| リテラシーレベル （修了要件：９単位）★：指定科目、なし：オプション科目 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 区分 | 対象 | 授業科目名 | 授業 | 単位数 | 授業方法 |
| 修学基礎 | 全学科 | ★修学基礎Ａ | 講義 | 2単位 | 対面 |
| 数理基礎 | 全学科 | ★ＡＩ基礎 | 講義 | 1単位 | 対面 |
| 基礎実技 | 全学科 | ★プロジェクトデザイン入門（実験） | 講義 | 2単位 | 対面 |
| 全学科 | ★プロジェクトデザインⅠ | 講義 | 2単位 | 対面 | |
| 全学科 | ★ICT基礎 | 講義 | 2単位 | 対面 | |
| 数理基礎 | 全学科 | 技術者のための統計 | 講義 | 2単位 | 対面 |
| 生涯学習 | 全学科 | 生涯学習特別講義「ＡＩプログラミング入門」 | 講義 | 1単位 | 対面 |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「ＡＩ応用Ⅰ」 | 講義 | 1単位 | 遠隔 | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「ＡＩ応用Ⅱ」 | 講義 | 1単位 | 遠隔 | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「データサイエンス基礎」 | 講義 | 1単位 | 対面?遠隔 | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「データサイエンス応用」 | 講義 | 1単位 | オンデマンド | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「IoT基礎」 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「IoTプログラミング入門」 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「IoT応用」 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「ロボティクス基礎」 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「エンベデッドシステム」 | 実験?実習 | 2単位 | 対面 | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「情報ネットワーク基礎」 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | 生涯学習特別講義「ネットワークセキュリティ」 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 科目名 | 学習内容 |
|---|---|
| ★修学基礎A | 大学の教育内容を理解するとともに、社会における自専攻の専門分野のつながりやデータサイエンス?AIの活用例を学習する。またPD教育を基盤とした各専門分野の課題解決事例?研究事例を通して、新たな価値創出の可能性を学習する。 |
| ★AI基礎 | AIに関する基本的機能や活用例、最先端技術、画像認識、文章カテゴリー化と自然言語処理、対話型音声識別などの基本的な内容と操作を学習する。さらに、機械学習（深層学習）に必要な初歩的なデータ構成についてもその基礎を学習する。 |
| ★プロジェクトデザイン入門（実験） | プロジェクトデザイン教育（PD教育）は、知識や技能を集約して問題を発見し解決する力を養う。PD入門では身近なモノを対象として「収集→整理→分析→仮説→視覚化→報告する」に要するデータ取扱いスキルの基本を学習を行う。 |
| ★プロジェクトデザインⅠ | プロジェクトデザイン教育（PD教育）は、知識や技能を集約して問題を発見し解決する力を養う。PDⅠでは実社会における様々な問題にチームで取り組み、データを活用した論理的な思考に基づいた問題解決学習を行う。 |
| ★ICT基礎 | パソコンの基本的な操作と、インターネット利用上のセキュリティや倫理について学ぶ。また、文書作成?表計算?プレゼンテーション資料作成のスキルや表計算ソフトを利用したデータ取扱いについて学習する。 |
| 技術者のための統計 | 技術者のための統計では、工学において偶然性を伴う現象を解析する場合に必要となる統計 |