経営情報学部は、2020年度より、近畿地区の人文・社会科学系私立大学で初となる、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を開始します。
AI・データサイエンス人材の養成は、大学の理系学部だけでなく文系学部でも求められています。
経営情報学部は、この教育プログラムを提供することで、経営系学部の立場から、AIを使いこなすビジネスパーソン、新たなAIビジネスを開発できる人材、ビッグデータから新たなビジネスチャンスを発見できる人材、データに基づいて論理的に問題を解決する能力のある人材、データサイエンティストと協力して経営上の諸問題に取り組める人材、AIエキスパート等の養成を図ります。
「コース」ではなく「プログラム」ですから、学生は学部内のどのコースを選んでもデータサイエンス・AIを学ぶことができます.
プログラム名に「数理」が付いているのは、「AI戦略2019」で示された「文理を問わず、全ての大学・高専生(約50万人卒/年)が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」する、という目標に沿ったものです。
履修者は、次の科目表に示す数理・統計・情報・データサイエンスの各科目群の中から必要単位を修得することで、プログラム修了が認定される予定です。修了者には修了認定証を発行することを検討中です。
AI・データサイエンス人材の養成は、大学の理系学部だけでなく文系学部でも求められています。
経営情報学部は、この教育プログラムを提供することで、経営系学部の立場から、AIを使いこなすビジネスパーソン、新たなAIビジネスを開発できる人材、ビッグデータから新たなビジネスチャンスを発見できる人材、データに基づいて論理的に問題を解決する能力のある人材、データサイエンティストと協力して経営上の諸問題に取り組める人材、AIエキスパート等の養成を図ります。
「コース」ではなく「プログラム」ですから、学生は学部内のどのコースを選んでもデータサイエンス・AIを学ぶことができます.
プログラム名に「数理」が付いているのは、「AI戦略2019」で示された「文理を問わず、全ての大学・高専生(約50万人卒/年)が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」する、という目標に沿ったものです。
履修者は、次の科目表に示す数理・統計・情報・データサイエンスの各科目群の中から必要単位を修得することで、プログラム修了が認定される予定です。修了者には修了認定証を発行することを検討中です。
経営情報学部数理・データサイエンス・AI教育プログラム科目表
数理科目 | 基礎数学 | 4単位以上 | 各区分所定 単位修得の 上、合計 20単位以上 |
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経営数学 | |||||
経営科学 | |||||
統計科目 | 数理統計学 | 4単位以上 | |||
多変量解析 | |||||
経営統計学 | |||||
情報科目 | プログラミング入門 | 4単位以上 | |||
プログラミング1 | |||||
プログラミング2 | |||||
システム開発論 | |||||
データベース論 | |||||
マルチメディア論 | |||||
ネットワーク論 | |||||
コンピュータ構成論 | |||||
データサ イエンス 科目 |
ビジネスデータ分析1 | 6単位以上 | |||
ビジネスデータ分析2 | |||||
AI・データサイエンス 基礎(注1) |
|||||
データサイエンス 実践(注2) |
|||||
AIプログラミング 実践(注3) |
(注1)正式科目名は、先端技術論(AI・データサイエンス基礎)
(注2)正式科目名は、経営情報特別講義3(データサイエンス実践)
(注3)正式科目名は、経営情報特別講義5(B)(AIプログラミング実践)
(注2)正式科目名は、経営情報特別講義3(データサイエンス実践)
(注3)正式科目名は、経営情報特別講義5(B)(AIプログラミング実践)