【工学部 先端工学基礎学科】モノづくり志向型データサイエンス AI教育プログラム
新しい時代のモノづくりに必須のデータサイエンスとAI、そしてそれらを支える数理。本学では専攻する分野に関わらず、全ての学生がそれらを学ぶことができます。
モノづくりAIとは？
ものづくりを実現する生産設備や、ソフトウェアを内含するハードウェアやソフトウェアそのものを広い意味での設計された人工物、すなわち「モノ」と捉え、それらの高度化を志向するデータサイエンス?AI技術を「モノづくりAI」と呼称します。本学では、データサイエンス?AIを援用することで先端的なモノづくりを実現できる人材、つまり、「モノづくりAI人材」の育成を目指します。その達成のための一つの施策として、2022年4月から、モノづくり志向型AI教育プログラム（通称、モノづくりAI）がスタートしました。（詳細はこちら）
教育プログラム、３つの魅力
モノづくりにおける最新の応用事例を学ぶことができる。
自動運転やロボット、新材料開発などの最新の研究における実応用事例の解説を通じて、データサイエンスや機械学習の基礎知識を活きた形で学びます。
モノづくりのためのデータ解析を実際の問題で実践できる。
企業活動で得られたデータの解析やAI機器の制作を演習として実施し、実際の問題解決プロセスを学びます。
基礎となる数理?プログラミングに関する知識を修得できる。
"Machine Learning & Artificial Intelligence" by mikemacmarketing is licensed under CC BY 2.0 
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確率統計をはじめとする数理や実応用での強力なツールであるプログラミングを充実した支援環境の中で学びます。
2つの教育プログラム
本プログラムは、リテラシーレベルと応用基礎レベルという学習水準の異なる2つの種類のプログラムから構成されます。内容は、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」のリテラシーレベルおよび応用基礎レベルでのモデルカリキュラムに準拠しており、2023年8月25日に両レベルともにこの文科省プログラム制度に認定されています。（2028年3月31日まで有効）
修了認定について
2つのレベルの教育プログラム（リテラシーレベル?応用基礎レベル）の各々について、以下の要件を満たした場合に当該教育プログラムを修了したものと認定します。
リテラシーレベル：「情報リテラシー」、「CP基礎および実習1」、「CP基礎および実習2」、「確率?統計」の全ての単位修得、「微分積分学1および演習」又は「微分積分学2および演習」のいずれかの単位修得、「線形代数1および演習」又は「線形代数2」のいずれかの単位修得が必要。
応用基礎レベル ：「情報リテラシー」、「CP基礎および実習1」、「CP基礎および実習2」、「確率?統計」、「CP応用および実習」、「微分積分学1および演習」