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お知らせ
2024.3.26本プログラムの履修希望者は、 「大学院課程の履修申告・追加申告・申告取消について」の3ページ「特別専門学修プログラムの履修を希望する場合」を読んで、履修申告期間中(4 月 4 日（木）～4 月 19 日（金）まで)にWeb登録して下さい。 具体的な手順は以下の通りです。
「教務 Web システムの【様式の申請】より【履修様式第 15 号】を登録する。（様式提出不要）
※ 「特記事項」の入力は不要です。
※申請内容は指導教員の承認を経てからプログラム担当教員によって承認されます。」
2024.3.262024年度前期分より本サイトにホームページをリニューアルしました。これに伴い、旧ホームページは廃止いたしました。
2023.03.17「データサイエンス・AI特別専門学修プログラム」と「データサイエンス・AI全学教育プログラム」は別の教育プログラムです。このサイトは前者についてのものです。後者についてはデータサイエンス・AI全学教育機構を参照して下さい。

プログラム概要

人工知能やデータサイエンスなど先端情報技術（先端ＩＴ）が飛躍的に進歩したことで、その技術を活用できる産業領域が急速に広がり続けている。このような状況の中で先端ＩＴの人材不足が拡大しつつあり、その人材不足に対応するため2018年6月15日に「統合イノベーション戦略」が閣議決定された。2025年までに先端ＩＴ人材を年数万人規模で育成・採用できる体制を確立することが目標とされた。

このような社会的背景の中で、本データサイエンス・ＡＩ特別専門学修プログラムは産業界との密接な連携のもと、本プログラムに賛同する企業等と協力して、社会的課題解決に貢献できる先端ＩＴ人材の育成を強力に推進する。ここでは東工大の教員から人工知能やデータサイエンスに関する数理的背景からプログラミングのスキル修得までを含む高いレベルの基盤教育を受けるとともに、企業関係者から様々な応用手法を同時に学ぶことによって、社会的課題解決に向けた高度な知識と技量を身につけることができるようになる。さらに、東工大は総合理工系大学として多様な専門的背景を持つ人々が学んでおり、このような先端ＩＴ人材の育成プログラムを大学院に設置し、すべてのコースに開放することによって分野の垣根を越えたつながりが生まれ、課題解決に向けた共創的な人材育成も可能になる。

このような東工大らしい人材育成プログラムの導入によって、データサイエンスや人工知能などの先端ＩＴにおいて、東工大が社会的な課題解決に向けて貢献するためのプラットフォーム構築をめざす。

履修対象者

修士課程、博士後期課程、または、専門職学位課程に在学する学生を本プログラムの履修対象とする。履修を認めないコースは設定しない。ただし、本プログラムの履修者でない場合においても、以下の26科目については個別に受講を認めるものとする。

基盤データサイエンス、基盤データサイエンス演習、基盤人工知能、基盤人工知能演習、基盤データサイエンス発展、基盤データサイエンス発展演習、基盤人工知能発展、基盤人工知能発展演習、応用実践データサイエンス･AI第一A,B,C、第二A,B,C、第三A,B,C、応用実践データサイエンス･AI発展第一A,B,C、第二A,B,C、第三A,B,C

特別専門学修科目一覧表

科目区分科目コード科目名単位数選択必修
専門科目400番台XCO.T487基盤データサイエンス1-0-0A
XCO.T488基盤データサイエンス演習0-1-0A
XCO.T489基盤人工知能1-0-0A
XCO.T490基盤人工知能演習0-1-0A
MCS.T403統計的学習理論2-0-0
MCS.T410応用確率論2-0-0
MCS.T412情報可視化2-0-0
MCS.T418実践的並列コンピューティング2-0-0
ART.T459自然言語処理2-0-0
ART.T462複雑ネットワーク2-0-0
ART.T463コンピュータグラフィクス2-0-0
CSC.T438分散アルゴリズム2-0-0
DSA.P411応用実践データサイエンス･AI第一A1-0-0B
DSA.P412応用実践データサイエンス･AI第一B1-0-0B
DSA.P413応用実践データサイエンス･AI第一C1-0-0B
DSA.P421応用実践データサイエンス･AI第二A1-0-0B
DSA.P422応用実践データサイエンス･AI第二B1-0-0B
DSA.P423応用実践データサイエンス･AI第二C1-0-0B
DSA.P431応用実践データサイエンス･AI第三A1-0-0B
DSA.P432応用実践データサイエンス･AI第三B1-0-0B
DSA.P433応用実践データサイエンス･AI第三C1-0-0B
専門科目500番台MCS.T507統計数理2-0-0
MCS.T506計算機支援数理2-0-0
ART.T543バイオインフォマティクス2-0-0
ART.T548先端人工知能2-0-0
ART.T547マルチメディア情報処理論2-0-0
CSC.T521クラウドコンピューティングと並列処理2-0-0
CSC.T526高性能科学技術計算2-0-0
CSC.T525先端情報セキュリティ2-0-0
専門科目600番台XCO.T677基盤データサイエンス発展1-0-0A
XCO.T678基盤データサイエンス発展演習0-1-0A
XCO.T679基盤人工知能発展1-0-0A
XCO.T680基盤人工知能発展演習0-1-0A
DSA.P611応用実践 データサイエンス･AI発展第一A1-0-0B
DSA.P612応用実践 データサイエンス･AI発展第一B1-0-0B
DSA.P613応用実践 データサイエンス･AI発展第一C1-0-0B
DSA.P621応用発展 データサイエンス･AI発展第二A1-0-0B
DSA.P622応用実践 データサイエンス･AI発展第二B1-0-0B
DSA.P623応用実践 データサイエンス･AI発展第二C1-0-0B
DSA.P631応用実践 データサイエンス･AI発展第三A1-0-0B
DSA.P632応用実践 データサイエンス･AI発展第三B1-0-0B
DSA.P633応用実践 データサイエンス･AI発展第三C1-0-0B

