「数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム」の修了要件単位数には含まれませんが、数理・データサイエンス・ＡＩの理解を深めるために、「統計及び数理基礎」「アルゴリズム基礎」「データ構造とプログラミング基礎」「時系列データ解析」「テキスト解析」「画像解析」「データハンドリング」「データ活用実践」等の内容・要素を含む科目があります。

より理解を深める科目

授業に含まれている内容・要素	科目名
統計及び数理基礎	確率・統計 ●●
	線形代数1 ●●●
	線形代数2 ●●
	基礎数学 ●●●
	情報理論 ●
	入門統計推計学 ●
	生物統計学 ●
アルゴリズム基礎
	アルゴリズム論 ●
	コンピュータシステム ●●
	プログラミング基礎 ●
	プログラミング実習2 ●
	プログラミング実習3 ●
	電気電子工学通論2 ●
	人工知能 ●
データ構造とプログラミング基礎
	プログラミング基礎 ●
	プログラミング演習1 ●
	プログラミング演習2 ●
	プログラミング実習1A ●
	プログラミング実習1B ●
	コンピュータ概論 ●●
	コンピュータ演習1 ●●
	アルゴリズム論 ●
	人工知能 ●
時系列データ解析
	経営工学 ●●●
	電気通信工学 ●
	電子物性工学1 ●
	センサ工学 ●
テキスト解析
	コンピュータ演習1 ●●
	コンピュータ演習2 ●
画像解析
	コンピュータグラフィックス ●
	センサ工学 ●
	電気工学特別講義 ●
	電気電子工学通論2 ●
	人工知能 ●
データハンドリング
	コンピュータ概論 ●●
	コンピュータ演習1 ●●
	コンピュータシステム ●
	ソフトウェア工学 ●
	データベース論 ●
	分子生物学1 ●
	バイオ・ケモインフォマティクス ●
データ活用実践（教師あり学習）
	社会学 ●●●
	社会統計学 ●●●
	地域技術学 ●●●
	生物統計学 ●
	電気電子計測 ●
	インシリコ創薬 ●
	総合医療薬学７ ●
	臨床統計学 ●
	疾病の予防 ●
その他
	人工知能 ●

工学部開講科目：●機械工学科 ●電気工学科 ●応用化学科　薬学部開講科目：●薬学科

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