広島市立大学 数理?データサイエンス?AI教育プログラム_极速体育,极速直播

市原英行
Thu, 14 May 2026 02:24:32 +0000

情報通信技術の進歩は、膨大なデータ（ビックデータ）を生み出し、各種生成系AIの登場を可能としました。このような新しい情報通信技術を扱うことができる人材の育成は急務です。こうした状況を受け、本学では以下の2つの数理?データサイエンス?AI教育プログラムを提供しています。

データサイエンス?リテラシー プログラム（全学部向け）

数理?データサイエンス?AI応用基礎プログラム（情報科学部向け）

データサイエンス?リテラシー プログラム（全学部向け）

概要

世界中でデジタル化とグローバル化が進み、社会?産業の転換が大きく進んでいることを受けて、本プログラムでは以下の2つの到達目標を目指します。

1. 今後のデジタル化社会の基礎知識となる、数理?データサイエンス?AIについての基礎知識を身に付ける。

2. 身に付けた基礎知識を活用できるようになる。

対象科目（シラバス）

「データサイエンス」（後期）１科目(２単位)

対象学生

2023年度以降入学学部生

修了要件

「データサイエンス」の単位修得

自己点検?評価の結果

その他

本教育プログラムは、文部科学省「?数理?データサイエンス?AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に認定申請中です。

数理?データサイエンス?AI応用基礎プログラム（情報科学部向け）

概要

デジタル化社会の基礎知識となる、数理?データサイエンス?AIについての基礎知識を身に付けた学生が、自らの専門分野への数理?データサイエンス?AIの応用基礎力を習得するためのプログラムです。具体的には以下の３つの到達目標を目指します。

1. データサイエンスとして、データ処理に関する知識である「数学基礎」に加えて、AIを実装するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識を習得する。

2. AIを実際に活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得し、データサイエンスの基礎、機械学習?深層学習の基礎や展望を理解する。

3. 実践の場を通じた学習体験を行い、データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できるようになる。

対象科目（シラバス）

以下のデータサイエンス（全学共通）と学部専門基礎科目（23科目）
※太字は必修科目、下線は産学連携科目を意味しています。

項目 | 対象科目
１．データ表現とアルゴリズム | 解析学IA/B、解析学IA/B演習、線形代数学IA/B、線形代数学IA/B演習、確率統計、プログラミングI?II、プログラミングI?II演習、データ構造とアルゴリズムI?II（15科目）
２．AI?データサイエンス基礎 | データサイエンス、コンピュータ基礎、実社会指向基礎数学、実践的ICT活用事例、情報セキュリティ基礎（５科目）
３．AI?データサイエンス実践 | 課題解決型演習、情報科学基礎実験a, b, c（４科目）

対象学生

情報科学部2023年度以降入学学生

修了要件

プログラム内の全 24 科目の単位修得

自己点検?評価の結果

その他

本教育プログラムは、文部科学省「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 プラス）」に認定申請中です。

お問い合わせ先：

広島市立大学事務局
教務?学部運営援室　教務グループ
電話（082）830-1504
ＦＡＸ（082）830-1823
E-mail：kyomu＆m.hiroshima-cu.ac.jp
（※E-mailを送付されるときは、＆を@に置き換えて利用してください。）

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