リテラシーレベル
【全学部】
ＡＩ・データサイエンス
a副専攻
全学部共通のKSU基盤教育で学ぶAI関連科目を基礎に文系・理工系・芸術系に設置している「AI」「データサイエンス」科目を副専攻として
学ぶことができます。
全学部
さまざまな分野で活躍が期待される
AI・データサイエンス人材
実社会において即戦力となるAI・データサイエンス人材は、多くの企業からのニーズが高い一方で、慢性的に不足しているといわれています。データ分析に加え、マーケティングや統計学、プログラミングなどの高度な知識が求められるからです。しかし今後、AI・データサイエンスは、専門家以外も学び・活用しなければならない時代に突入していきます。
こんな人におすすめ
-
文系・芸術
学部観光データの分析を行うために、理工系学部のプログラミングを活用したい!
-
芸術・
理工系
学部適切なデータベースを設計するのに、経済学部の統計学を学びたい!
-
文系・
理工系
学部デザインデータを活用するために、芸術学部のデータサイエンスを学びたい!
受講者・修了者の声
自身の研究活動だけでなく、社会に出てからも役立つ知識が身に付くと思い、受講しました。
「他学部他学科」科目の単位修得は少し大変でしたが、その分、幅広い視点で学びを深めることができました。文理芸融合の総合大学だからこそできる学びだと感じています。
本副専攻での学びがガクチカになると思ったため、受講しました。
特にプログラミング関係の授業では、ワークを交えながら学習をするので、自分のアイデアを形にでき、とても興味深く楽しく学ぶことができ ました。今後の就職活動では、本副専攻で学んだことを自信をもってアピールしたいと思います。
急速なAIの進歩により、自学部の学びに加え、理系学生でなくてもAIの知識も身に付けるべきだと感じ、受講を決めました。
本副専攻を通じてITトレンドや社会変化を知り、特に「マーケティングリサーチ論」では研究活動にも活かせるような、効果的なアンケートの取り方を学ぶことができました。
知識が増えることはもちろん、自分の専門分野以外のことを学んだ後に、自分の専門分野に戻ると見方が変わって視野が更に広がります。受講を迷っている方はぜひ受けてみてください。
Chat(チャット)GPT等の出現により、私達の仕事がAIに奪われるのではないかという危機感から、本副専攻を通じてAIについて早期から学ぼうと決めました。
特に著作権やChatGPTの注意点、シミュレーションソフトの「MATLAB」を用いた授業では、卒研にも活用できる知識や技術が身に付きました。
今後もAIは急速に発展し、より良いモノを作ろうという流れが高まります。どのような仕組みで物事が動いているのか、勉強になるものが多かったので、ぜひ受けてみてください。
入学当時にAI・データサイエンス副専攻についてのチラシを見て興味を持ったため、受講しました。
本副専攻では「他学部他学科」の科目の単位を修得しなければなりませんが、自学部だけでは学べない他学部他学科科目ならではの新しい視点、新しい知識を得ることができました。今後もAIやデータサイエンスについて学んでいきたいと思います。
自身の研究活動だけでなく、社会に出てからも役立つ知識が身に付くと思い、受講しました。
「他学部他学科」科目の単位修得は少し大変でしたが、その分、幅広い視点で学びを深めることができました。文理芸融合の総合大学だからこそできる学びだと感じています。
本副専攻での学びがガクチカになると思ったため、受講しました。
特にプログラミング関係の授業では、ワークを交えながら学習をするので、自分のアイデアを形にでき、とても興味深く楽しく学ぶことができました。今後の就職活動では、本副専攻で学んだことを自信をもってアピールしたいと思います。
急速なAIの進歩により、自学部の学びに加え、理系学生でなくてもAIの知識も身に付けるべきだと感じ、受講を決めました。
本副専攻を通じてITトレンドや社会変化を知り、特に「マーケティングリサーチ論」では研究活動にも活かせるような、効果的なアンケートの取り方を学ぶことができました。
知識が増えることはもちろん、自分の専門分野以外のことを学んだ後に、自分の専門分野に戻ると見方が変わって視野が更に広がります。受講を迷っている方はぜひ受けてみてください。
Chat(チャット)GPT等の出現により、私達の仕事がAIに奪われるのではないかという危機感から、本副専攻を通じてAIについて早期から学ぼうと決めました。
特に著作権やChatGPTの注意点、シミュレーションソフトの「MATLAB」を用いた授業では、卒研にも活用できる知識や技術が身に付きました。
今後もAIは急速に発展し、より良いモノを作ろうという流れが高まります。どのような仕組みで物事が動いているのか、勉強になるものが多かったので、ぜひ受けてみてください。
入学当時にAI・データサイエンス副専攻についてのチラシを見て興味を持ったため、受講しました。
本副専攻では「他学部他学科」の科目の単位を修得しなければなりませんが、自学部だけでは学べない他学部他学科科目ならではの新しい視点、新しい知識を得ることができました。今後もAIやデータサイエンスについて学んでいきたいと思います。
総合大学だからこそできる副専攻制度!
