昭和音楽大学では、デジタル社会に必要な数理・データサイエンス・AIの基礎知識や応用スキルを身につけるため、リテラシーレベルおよび応用基礎レベルの教育プログラム（※）を提供しています。
全学部の学生が対象であり、基礎から実践的な活用能力までを段階的に養成します。
（※本プログラムは、文部科学省による「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」として認定を申請中です。）
数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）
身に付けられる能力
■データを読む、可視化する（説明する）、分析する（扱う）といった基礎的スキルが身に付く
→ 主にMicrosoft Excelを分析ツールとして利用し、実際の操作演習を通じて学びます
■人間中心の適切な判断ができ、不安なく自らの意志でAI等の恩恵を享受し、これらを説明、活用できるようになる
科目と修了要件
- 情報機器演習（応用）Ⅰ＜リテラシーレベル＞（2単位）
【修了要件】上記の科目を修了すること
授業の主な内容
| 社会の変化とデータサイエンス |
ビッグデータ、IoT、AI、生成AI、ロボティクス |
| データ活用の広がり |
最新のAI技術とビジネスモデル（深層生成モデル、シェアリングエコノミーなど） |
| データ解析・視覚化技術 |
基本的なデータ分析（平均値、相関係数、分散など） |
| データ倫理と情報セキュリティ |
個人情報保護、GDPR、データ倫理 |
実施体制
自己点検・評価結果
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）
身に付ける能力
■関連する専門分野で数理・データサイエンス・AIを応用するためのスキルが身に付く
→ 実社会におけるデータを想定した演習を通じて、一連のデータ活用プロセスを体験します。
→ 基礎的な数理的素養、AIに関する歴史から現在の応用分野、要素技術の基礎について学び、音楽分野への適用を演習を通じて体験します。
■自らの専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得し、専門分野の技能やそれを実践する力、およびコミュニケーション能力を発揮するためのツールとして活用できるようになる
科目と修了要件
- 情報機器演習（応用）Ⅱ＜応用基礎レベル＞（2単位）
【修了要件】上記の科目を修了すること
授業の主な内容
| データ表現とアルゴリズム |
統計数理、線形代数、微分積分 |
| AI・データサイエンス基礎 |
AIの歴史と技術種類（機械学習、深層学習） |
| AI・データサイエンス実践 |
データ分析の実践（仮説検証サイクル） |
実施体制
自己点検・評価結果
お問い合わせ
プログラムに関するお問い合わせは授業支援室までご連絡ください。
大学事務局 学生支援センター授業支援室
