●数理データサイエンスを理解するための統計学や●AIの実現手段であるアルゴリズム、データ表現、 プログラミングの基礎●AIに関する歴史と展望、様々な技術、応用分野、 機械学習、深層学習の基礎●データおよびAIを活用した社会的課題解決のための データエンジニアリング●データ、メディア、インターネット、AI、情報、知識、智慧とは？●データをどのように扱い、どのように情報や知識を得るのか？●数理データサイエンス、AIの要素技術、応用システムとは？●社会へのインパクトは？ データ・AI利活用における留意点は？※1：令和４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（リテラシーレベル）認定（認定の有効期限：令和9年3月31日まで）※2：令和５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）認定（認定の有効期限：令和10年3月31日まで）自己のコアとなる専門分野を深めつつ、他分野の知識・技術を身につけられるカリキュラムです。より広い技術的視点を涵養し現代社会の複雑な課題に対応するための素養を身につけられるように整備されています。例えば、機械工学分野の学生がAIや数理データサイエンスの基礎知識を身につけたい場合、情報・経営システム工学分野の科目をマイナー科目として学ぶことができます。など（マイナー）基盤科目と発展科目から合わせて10単位※を修得自己の専門分野（メジャー）に加えて、他分野（マイナー）科目を履修し、決められた要件を満たした場合にメジャー・マイナーコースの修了を認定（４年１学期までにコース修了要件を満たすこと）マイナーとして学ぶ学生のために、他分野の基礎から応用まで科目が準備されており、各自の学びたい専門分野の内容を基礎から応用まで系統的に選択可能所定の単位を修得すると、修了したマイナー分野が記載された卒業証明書を発行など長岡技術科学大学数理・データサイエンス・AI教育プログラム（学部）文部科学省認定このプログラムで学ぶこと教養科目外国語科目専門分野（メジャー）必修科目選択科目マイナー科目※卒業要件に含まれる単位数全分野の学生が履修可能他分野文部科学省認定線形代数等の数学的な基礎このプログラムで学ぶことリテラシー教育プログラム※1応用基礎教育プログラム※237Features 01数理・データサイエンス・AI教育プログラム本学では、情報技術を活用した技学教育によって、日本が現時点で強みを持つ「ものづくり」を数理・データサイエンス・AIを活用してそのプロセスを革新し、産業競争力を高めることができる人材を輩出することを目指しています。このため、数理・データサイエンス・AIの知識・技能を専門分野に関わらず学生が修得できるような教育プログラムとし、産業界や自治体と連携して高水準で実践的な内容の数理・データサイエンス・AI教育プログラムを構築し、より高水準な教育内容への充実を図っています。Features 02メジャー・マイナーコースEducation［独自の教育プログラム］
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