応用基礎レベル

熊本高専 数理・データサイエンス・AI 教育プログラム (応用基礎レベル)

本校は、育成する人材像に「ICTに関する基本的技術および工学への応用技術を身に付けた技術者」と掲げており、情報通信技術およびその応用技術の習得に向けたカリキュラムの整備をおこなっています。

我が国はAI基本戦略に基づき、数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度を立ち上げており、これに準拠した「熊本高専 数理・データサイエンス・AI教育プログラム(応用基礎レベル)」を創設し、プログラム修了要件を満たした学生をプログラム修了者と認定し、修了証を発行することといたします。

公表資料

プログラムの構成方針

  • プログラムの大半を必修科目で構成
    本校に在籍するほとんどの学生を対象とします。
  • 学科の特徴を踏まえた構成
    学科毎に科目を設定しています。

本プログラムを通して、以下に示す能力を有する学生の育成を目指します。

  • 数理・データサイエンス・AIの素養を活用し、自らの専門分野に応用できる力を修得する

令和3年度以降 入学者用 プログラム

プログラム構成科目

学科情報通信制御情報人間情報
1年数学Ⅰ
情報リテラシー
数学Ⅰ
情報リテラシー
数学Ⅰ
計算機工学Ⅰ
情報リテラシー
2年数学Ⅱ
プログラミングⅠ
電子通信基礎演習Ⅱ
数学Ⅱ
情報処理
数学Ⅱ
プログラミングⅠ
3年数学Ⅲ
プログラミングⅡ
数学Ⅲ
プログラミング通論
数学Ⅲ
4年画像処理工学 ※
プログラミング応用
電子通信工学実験Ⅱ
プログラミング特論データ構造とアルゴリズム
情報工学実験Ⅱ
5年応用数学Ⅱ応用数学Ⅱ
AI概論 ※
応用数学Ⅱ
数理情報工学 ※

※選択科目

学科機械知能建築社会生物化学
1年数学Ⅰ
情報基礎
数学Ⅰ
情報基礎
数学Ⅰ
情報基礎
2年数学Ⅱ
プログラミング入門
情報処理
数学Ⅱ
プログラミング入門
数学Ⅱ
プログラミング入門
情報処理
3年数学Ⅲ
応用情報処理Ⅱ
数学Ⅲ
応用情報処理
数学Ⅲ
応用情報処理II
4年応用数学Ⅱ
情報技術演習Ⅱ
応用数学応用数学

プログラム修了要件

上記の科目をすべて修得していること

学習内容と構成科目

(1)データ表現とアルゴリズム:データサイエンスとして、統計学を始め様々なデータ処理に関する知識である「数学基礎(統計数理、線形代数微分積分」に加え、AIを実現するための手段として「アルゴリズム」、「データ表現」、「プログラミング基礎」の概念や知識の修得を目指す。 (MCC:導入 1-6、1-7、2-2、2-7)

情報通信制御情報人間情報
数学Ⅰ
数学Ⅱ
数学Ⅲ
応用数学Ⅱ
プログラミングI
プログラミングⅡ
画像処理工学
数学Ⅰ
数学Ⅱ
数学Ⅲ
応用数学Ⅱ
情報処理
プログラミング通論
プログラミング特論
数学Ⅰ
数学Ⅱ
数学Ⅲ
応用数学Ⅱ
計算機工学Ⅰ
情報リテラシー
データ構造とアルゴリズム
プログラミングⅠ
機械知能建築社会生物化学
数学Ⅰ
情報基礎
数学Ⅱ
プログラミング入門
情報処理
数学Ⅲ
応用数学Ⅱ
応用情報処理Ⅱ
数学Ⅰ
情報基礎
数学Ⅱ
プログラミング入門
数学Ⅲ
応用情報処理
応用数学
数学Ⅰ
情報基礎
数学Ⅱ
プログラミング入門
情報処理
数学Ⅲ
応用数学

(2)AI・データサイエンス基礎:AIの歴史から多岐に渡る技術種類や応用分野、更には研究やビジネスの現場において実際にAIを活用する際の構築から運用までの一連の流れを知識として習得するAI基礎的なものに加え、「データサイエンス基礎」、「機械学習の基礎と展望」、及び「深層学習の基礎と展望」から構成される。 (MCC:導入 1-1、1-2、2-1、3-1、3-2、3-3、3-4、3-9)

情報通信制御情報人間情報
情報リテラシー
プログラミング応用
情報リテラシー
AI概論
情報リテラシー
応用数学Ⅱ
数理情報工学
機械知能建築社会生物化学
情報基礎
応用数学Ⅱ
応用情報処理Ⅱ
情報技術演習Ⅱ
情報基礎
応用情報処理
情報基礎
応用情報処理Ⅱ

(3)AI・データサイエンス実践:本認定制度が育成目標として掲げる「データを人や社会にかかわる課題の解決に活用できる人材」に関する理解や認識の向上に資する実践の場を通じた学習体験を行う学修科目群。応用基礎コアのなかでも特に重要な学修項目群であり、「データエンジニアリング基礎」、及び「データ・AI活用 企画・実施・評価」から構成される。 (MCC:導入 AI・データサイエンス実践)

情報通信制御情報人間情報
電子通信基礎演習Ⅱ
プログラミング応用
電子通信工学実験Ⅱ
AI概論情報工学実験Ⅱ
数理情報工学
機械知能建築社会生物化学
情報基礎
応用情報処理Ⅱ
情報基礎
応用情報処理
情報基礎
応用情報処理Ⅱ