経営情報学部は、2020年度より、近畿地区の人文・社会科学系私立大学で初となる、「数理・データサイエンス・AI教育プログラム」を開始します。
 AI・データサイエンス人材の養成は、大学の理系学部だけでなく文系学部でも求められています。
 経営情報学部は、この教育プログラムを提供することで、経営系学部の立場から、AIを使いこなすビジネスパーソン、新たなAIビジネスを開発できる人材、ビッグデータから新たなビジネスチャンスを発見できる人材、データに基づいて論理的に問題を解決する能力のある人材、データサイエンティストと協力して経営上の諸問題に取り組める人材、AIエキスパート等の養成を図ります。
 「コース」ではなく「プログラム」ですから、学生は学部内のどのコースを選んでもデータサイエンス・AIを学ぶことができます.
 プログラム名に「数理」が付いているのは、「AI戦略2019」で示された「文理を問わず、全ての大学・高専生(約50万人卒/年)が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」する、という目標に沿ったものです。
 履修者は、次の科目表に示す数理・統計・情報・データサイエンスの各科目群の中から必要単位を修得することで、プログラム修了が認定される予定です。修了者には修了認定証を発行することを検討中です。

経営情報学部数理・データサイエンス・AI教育プログラム科目表

区分
科目名
配当年次
単位
修得要件
数理科目 基礎数学
1年次
2
4単位以上 各区分所定
単位修得の
上、合計
20単位以上
経営数学
2年次
4
経営科学
3年次
4
統計科目 数理統計学
3年次
4
4単位以上
多変量解析
3年次
2
経営統計学
3年次
4
情報科目 プログラミング入門
1年次
2
4単位以上
プログラミング1
1年次
2
プログラミング2
1年次
2
システム開発論
2年次
2
データベース論
2年次
2
マルチメディア論
2年次
2
ネットワーク論
2年次
2
コンピュータ構成論
2年次
2
データサ
イエンス
科目
ビジネスデータ分析1
2年次
2
6単位以上
ビジネスデータ分析2
2年次
2
AI・データサイエンス
基礎(注1)
2年次
4
データサイエンス
実践(注2)
3年次
2
AIプログラミング
実践(注3)
3年次
2
(注1)正式科目名は、先端技術論(AI・データサイエンス基礎)
(注2)正式科目名は、経営情報特別講義3(データサイエンス実践)
(注3)正式科目名は、経営情報特別講義5(B)(AIプログラミング実践)