新潟工科大学における数理・データサイエンス・AI教育
数理・データサイエンス・AI教育（リテラシーレベル）
このプログラムは、文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に認定されました。（認定の有効期限：令和9年3月31日まで）
数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度申請書目的
本学の基本理念であるものづくりに必要な、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、
かつ、数理・データサイエンス・AIを適切に理解し、それを活用する基礎的な能力を育成することを目的として、
数理・データサイエンス・AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行います。
プログラムの学修成果（学生が身につけられる能力）
AIとデータサイエンスの重要性を説明できる。
データ分析プロセスについて説明できる。
実施体制
プログラム運営責任者
- 村上 肇（副学長）
数理・データサイエンス・AI教育担当委員会
- 中村 誠（委員長・工学部工学科教授）
- 堀 雅和（工学部工学科教授）
- 山岸 芳夫（工学部工学科教授）
- 海老澤 賢史（工学部工学科准教授）
- 沢田 健介（工学部工学科准教授）
- 渡邊 壮一（工学部教育センター准教授）
プログラムを構成する授業科目【修了必須要件】
IoTとAIの基礎（2年後期・2単位・全学開講）
- 第1回オリエンテーション・社会て起きている変化
- 第2回社会で活用されているデータ
- 第3回データ・AIの活用領域
- 第4回データ・AI利活用のための技術
- 第5回データ・AI利活用のための技術 (2)
- 第6回データ・AI活用の現場
- 第7回データ・AI利活用の最新動向
- 第8回IoTの歴史・システムアーキテクチャ
- 第9回IoTの構成技術
- 第10回データを読む
- 第11回データを説明する
- 第12回データを扱う
- 第13回データ分析事例
- 第14回データ・AIを扱う上での留意事項
- 第15回データを守る上での留意事項
実績
プログラム修了者の割合
令和4年度 72/89 (修了者数／履修者数）
令和3年度 91/103 (修了者数／履修者数）
自己点検・評価
プログラムの履修・修得状況の点検・評価
連絡先
- 新潟工科大学・数理・データサイエンス・AI教育担当委員会
- 新潟県柏崎市藤橋1719
- TEL:0257-22-8101 担当：学務課
- gakumu@adm.niit.ac.jp
数理・データサイエンス・AI教育（応用基礎レベル）（申請中）
このプログラムは、令和6年度に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（応用基礎レベル）」に申請を予定しています。
目的
本学の基本理念であるものづくりに必要な、数理・データサイエンス・ＡＩを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・ＡＩに関する知識及び技術について体系的な教育を行います。
プログラムの学修成果（学生が身につけられる能力）
データの適切な収集、抽出、分析方法を学び、AI技術を活用して複雑な問題を解決する能力。具体的には、データ駆動の意思決定プロセスと戦略的なアプローチをマスターすることで得られる、未来のキャリアに向けた実践的なスキルと知識。
実施体制
プログラム運営責任者
- 村上 肇（副学長）
数理・データサイエンス・AI教育担当委員会
- 中村 誠（委員長・工学部工学科教授）
- 堀 雅和（工学部工学科教授）
- 山岸 芳夫（工学部工学科教授）
- 海老澤 賢史（工学部工学科准教授）
- 沢田 健介（工学部工学科准教授）
- 渡邊 壮一（工学部教育センター准教授）
プログラムを構成する授業科目【修了必須要件】
- 次の合計12単位を取得すること。
- コンピュータプログラミング基礎（1年次・2単位）（PDF）
- IoTとAIの基礎（2年次・2単位）（PDF）
- 情報数学I（2年次・2単位）（PDF）
- 情報数学II（2年次・2単位）（PDF）
- アルゴリズムとデータ構造（3年次・2単位）（PDF）
- 人工知能基礎（3年次・2単位）（PDF）
実績
プログラム修了者数
令和5年度 94人
令和4年度 100人
令和3年度 132人
令和2年度 126人
自己点検・評価
プログラムの履修・修得状況の点検・評価
連絡先
- 新潟工科大学・数理・データサイエンス・AI教育担当委員会
- 新潟県柏崎市藤橋1719
- TEL:0257-22-8101 担当：学務課
- gakumu@adm.niit.ac.jp