| 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?データサイエンス?AI教育 | 全学科 | ★ＡＩ基礎 | 講義 | 1単位 | 対面 |
| プロジェクトデザイン基礎教育 | 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入門 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | ★データサイエンス入門 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 数理?データサイエンス?AI教育 | 全学科 | 技術者のための統計 | 講義 | 2単位 | 対面 |
| 全学科 | ＡＩプログラミング入門 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | ＡＩ応用Ⅰ | 講義 | 1単位 | 遠隔 | |
| 全学科 | ＡＩ応用Ⅱ | 講義 | 1単位 | 遠隔 | |
| 全学科 | ビジネスデータサイエンス | 講義 | 1単位 | 対面?遠隔 | |
| 全学科 | データサイエンス応用 | 講義 | 1単位 | オンデマンド | |
| プロジェクトデザイン基礎教育 | 全学科 | IoT基礎 | 講義 | 1単位 | 対面 |
| 全学科 | IoTプログラミング入門 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | IoT応用 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | ロボティクス基礎 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | エンベデッドシステム | 実験?実習 | 2単位 | 対面 | |
| 全学科 | 情報ネットワーク基礎 | 講義 | 1単位 | 対面 | |
| 全学科 | 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入門 | 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、文書作成やプレ |