カリキュラム

学修目標

リテラシーレベル

デジタル社会の基礎的な素養としての数理・データサイエンス・AIに関する知識の習得をめざす。

応用基礎レベル

自身の専門分野において数理・データサイエンス・AIに関する知識を活用することができる応用基礎力の習得をめざす。

履修方法

本プログラムを履修するために特別な手続きは不要です。他の科目と同じように履修登録をしてください。

修了要件

リテラシーレベル

「AI・データサイエンス入門」（必修）+「情報リテラシー」または「情報基礎」の単位取得（必修2単位を含む4単位以上）

応用基礎レベル

「AI・データサイエンス数理基礎」（必修）+「AI・データサイエンス実践基礎」（必修）の単位取得（2科目必修4単位）

※リテラシーレベルと応用基礎レベルに依存関係はなく、独立して受講・修了が可能です。

授業方法等の詳細についてはシラバスをご参照ください。
四国大学シラバス検索システム
※別ページで開きます、「講義コード」または「講義名称」で、各科目の詳細を閲覧できます。開講年度に注意してください。

カリキュラムデザイン

本プログラムのカリキュラムデザインについて次のとおり公開します。

※授業方法等の詳細についてはシラバスをご参照ください。各授業科目名にシラバスへのリンクが貼ってあります。
※表中の番号は、何回目の講義でその内容を実施しているかを示しています。

身につく力

リテラシーレベル

現代社会において数理・データサイエンス・AIの果たしている役割やデータ利活用の領域、その事例や価値創出、留意すべき事項について理解するとともに、実際のデータを「読む力」「説明する力」「扱う力」を身につける。

応用基礎レベル

データ・AI利活用に必要とされる数理的な考え方を理解するとともに、データから意味を抽出し、現実の問題にフィードバックする能力、AI・データを活用して課題解決をするために基礎能力を習得し、専門分野での応用につなげる力を身につける。

本プログラムを受講・修了するメリット

様々な分野・業種の企業が求めている数理・データサイエンス・AI教育を受けた学生であることが証明されます。