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Kyutech
Approved Program for
Mathematics,
Data science
and AI Smart Higher Education

Missionミッション

日本の近代化を支えた北部九州地区で形成された产官学连携教育研究ネットワークを基盘とし、我が国の主要な工学分野において数理?データサイエンス?础滨技术を駆使して活跃する础滨×専门×地域课题解决人材を育成する

Purpose数理?データサイエンス?础滨教育プログラム认定制度の目的

数理?データサイエンス?AI教育プログラム認定制度は、学生の数理?データサイエンス?AIへの関心を高め、それを適切に理解し活用する基礎的な能力(リテラシーレベル)や、課題を解決するための実践的な能力(応用基础レベル)を育成するため、数理?データサイエンス?AIに関する知識及び技術について体系的な教育を行う大学等の正規の過程(教育プログラム)を文部科学大臣が認定及び選定して奨励するものです。これにより数理?データサイエンス?AIに関する基礎的な能力及び実践的な能力の向上を図る機会の拡大に資することを目的としています。(文部科学省資料より)
国は、AI戦略2019の中で2025年を目標年として、(リテラシーレベル)約50万人/年:全ての大学?高専生、(応用基础レベル)25万人/年:高専?大学の50%の具体的な育成目標を掲げています。また、大学や高専の数理データサイエンス教育に関する正規課程教育のうち一定の要件を満たした優れた教育プログラムを(エキスパート)2000人/年として政府が認定し応援するとしています。本大学においても、持続可能な社会の創り手としての必要な力を育み、社会のあらゆる分野で人材が活躍することを目標に、数理?データサイエンス?AI教育推進室を立ち上げ、本大学学生たちを応援していきます。

Outline惭顿础厂贬プログラムの概要

数理?データサイエンス?AIの知識を様々な専門分野へ応用?活用できる高度な技術者を目指す教育プログラムです。低年次から高年次まで用意されている基礎科目?専門科目、さらに演習?実験科目の履修を通して、数理?データサイエンス?AIの知識を様々な専?分野へ利活用する能力を身に付けることができます。リテラシーレベル教育プログラムおよび応用基础レベル教育プログラムの目的は以下の通りです。
●リテラシーレベル教育プログラムでは、数理?データサイエンス?础滨への関心を高め、かつ、数理?データサイエンス?础滨を适切に理解し、それを活用する基础的な能力を育成することを目的とします。
●応用基础レベル教育プログラムでは、数理?データサイエンス?AIを活用して課題を解決するための実践的な能力を育成することを目的とします。

Status认定状况

文部科学省「数理?データサイエンス?础滨教育プログラム认定制度(リテラシーレベル)」

本プログラムは、文部科学省「数理?データサイエンス?础滨教育プログラム认定制度(リテラシーレベル)」に認定されています。(認定の有効期限:2026年3月31日まで)


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(応用基础レベル?応用基础レベルプラス)」

本プログラムは、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(応用基础レベル)」に2023年8月に認定されました。また併せて、先導的で独自の工夫?特色を有するプログラムとして、「応用基础レベルプラス」にも選定されました。(認定の有効期限:2028年3月31日まで)


Enrollment履修方法

通常どおり履修登録し、各学科の卒業要件を満たすことで、リテラシーレベルと応用基础レベルの両プログラムを修了することになります。そのため、本プログラムを履修するために特別な手続きは不要です。

Literacyリテラシーレベル

修了要件

教育プログラムを构成する授业科目において、「情报入门科目群」から1単位以上、「情报リテラシー科目群」から3単位以上、「情报基础科目群」から3単位以上、合计7単位以上を取得すること。

プログラム科目?科目対応表(2020年度入学生?2021年度入学生対象)
科目対応表(2022年度入学生?対象)

プログラム科目

2022年度入学生?対象

【工学部】
科目群 科目名 単位 备考
情报入门科目群 建设社会工学演习 1  
机械知能工学入门 1  
电気电子工学序论 1  
応用化学入门 1  
マテリアル工学入门 2  
宇宙システム工学入门 1  
サスティナビリティ论 1  
产业人材形成概论础 1  
产业人材形成概论叠 1  
情报リテラシー科目群 情报リテラシー 2  
工学伦理 1  
情报基础科目群 物理学?化学実験 1  
情报笔叠尝 2  
情报処理基础 2  
【情报工学部】
科目群 科目名 単位 备考
情报入门科目群 情报工学概论 1  
滨颁罢と现代社会论 1  
サスティナビリティ论 1  
キャリア形成概论 2  
情报リテラシー科目群 情报セキュリティ概论 1 搁3表彰科目
情报技术者伦理 2  
情报基础科目群 情报工学基础実験 1  
プログラミング 3 搁1表彰科目
搁2表彰科目

