意事項を理解し、説明することができる。データサイエンス基礎B」または「数理・データサイエンス基礎C」のいずれか1科目(2単位)を修得すること。(150.4KB)※指定科目一覧は、リテラシーレベル、応用基礎レベル共通です。リテラシーレベルは大阪公立大学の学生のみを対象としています。(6.4MB)※指定科目シラバスは、リテラシーレベル、応用基礎レベル共通です。リテラシーレベルは大阪公立大学の学生のみを対象としています。最新のシラバス情報は、学生ポータル(UNIPA)へログインして閲覧してください。(毎日AM1:00~AM6:00はメンテナンスのため停止しています。)学生ポータル(UNIPA)学外の方は、下記からシラバスの検索・閲覧ができます。数理・データサイエンス・AIを学ぶことの意義を理解する。データ・AI利活用の基盤となる数学、アルゴリズム、プログラミングの基礎を理解する。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。目的に応じた適切なデータ分析・可視化手法を選択できる。データを収集・処理・蓄積するための技術を理解し、活用できる。(AI)基礎」「データエンジニアリング(DE)基礎」「データサイエンス(DS)基礎」の各科目群から、それぞれ1科目以上(合計4単位以上)を修得すること。(136.2KB)※指定科目一覧は、リテラシーレベル、応用基礎レベル共通です。リテラシーレベルは大阪公立大学の学生のみを対象としています。(1.1MB)※指定科目シラバスは、リテラシーレベル、応用基礎レベル共通です。リテラシーレベルは大阪公立大学の学生のみを対象としています。最新のシラバス情報は、学生ポータル(UNIPA)へログインして閲覧してください。(毎日AM1:00~AM6:00はメンテナンスのため停止しています。)学生ポータル(UNIPA)学外の方は、下記からシラバスの検索・閲覧ができます。枠を超えて数理・データサイエンス教育に関する調査研究を行う「数理・データサイエンス教育研究センター」の運営会議のもとに「数理・データサイエンス・AI教育プログラム運営委員会」を設置し、教育プログラムの運営を行っています。(リテラシーレベル)(認定後に公開します。)申請書(応用基礎レベル)(認定後に公開します。Analyticsを利用しています。Analyticsは、クッキーを利用して利用者の情報を収集します。kyik-mds-office[at]ml.omu.ac.jp[at]の部分を@と変えてください。University.。