総合大学の学び

法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム(MDAP)

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2021年度(秋学期)より、法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム(MDAP:Mathematics, Data science and AI Program)がスタートします。 

情報化の進んだ現代の社会は、そこで日々生まれる膨大なデータから新しい価値やサービスを生み出すという、次のステージに移りつつあります。ビジネス・医療・科学技術など多岐にわたるこのビッグデータの活用には、従来の統計学の知識だけでなく、近年急速に発展した機械学習などのAI技術に関する理解も必要になります。本学では、数理・データサイエンス・AIプログラム(MDAP)を通じて、データサイエンスやAIを活用して、新しい価値を創造し持続可能な社会の構築に寄与する人材を育成します。

わたしたちの生活と数理・データサイエンス・AIの例

  • 金融データを使った資産管理
  • 自動翻訳による異文化コミュニケーション
  • 購買データを使った売り上げ予測
  • AI画像診断によるがんの発見
  • ドローンとAIを組み合わせたスマート農業

本プログラムの特徴

  • 全学部生(1~4年次)が対象です。
  • フルオンデマンドで開講します。時間割を気にせず自分のペースで学べます。
  • リテラシーレベルに文理の区別はありません。初学者にとっても学びやすい内容となっています。
  • 豊富な事例紹介で、専門教育との有機的な連携を図ります。
  • 大学公認のサティフィケート(修了証)を授与します。就職活動や進学に役立ちます。

概要

2021年度秋学期より、リテラシーレベルの2科目(データサイエンス入門A・B)を新規開講します。文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」に準拠しています。リテラシーレベルに続く、応用基礎レベルの開設については現在準備中です。科目は「法政大学データサイエンスセンター」が提供します。

(リテラシーレベル科目紹介)

データサイエンス入門A  Introduction to Data Science A
情報通信技術の発展により、大量で多様なデータの収集が簡単にできるようになりました。本科目では、これらのデータが現代社会における様々な現象の解明や意思決定にどのように役立っているのか、その重要性と価値を理解し、ビッグデータが社会にもたらす影響を考察します。


データサイエンス入門B Introduction to Data Science B
実際に政府統計を使ったデータ分析を体感します。また、ビッグデータが社会の中でどのように役立っているのか、実例を学びます。
(取り扱うテーマの例)
会計・金融、ファイナンス、マーケティング、医療、音声・画像

なぜ今データサイエンスを学ぶのか?

廣津登志夫 情報科学部教授(MDAP設置準備委員長)

廣津先生.jpgこの20年の情報通信技術の発展により、スマートフォンやICカードなどの高度に情報化された社会基盤が整備され、日々の生活から生成・蓄積される大量のデータの活用が期待されています。最近では深層学習などの機械学習を中心としたAI技術が注目を集めていますが、では、AIに任せればこれらのデータは有効に活用できるのでしょうか?もちろん、そんなに単純な話ではありません。

AIの学習に与えるデータがおかしかったり、データセットに対して適切な手法をとらなかったら、誤った答えが出てきてしまうかもしれません。適切な結果を導くには、統計や対象となる問題に関する知識をベースに、データを見て、データを正しく扱うことを学ばねばなりません。「法政大学 数理・データサイエンス・AIプログラム」を通じて、データを正しく扱う力を身につけて頂ければと思います。


プログラムの開講にあたって

小秋元段 副学長・常務理事

小秋元理事.jpgSDGs(持続可能な開発目標)の実現をはじめ、現代の社会は地球規模の課題を多数抱えています。その課題の解決に期待されているのが、ビッグデータや人工知能技術の存在です。私たちは、人が主体となるかたちでこれらのデータや技術を活用し、これからの時代を生きてゆくことが求められています。

そのための知識や技術を身につけることは、法政大学が特に重視する、社会の課題解決につながる「実践知」を養ううえでも有効です。本年度、法政大学では全学の共通科目として、「法政大学数理・データサイエンス・AIプログラム(HMDAP)」を開設します。文系・理系にかかわらず、多くの学生が本プログラムの履修を通じて、「実践知」を発揮するための新たな(すべ)を手にすることを期待しています。


リーフレット

履修時の注意事項

  • 各学部において、卒業所要単位としてどのように認定されるか、履修の仕方等、詳しい内容は、Hoppiiを通じて、ご確認ください。。
  • 「データサイエンス入門A」と「データサイエンス入門B」のどちらかのみを履修することも可能です。ただし、サティフィケートとしてデジタル証明書であるオープンバッジは両方の科目を修得した場合に授与します(申請方法については別途お知らせます)。
  • A・Bの履修順序は自由です。今年度B、来年度Aを履修しても構いません。

問い合わせ先

総長室付教学企画室 kyogaku@hosei.ac.jp