全学部共通のKSU基盤教育で学ぶAI関連科目を基礎に、文系・理工系・芸術系に設置している「AI」「データサイエンス」科目を副専攻として学ぶことができます。同じ「AI」科目でも、文系と理工系ではアプローチの方法が大きく違います。副専攻制度を利用し、他学部の学びを修得することで、AI・データサイエンスのスペシャリストを目指します。
学部学科の枠を超えた体系的な学びが可能に!
「AI・データサイエンス教育」は、AI・データサイエンス分野について、導入から応用レベルまで、体系的に学べるようにデザインされています。 規定の単位を修得すると副専攻の修了証が与えられ、就職活動の際に履歴書の「免許・資格欄」に記載することができます。
AI・データサイエンス教育 修了証申請
全学部共通のKSU基盤教育で学ぶAI関連科目を基礎に文系・理工系・芸術系に設置している
「AI」「データサイエンス」科目を副専攻として学ぶことができます。
[リテラシーレベル]
申請期間:別途K'sLifeにて通知
注意事項:修了要件を満たしていることを確認したうえで申請をしてください。
修了要件を満たしていない等、不備がある場合は授与できません。
応用基礎レベル
【理工学部】数理・データサイエンス・AI教育プログラム
理工学部のプログラムとして、数理・データサイエンス・AIを実践的に活用できる
応用基礎力を学ぶことができます。
理工学部
認定の有効期限：令和12年3月31日まで
| 身に付けることのできる能力 |
・社会において必要とされる、数理・データサイエンス・ＡＩに関する応用的な教養を修得する。 ・体系的な学修を通して、数理・データサイエンス・ＡＩに関する高度で実践的な知識・経験を得る。 ・自らの専門分野において、数理・データサイエンス・ＡＩを実践的に活用できる応用基礎力を修得する。 |
|---|
| 特徴 |
■段階的なカリキュラム ・学ぶ意義の理解（「AI導入」） ・理工学部としての数理的理解（「微分積分I」「線形代数I」） ・理工学部としての計算機活用（「情報リテラシー」「プログラミング入門」 「プログラミング基礎I」） ・理工学の分野へ応用（「AIプログラミング演習」「AIリテラシー」「AI応用」） ■理工学部の教員で担当（ 「AI導入」は基礎教育センター教員） ■講義記録システム、オフィスアワーによる授業外学習支援 ■教授会を中心に教育改善・質向上の活動 |
|---|
| 構成する科目と 修了要件 |
次の要件を満たした学生に「修了証」を授与する。
・必修科目の単位を全て修得し、さらに選択科目から２単位以上を修得 |
|---|
| 区分 | 科目名 | 単位 | 開講年次 | 開講学科等 | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|
| 必修 | 微分積分Ⅰ | 2 | 1 | 全学科 | |
| 線形代数Ⅰ | 2 | 1 | 全学科 | ||
| AI導入 | 1 | 1 | KSU基盤教育 | 2025年度入学者以降 | |
| AI導入 | 2 | 1 | KSU基盤教育 | 2024年度入学者まで | |
| プログラミング入門 | 2 | 1 | 全学科 | ||
| プログラミング基礎Ⅰ | 2 | 1 | 全学科 | ||
| 情報リテラシー | 2 | 1 | 全学科 | ||
| 選択 | AIプログラミング演習 | 2 | 2 |
機械工学科
情報工学科 |
|
| AIリテラシー | 2 | 3 | 機械工学科 | ||
| AI応用 | 2 | 2 | 電気工学科 |
※各科目の詳細はシラバス検索システムで確認をしてください。