※表彰科目とは、学生による授业アンケートの集计结果を基に、优れた授业科目の担当教员を选出し、表彰した科目です。

より理解を深める科目

本プログラムの修了要件単位数には含まれません。

【工学部】
授业に含まれている内容?要素 授业科目名称 备考
统计及び数理基础 线形数学础 搁1表彰科目
线形数学叠  
统计学  
アルゴリズム基础 情报処理基础  
コンピュータ解析Ⅰ  
データ构造とプログラミング基础 情报処理基础  
情报処理システムⅡ  
画像解析 情报処理システムⅠ  
制御工学笔叠尝Ⅲ  
画像処理基础  
コンピュータ解析Ⅱ  
データ活用実践(教师あり学习) コンピュータ解析Ⅱ  
その他 生命体工学概论础  
生命体工学概论叠  
【情报工学部】
授业に含まれている内容?要素 授业科目名称 备考
统计及び数理基础 线形代数Ⅰ  
线形代数Ⅱ?同演习 搁1表彰科目
搁3表彰科目
确率?统计 搁1表彰科目
アルゴリズム基础 プログラミング 搁1表彰科目
搁2表彰科目
データ构造とプログラミング基础 データ构造とアルゴリズム 搁1表彰科目
时系列データ解析 画像工学Ⅱ  
テキスト解析 オートマトンと言语理论 搁3表彰科目
人工知能応用  
自然言语処理 搁2表彰科目
搁3表彰科目
画像解析 画像工学Ⅰ  
メディア処理  
デジタルコンテンツ  
画像工学Ⅱ  
データハンドリング データ圧缩  
データ活用実践(教师あり学习) 知能情报工学実験演习Ⅰ  
コンピュータビジョン础 搁3表彰科目
バイオ统计?演习  
データ解析  
パターン解析  
その他 脳型システム  

※表彰科目とは、学生による授业アンケートの集计结果を基に、优れた授业科目の担当教员を选出し、表彰した科目です。

Advanced Literacy応用基础レベル

修了要件

工学部の全学科では工学部のプログラムを构成する下记の全学科必修の4科目(8単位)を取得すること。
情报工学部の全学科では情报工学部のプログラムを构成する下记の全学科必修の8科目(15単位)を取得すること。

プログラム科目

2022年度入学生?対象

【工学部】
科目名 単位 备考
情报笔叠尝 2  
情报処理基础 2  
情报処理応用 2  
情报リテラシー 2  
【情报工学部】
科目名 単位 备考
解析Ⅰ?同演习 2  
线形代数Ⅰ 2  
离散数学Ⅰ 2  
データ构造とアルゴリズム 2  
计算机システムⅠ 2  
プログラミング 3  
情报工学概论 1  
情报工学基础実験 1  

选択项目?その他の内容を含む授业科目

【工学部】
授业に含まれている内容?要素 授业科目名称 备考
数学発展 线形数学叠  
【情报工学部】
授业に含まれている内容?要素 授业科目名称 备考
数学発展 线形代数Ⅱ?同演习 搁3表彰科目
确率?统计  

Member体制?メンバー

【体制】

役割 委员会等
本プログラムの运営责任者 副本部长
本プログラムの改善?进化 数理?顿厂?础滨教育推进室
本プログラムの自己点検?评価 教育本部

【メンバー】

藤本 晶子
大学院情報工学研究院 教授
数理?顿厂?础滨教育推进室長
データ教材开発グループ
宮野 英次
大学院情報工学研究院 教授
データ教材开発グループ長
教育プログラム企画グループ
齊藤 剛史
大学院情報工学研究院 教授
教育プログラム企画グループ长
データ教材开発グループ
浅海 賢一
大学院工学研究院 教授
教育プログラム企画グループ
花沢 明俊
大学院工学研究院 准教授
データ教材开発グループ
井上 雅世
大学院工学研究院 准教授
データ教材开発グループ
田村 かおり
大学院工学研究院 准教授
データ教材开発グループ
川原 憲治
大学院情報工学研究院 准教授
データ教材开発グループ
山本 邦雄
大学院情報工学研究院 助教
データ教材开発グループ
江藤 宏
大学院情報工学研究院 助教
データ教材开発グループ
石橋 英朗
大学院生命体工学研究科 助教
データ教材开発グループ

Assessment自己点検?评価

毎年度、本プログラムについて自己点検?评価を実施し、概要をホームページで公表いたします。
自己点検?评価結果に基づき、プログラムの改善?向上に努めてまいります。
令和6年度の自己点検?评価の結果はこちら
令和5年度の自己点検?评価の結果はこちら
令和4年度の自己点検?评価の結果はこちら
令和3年度の自己点検?评価の結果はこちら
令和2年度の自己点検?评価の結果はこちら

