新入生のみなさんへ
神戸大学の
数理・データサイエンス
・A I 教育
新入生のみなさんへ
神戸大学の
数理・データサイエンス
・A I 教育
データサイエンスを知る 1年 1Q・2Q・4Q
リテラシーレベル
データサイエンスを習得する 1年3Q〜
応⽤基礎レベル
各学部数学・情報科目
データサイエンスを活用する 2年〜
最先端に触れる 1年〜3年
課題解決⼒を磨く 3年〜博士
データサイエンスを武器に
大学生になるまでは数理・データサイエンス・AIを身近なものとして感じていませんでした． しかし，本授業を受講し基礎的な知識を得たことで，他のデータサイエンス関連の授業も受けてみようと思うことができました．学生の間だけではなく，社会人になっ てからも役に立つような実用的なことが学べたと感じています．
国際人間科学部／Sさん
データサイエンスに関して初心者であった私でも分かりやすく，データについての導入にとても適した授業だったため，その後のデータを応用する授業でデータサイエンス基礎学の知識が役立ちました．また，オムニバス形式だったため，様々な視点からデータについて学べた点も良かったと思います．
経営学部／Tさん
データサイエンス基礎学を受講して良かった点は，データサイエンスの概要を体系的に理解できたことと，社会での実用例を学べたことです．データの収集から活用までのプロセスを通じて，現代社会におけるデータの重要性を実感しました．専門知識がなくても理解しやすく，学部に関わらず受講すべき授業だと思います．
工学部／Fさん
神戸大学のデータサイエンス教育は、文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」において、リテラシーレベルおよび応用基礎レベルの両方に認定され、さらに「プラス」選定を受けた先進的なプログラムです。2018年にこの認定制度が始まる以前から取り組みを開始し、2025年で8年目を迎えます。
近年、AIサービスは目覚ましいスピードで進化しています。特に、2022年に登場したChatGPTをはじめとする生成AIは、私たちの生活や仕事のあり方に大きな影響を与えています。一方で、文章や画像を容易に生成できるがゆえに、誤った使い方が増えていることも懸念されています。
こうしたAIを正しく活用するためには、データサイエンスの基礎的な知識が不可欠です。もはや、データサイエンスは、コンピュータリテラシーと同様に、現代社会を生きるうえで必須の素養となっています。高校で培った情報基礎の知識を土台に、より広い視野を持ち、各学部の専門領域へとステップアップするための基盤を本プログラムを通して身につけてください。
全学教育部門長 山田 明
データサイエンスとは、観測によって得られた実世界のデータから、有益な知見を数式やルールなどの形式で表現し、そこから価値を創出する「データ駆動型」の推論アプローチを体系化した学問です。データには生成源があり、その生成源から生じたデータを取得・分析することで、生成源の性質や将来の予測が可能となります。
たとえば、病院で心電図を測定すれば、医師はその波形から患者の心臓の状態を推定し、将来の心疾患リスクを予測します。これをAIに置き換えて考えると、スマートウォッチが心拍を測定し、AIが医師に代わって心疾患リスクをユーザに教えてくれることになります。
同様のことを、皆さんの専門分野で起こせばどうなるでしょうか？データサイエンスを研究で使えるようになれば、AIを使って新たな発見や発明につながるかもしれません。ビジネスに応用すれば、新しいサービスや製品を生み出すことができるかもしれません。
学部・学科は関係なく、誰にとってもデータサイエンスは必ず役に立ちます。ぜひ、この力を手に入れてください！
センター長 小澤 誠一
