プログラムの目的
データの収集や可視化，データ分析，AIの開発に必要な技術やツール，さらには専門分野や社会における実践的な応用についても学ぶ．
応用基礎レべル 取組概要
| 大学等名 | 国立大学法人 信州大学?工学部 |
| 教育プログラムの名称 | 信州データサイエンスプログラム（工学部?応用基礎） |
| 申請レベル | 応用基礎レベル（学部単位） |
| 申請年度 | 令和6年度 |
身に付けることのできる能力
データの収集や可視化，データ分析，AIの開発に必要な技術やツール，プログラミング言語やデータベースの使い方を学び，大量のデータを処理し，分析する方法を習得する．また，機械学習や深層学習の基礎を学び，自然言語処理や画像認識などの応用技術も習得する．
修了要件
１．応用基礎レベルの数理?データサイエンス?AI教育プログラムに対応するコア3科目「データサイエンス基礎」「データエンジニアリング基礎」「AI基礎」の単位を修得すること（学部共通科目?データサイエンス科目 各1単位）．
２．教育プログラムの修了要件ではないが、各学科で開講されているデータサイエンス/データエンジニアリング/AIの要素を含む専門科目（5学科?12科目）を積極的に履修することを推奨する（各学科?プログラムにおける卒業要件上の必修科目を含む．
開設されている授業科目
１．必修?コア3科目
| 学科（工学部） | 科目 | シラバス | |
|---|---|---|---|
| 全学科 | データサイエンス基礎 |
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| 全学科 | データエンジニアリング基礎 |
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| 全学科 | AI基礎 |
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| 学科（工学部） | 科目 | 履修年次 | 必修/選択 | 単位 | シラバス | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 物質化学科 | コンピュータ化学演習 | 2 | 必修 | 1 |
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| 電子情報システム工学科 | 最適化 | 3 | 選択 | 3 |
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| 電子情報システム工学科 | 電気電子実験I | 3 | 必修 | 1 |
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| 水環境?土木工学科 | 水文学 | 2 | 必修 | 2 |
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| 水環境?土木工学科 | 空間情報実習 | 3 | 選択 | 1 |
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| 機械システム工学科 | エンジニアリングスキル実習 | 2 | 必修 | 1 |
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| 機械システム工学科 | 実践的アルゴリズム | 3 | 選択 | 2 |
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| 機械システム工学科 | 人工知能 | 3 | 選択 | 2 |
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| 建築学科 | 建築構造力学I | 2 | 必修 | 1 |
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| 建築学科 | 建築構造力学I?演習 | 2 | 必修 | 1 |
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| 建築学科 | 建築構造力学II | 2 | 必修 | 1 |
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| 建築学科 | 建築構造力学II?演習 | 2 | 必修 | 1 |
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＝ 科目の構成 ＝
授業の方法?内容?実施体制
授業はすべて学内の学習システムであるeALPS上でオンライン開講する．学べる内容はHP上で解説しており，授業内容はシラバスシステムにて公開する．
実施にあたっては，信州大学工学部数理データサイエンス?AI教育188bet体育_188bet备用网址センター
を設置し，プログラムの改善?進化を推進する．
本センターは，本学が定める教育上の基本方針に基づき，工学部における数理データサイエンス?AI教育プログラムの実施機関として，各学科と連携し，学部横断的な見地から学部共通科目?データサイエンス科目，ならびに各学科におけるDS/DE/AI援用された専門科目に係る教育課程の企画及び円滑な実施を図ることを目的とする組織である．
当センター内には工学部工学基礎部門データサイエンス分野の専任教員と，工学部からの兼任教員を複数配置し，本プログラムの企画立案?実施を担当する．
関連各教科の実施点検は，学部のPDCA委員会によって実施する．