AI・データサイエンス
全学プログラム

文理を問わず全学部生を対象として、
AI・データサイエンス分野を
基礎から
その応用まで系統的に
学修するプログラムです。

みなさんが進む学部には、
AIデータサイエンス関連がないと思っていませんか?

文系なのに必要なの??

理系の専門分野の学び
じゃないの??

それは
違います!

今後の皆さんの⼈⽣の中で、
AIデータサイエンスに関する知識や活⽤能⼒は、
⽂系・理系といった
区分を超えて

求められていくことになります。

あなたの身近でも
広く活用されています!

  • 環境や自然災害などの地球規模課題への対策

  • 日本社会が直面している少子高齢化や地方創生への取組

  • ダイバーシティ、格差、共生の問題解決

いずれも、AIデータサイエンスの活用は課題解決の糸口となります。

君たちはどう生きる? 何を学ぶ?

先生方からのメッセージ

樫山 和男 教授
理工学部樫山 和男 教授

未来に羽ばたこう!この有用なツールを身につけて

斎藤 正武 教授
商学部斎藤 正武 教授

世界に通用する、次世代の学びの証明書「オープンバッジ」を取得しよう

岡田 大士 教授
法学部岡田 大士 教授

「判断」を期待される法学部生に求められる力として

鳥居 鉱太郎
経済学部鳥居 鉱太郎 准教授

多様な価値観を踏まえて社会に貢献する第一歩のために

武石 智香子 教授
商学部武石 智香子 教授

文理融合で社会問題に新たなソルーションを見出そう

樋口 知之 教授
理工学部樋口 知之 教授

AI・データサイエンスは自分の可能性を拓くための必携の道具

酒折 文武
理工学部酒折 文武 准教授

AI・データサイエンスで創る未来

安野 智子 教授
文学部安野 智子 教授

視点を広げるツールを身につけよう

平野 廣和 教授
総合政策学部平野 廣和 教授

災害大国「日本」を救うことになる一つの道具に

中村 周史 准教授
総合政策学部中村 周史 准教授

その提案に「エビデンス」はありますか?

中野 純司 助教授
国際経営学部中野 純司 教授

なぜAI ・データサイエンスを学ぶか?

飯尾 淳 教授
国際情報学部飯尾 淳 教授

公平な判断を下すためのデータサイエンスを学ぼう

岡嶋 裕史 教授
国際情報学部岡嶋 裕史 教授

ゲームのNPCが活き活きし始めました

中央大学には
学部の学びと並行して
AIデータサイエンス
全学部生が学べる環境があります。

それが
「AI・データサイエンス
全学プログラム」

AI・データサイエンス全学プログラム AI・データサイエンス全学プログラム
  • AI・データサイエンスと現代社会

    ⼊学⽣全員に履修していただきたい、⼤学⽣であれば誰もが知っておくべき基礎的な内容を習得する科⽬です。「AI やデータサイエンスがもたらす価値」、「デジタル技術が浸透した社会における課題」を⼤きなテーマとして、データサイエンスの適⽤⽅法や有効性、現代的な課題を学びます。1年次から履修できます。

  • AI・データサイエンス総合

    私達をとりまく経済社会のなかで AI・データサイエンスがどのように活⽤されているのか、その実践例を複数名の実務家から学びます。対象とする課題の背景説明から必要とされるスキルについての講義を受けたあと、講師との議論を⾏い、総合的な理解を⽬指していきます。1年次から履修できます。

  • AI・データサイエンスツール

    以下の4科⽬を開講し、1年次から履修できます。

    • Ⅰ:表計算ソフトExcelによるデータ活⽤法やAIの中核的技術である機械学習の基本を体験します。
    • Ⅱ:汎⽤プログラミング⾔語であるRubyの習得と、Ruby on Railsを用いてウェブアプリケーションを開発し、データサイエンスに応用できるようになることをめざします。
    • Ⅲ:プログラムの基礎知識を要することなくビッグデータを分析することができる BI(ビジネス・インテリジェンス)ツールと、データサイエンスにおける統計に特化したプログラミング⾔語であるRの基礎を理解することを⽬指します。
    • Ⅳ:汎⽤的プログラミング⾔語の中で AI・データサイエンスにおける中⼼的な役割を果たしているPythonと、データベース⾔語SQLの基礎を理解することを⽬指します。
  • AI・データサイエンス演習

    2年次(演習A)、3年次(演習B)、4年次(演習C)の3年間で、学部・学年の枠を超えた実践的グループ活動を⾏います。 産業界や科学技術分野、⾝近な社会で取得された現実のデータに基づいて課題発⾒・解決をめざし総合的に活動します。AI・データサイエンスを実地に応用する基礎力を身につけるiDSプログラムの必修科目です。 1年次⽣を対象として募集・選抜し、2年次から履修できます。

「iDS(Intermediate Program for Data Science and AI)プログラム」は「AI・データサイエンス演習」の受講者を対象として、AIやデータサイエンスの技術や知識を習得し、各学部の専門分野で活用する力を身につける学部横断的プログラムです。
3年間のゼミ活動では、所属ゼミのテーマに沿って、データの収集・分析・考察・活用を行い、データに基づいて課題発見、解決できる力を修得します。ゼミでは主体的な学びが求められ、決して楽な道のりではありませんが、他では味わえない充実感と知識・技術、そして貴重な体験を得ることができるでしょう。
また、演習での課題解決型学修に加えて、基幹科目として位置づけられる「AI・データサイエンスツール」と所属学部の関連科目を体系的に学ぶことで、データ活用に必要な技術や知識に磨きをかけていきます。

国際標準規格のデジタル技術を利用した学習成果やスキルの新しい証明方法として、オープンバッジは世界中にひろがりつつあります。
iDSプログラムを修了した学生には修了証として、本学よりオープンバッジを発行します。