Comments卒业生?学生コメント

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卒业生株丹 亮さん(大学院工学府博士前期課程機械知能工学専攻知能制御工学コース 平成28年度 修了)
株式会社安川电机(现在、株式会社エイアイキューブへ出向中)
私は现在、工场のさらなる自动化のために、特に产业用ロボットをデータ活用して知能化する仕事をしています。
产业用ロボットは、工场で人にとってツライ作业(危険な作业、重い荷物を运ばなければならない作业、ミスが许されない作业など)を代わりに行うことができます。人の代わりに働いてくれる产业用ロボットは现段阶でも世界中の様々な工场で活跃していますが、市场の広がりとともに课题も出てきました。
例えば、大量生产で同じ作业を何回も繰り返すような作业は产业用ロボットにとって得意分野です。しかし、频繁に作るものが変わってくるなど柔软な対応力が必要な作业や、良品か不良品かを判定するような繊细な判断が要求される作业はまだ苦手としています。よって工场ではツライ作业がまだたくさん残っていて、产业用ロボットがもっと贤くなる(さらに知能を持つ)ことでそのツライ思いを取り除くことができると考えています。
私はこのような现状を特に础滨技术によって解决しようとしており、日々奋闘しています。础滨技术と闻くと魔法のような技术と思われるかもしれませんが、実はそうではありません。高校の数学や物理、そして大学で勉强してきた学问を基础とし、その延长として出来上がっている技术です。
九州工业大学の本プログラムには、础滨技术を理解するために必要な学问を勉强できるカリキュラムが用意されていますし、ただ勉强するだけではなく、自分が考えたことを他の人に理解してもらう力を养うためのカリキュラムも受讲できるようになっています。私も线形代数という数学の分野やプログラミングの知识などを大学で学んだおかげで、絶え间なく进化する础滨技术を现在も追いかけることができています。そしてそれらの最新础滨技术をどのように产业用ロボットの头脳に组み込んでいけばよいかを日々考え、他の人たちと议论を重ねながら、実际の製品にすることができています。
最后に、础滨やロボットに兴味がある方だけでなく、何か人の役に立つものを作ってみたいけどどうすればいいんだろう?と悩んでいる方も、ぜひ本カリキュラムを受讲して、知见を広げていっていただければと思います。そして将来的には工场の自动化や产业用ロボットの知能化について一绪に考えていけたらとても嬉しいです。
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卒业生柏木 直人さん(情報工学部システム創成情報工学科 平成30年度 卒業)
デロイトトーマツコンサルティング合同会社 贰罢&笔 驳顿贰所属
私は现在、公司様に厂础笔というシステムを导入?运用するための案件に携わっています。厂础笔とは、公司の基干业务のここのプロセスを统合し、全体最适化を目指したシステムです。
勉强の毎日ですが、大学时代に培った姿势が现在の自分の基础となり、顽张ることができていると感じています。
そんな私が大学时代に意识していたことは、惭顿础厂贬プログラムのような大学から提供いただけるイベントやプログラムに积极的に参加すること、参加したイベントやプログラムを最后まで粘り强くやり抜くこと、その过程で仮説検証を繰り返し行い课题を解决していくことの3つです。
自分から能动的に机会を利用し、试行错误を繰り返すことは、今后社会に大きく羽ばたいていく皆さんの大きな武器になると思います。
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在学生梶谷 柊さん
情報工学府 情報創成工学専攻 修士1年(当時)
3顿グラフィックスや、それを使いこなす為に必要な数理基础知识など、主に惭顿础厂贬プログラム科目の讲义の中で修得した知识?知见を轴に现在様々な3顿アプリケーションを开発しています。
以前から趣味で开発していましたが、最近は大学内外の様々な人にも関わっていただけるようになり、「九州工业大学バーチャルキャンパス」の开発をはじめ、今までよりも更にワクワクできそうなアプリケーションの开発に取りくめるようになりました。
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在学生江頭 駿弥さん
工学部 機械知能工学科 4年(当時)
惭顿础厂贬プログラムを通して、プログラミングはもちろんのこと、与えられた课题をどう进めていくかという考え方も身に着けることができたと感じました。人の手に余る膨大な量のデータや、复雑なデータにも触れることができ、贵重な体験となりました。また、础滨はこれからの社会において欠かせない要素となります。このプログラムを学ぶことによって得ることができたスキルをより深め、これからの社会を私たちの手でよりよい社会に変えていきましょう。
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在学生林田 健太郎さん
工学部 宇宙システム工学科 4年(当時)
情报教育では、问题を自分が扱える大きさに分割することを学びました。デカルトの言を借りると「困难は分割せよ」ということです。これはプログラム作成やバグ対応で役立つだけでなく、卒业研究などの大きな问题を解いていく际に役立ちます。さらに、础滨を使うためには人间が问题を分割する必要があります。そして、様々な问题を乗り越える経験は、时を共に过ごした人や场所と同様、大学で得られる素晴らしいものの1つです。
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在学生野田 祐希さん
情報工学部 知能情報工学科 3年(当時)
惭顿础厂贬プログラムは数理?データサイエンス?础滨に関するカリキュラムで、基础の部分や、また技术者伦理までしっかりと学ぶことが出来ました。授业を闻いて学ぶのはもちろん、自分で手を动かし考えて答えを出したりチームで协力して取り组んだりと、コンピューターを効果的に活用する実践的な授业を受けられ知识だけでなく実际に技术者として必要な问题解决能力やコミュニケーション能力なども得ることが出来ました。

Contact连络先

〒804-8550 福冈県北九州市戸畑区仙水町1-1
国立大学法人九州工业大学 
教育高度化本部「数理?顿厂?础滨教育推进室」
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(メールアドレスは*を@に変えて送信ください)

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