副専攻（AI活用エキスパートコース）　ポリシー

副専攻(AI活用エキスパートコース)は、データサイエンスや人工知能(AI)を活用する専門知識とスキルを体系的に学ぶ副専攻です。所属する主専攻で学んだ専門知識とAI活用力を使って、変化し続ける社会の中で、様々な困難な課題を解決し、より良い未来を作り出すことのできる人材の育成を目指しています。

a.リアルな事例からAIを始めとする技術進化とそれに伴う社会の変化を捉え、変化の要因となっている技術や知識の基礎を踏まえて、将来を展望できる。【教養・基礎力】
b.実社会で使われている先端的な分析ツールやAIサービスを、使いこなして自分の課題に活用できる。【専門性】
c.第一級のデータソースを使って技術の進展と社会の変化を、世の中に先駆けて把握できる。【専門性】

a.解決すべき課題について、誰のためにどう解決するのがベストなのかを追究し、社会の変革に繋がるユーザ体験を実現する。【他者理解力】【使命感】【倫理性】
b.共通の目標を持つコミュニティを作り、自分や他者の持つ力を客観的に捉え、それぞれの特性を活かして協力して課題解決に取り組むことができる。【協調性】【自己認識力】【人格形成】
c.困難な目標達成のために、プロジェクト活動を推進し、直面する課題を解決しながら主体的に進めることができる。【主体性】【実行力】【ストレスコントロール力】

a.作り物でないリアルで膨大なデータを収集し、客観的に分析することで課題を正しく捉え、判断に活かすことができる。【情報分析力】【判断力】【課題発見力】
b.課題の解決のために様々な仮説を立てて、試行錯誤を行うことで、新しいアイデアを生み出すことができる。【創造的思考力】
c.体系化された論理的思考と問題解決手法を使って、課題解決に必要な手段を現実的かつ具体的に設計できる。【課題解決力】【論理的思考力】【批判的思考力】

a.課題についての自分の考えを、明確で説得力高く示すことで様々な関係者(ステークホルダー)を巻き込んで解決を推進できる。【言語運用能力】【コミュニケーション力】【リーダーシップ】【チームワーク】【傾聴力】
b.実際に動くプロトタイプなどを作成して、提案内容を具体的に表現することで、現実的で地に足の付いたサービス提案をすることができる。【表現力】
c.情報倫理上の問題点を理解した上で、様々なメディアを活用して、自らの主張を効果的に発信することができる。【表現力】

副専攻(AI活用エキスパートコース)では、データサイエンス及び人工知能の基礎的知識とスキル、論理的思考・デザイン思考・データ思考などの情報技法やプログラミングといった技術を活用するのに必要な一連の知識と技法を体系的に学びます。これらの知識と技法は、相互に関連づけられた科目群によって、計画的かつ確実な修得を可能とします。
各科目は、順次高度な内容を身に付けられるように、入門科目、基盤科目、専修科目に位置づけるとともに、基礎科目から発展や活用の科目へと、水準が上がるように組み立てられています。重要な考え方や取り組み方は、演習やグループワークを通じて、複数科目に横断で繰り返して定着を図ります。
いずれの科目においても、成績の評価は最終試験によってではなく、各回の授業で課される提出課題と成果発表によって行います。評価は教員からのものだけでなく、学生間の相互評価も取り入れて行われます。

①最先端の情報技術(IT)の動向と社会の変化を知り、その理解と活用に必要になる本質的な知識を『データサイエンス』や『人工知能』の基礎として学びます。
②『情報技法』の基礎と発展でビジネスインテリジェンスツール、『データサイエンス』『機械学習』の活用でAIによる予測ツール、など実社会で使われている最先端のツールを各自の『BYOD環境』を使って、手許で実行することで活用イメージを醸成します。
③『人工知能技術と社会』をはじめとする授業で、先端技術に関する第一級の専門ニュースサイトを利用したり、AI活用の先進企業の先駆者の体験談を聞くことによる情報シャワーを浴びることで、急速に進化する技術と社会のリアルを知ります。

①技術だけでなく誰のどんな課題をどう解決べきかを、ユーザ体験(UX)の視点から技術適用する方法を、『サービスデザイン』で体系的に学びます。
②コース履修学生が交流可能な『履修学生コミュニティ』に参画し、『人工知能技術と社会』の授業などで、各自の提出物についての議論と相互評価を行うことを通じて、他者の捉え方の違いを理解し、より良い解に向けて切磋琢磨します。
③総仕上げとなる『人工知能実践プロジェクト』の授業で、各自でテーマを設定し、プロジェクト活動を通じてまとめた提案を、学内外の有識者に発表し、フィードバックを得て視野を広げます。

①『情報技法』や『データサイエンス』では、現実に存在する膨大なデータに対して、実社会の専門家も利用しているビジネスインテリジェンスツールやAIによる予測ツールを用いることで、様々な観点から分析を行う手法を学びます。
②『サービスデザイン』や『プログラミング』などの授業で、仮説立案と検証から仮説見直しを行うプロセスを学び、その繰り返しによって、高度な課題に対する解決策を創造的に導き出します。
③考案したアイデアを実社会に通用するサービスの水準にまで高め、それを論理的で説得力のある提案として整理するまでの一連の手法を『情報技法』として体系的に習得します。

①『情報技法』で学ぶ、分析結果を効果的に可視化したグラフやチャートを含んだ、説得力のある提案資料を作成し、様々な関係者を動かすことで、総仕上げである『人工知能実践プロジェクト』の活動を推進します。
②『プログラミング』では実社会の開発企業が使用しているメジャーなプログラミング言語を学び、それらを使って実際に動くプログラムとして提案したいサービスのプロトタイプを実現します。
③『メディアリテラシー』で情報倫理を体系的に学ぶとともに、AIによる自動生成コンテンツや3Dコンテンツを含む、メディアでの表現方法を『メディアデザイン』により身に付け、学修の成果をポートフォリオ等として発信します。

副専攻(AI活用エキスパートコース)は、学科横断でデータサイエンスや人工知能(AI)を活用するための専門知識とスキルを体系的に学ぶための副専攻です。履修するにあたって、満たすことが望ましい要件を以下に示します。

学科で学ぶ専門に加えて、データサイエンスや人工知能(AI)の専門性を体系的に身に付けることで、卒業後の活動の幅を広げたいと考えていること。

以下の科目の内容を修得し、単位を取得できていることが受講の前提となる。

• 入門科目に位置づけられている『データサイエンス基礎』『人工知能基礎』
• 基盤科目に位置づけられている『情報技法基礎』『プログラミング基礎』

授業で与えられる内容を学修するだけでなく、自ら新しいテーマを見つけ、関連する技術や知識を自主的に学び続ける意思があること。

課題の解決のために、客観的なデータや情報を重視し、それに分析を行って提言を組み立てることに意義が感じられること。