履修・授業　「南山大学 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）」

プログラムの目的

社会からの要請への対応および、大学生が身に付けることが望ましい能力でもあることから、2027年度より全学部生を対象とした「南山大学 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）」を開始しています。本プログラムは、文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に準拠し、数理・データサイエンス・AIの応用的素養を涵養することを目的としています。
※本プログラムは、2027年度「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定制度（応用基礎レベル））に申請予定で、2026年度以降入学生が対象となります。

授業概要

現在進行中の社会変化（第4次産業革命、Society5.0）の中において、データやAIの活用領域や活用方法を理解したうえで、データを読み、あるいは自らデータを収集し、それらデータを加工して説明することは、社会活動を行う必須のスキルとなっています。
この応用基礎レベルを構成する３科目では、データサイエンスの基礎となる数理や問題解決のためのモデル化と最適化手法や、機械学習と深層学習の理論と実際例を学びます。そのうえで、コンピュータ演習を通して、実際のデータを使用し、AIとデータサイエンスを利活用できるようになることを目指しています。

身につけることができる能力

1. AIの多様な技術の活用が課題解決の手法となることを理解し、説明できるようになる。
2. 機械学習および深層学習の基本的な概念を理解し、説明できるようになる。
3. コンピュータを用いてデータを収集・処理・蓄積できるようになる。

対象科目・履修方法

このプログラムでは、以下の情報倫理科目（1科目）および基盤・学際科目（2科目）の履修・単位修得を必要としています。

科目名	単位数	履修年次	対象
情報倫理	2単位	1年次	全学部
データサイエンス入門	2単位	1年次～	全学部
データサイエンス	2単位	2年次～	全学部

プログラム運営について

・改善・進化させるための体制：南山大学全学カリキュラム委員会
　　　　　　　　　　　　　　　　運営責任者：久村　恵子（副学長（学務担当））
・自己点検・評価の体制：　　　南山大学全学カリキュラム委員会
　　　　　　　　　　　　　　　　運営責任者：久村　恵子（副学長（学務担当））

　取組概要（準備中）

自己点検・評価

（準備中）

南山大学 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）申請書

（認定後に掲載します）