プログラム修了要件

特別専門学修科目一覧表から、選択必修(A)から4単位、および、選択必修(B)から2単位以上を含む計8単位以上（ただし修士課程学生は選択しているコースで標準学修課程としている科目を除く。博士後期課程学生は修士課程在学時に選択しているコースで標準学修課程としていた科目を除く）の取得を修了要件とする。

選択必修（A）とする8科目のうち以下の4つの組に関しては少なくとも一方の科目を修得すること。

  • （基盤データサイエンス、基盤データサイエンス発展）
  • （基盤データサイエンス演習、基盤データサイエンス発展演習）
  • （基盤人工知能、基盤人工知能発展）
  • （基盤人工知能演習、基盤人工知能発展演習）

選択必修（B）とする18科目のうち以下の9つの組に関しては2つ以上の組の少なくとも一方の科目を修得すること。

  • （応用実践データサイエンス･AI第一A、応用実践データサイエンス･AI発展第一A）
  • （応用実践データサイエンス･AI第一B、応用実践データサイエンス･AI発展第一B）
  • （応用実践データサイエンス･AI第一C、応用実践データサイエンス･AI発展第一C）
  • （応用実践データサイエンス･AI第二A、応用実践データサイエンス･AI発展第二A）
  • （応用実践データサイエンス･AI第二B、応用実践データサイエンス･AI発展第二B）
  • （応用実践データサイエンス･AI第二C、応用実践データサイエンス･AI発展第二C）
  • （応用実践データサイエンス･AI第三A、応用実践データサイエンス･AI発展第三A）
  • （応用実践データサイエンス･AI第三B、応用実践データサイエンス･AI発展第三B）
  • （応用実践データサイエンス･AI第三C、応用実践データサイエンス･AI発展第三C）

なお、暫定措置として、2023年度までに履修した応用AI･データサイエンスA、応用AI･データサイエンスB、応用AI･データサイエンスC、応用AI･データサイエンスD、応用AI･データサイエンス発展A、応用AI･データサイエンス発展B、応用AI･データサイエンス発展C、応用AI･データサイエンス発展Dについては、以下の科目を履修したものとみなして修了判定を行う。

2023年度に履修した科目2024年度に履修したとみなす科目
応用AI･データサイエンスA (XCO.T483)応用実践データサイエンス･AI第三A (DSA.P431)
応用AI･データサイエンスB (XCO.T484-01)応用実践データサイエンス･AI第二A (DSA.P421)
応用AI･データサイエンスC1 (XCO.T485-01)応用実践データサイエンス･AI第一A (DSA.P411)
応用AI･データサイエンスC2 (XCO.T485-02)応用実践データサイエンス･AI第一B (DSA.P412)
応用AI･データサイエンスD (XCO.T486)応用実践データサイエンス･AI第二B (DSA.P422)
応用AI･データサイエンス発展A (XCO.T687)応用実践データサイエンス･AI発展第三A (DSA.P631)
応用AI･データサイエンス発展B (XCO.T688)応用実践データサイエンス･AI発展第二A (DSA.P621)
応用AI･データサイエンス発展C1 (XCO.T689-01)応用実践データサイエンス･AI発展第一A (DSA.P611)
応用AI･データサイエンス発展C2 (XCO.T689-02)応用実践データサイエンス･AI発展第一B (DSA.P612)
応用AI･データサイエンス発展D (XCO.T690)応用実践データサイエンス･AI発展第二B (DSA.P622)

時間割

2024年度第1Q
月火水木金
8:50 - 10:30高性能科学技術計算
（大岡山、すずかけ台）		高性能科学技術計算
（大岡山、すずかけ台）
10:45 - 12:25実践的並列コンピューティング
（大岡山、すずかけ台）		実践的並列コンピューティング
（大岡山、すずかけ台）
13:30 - 15:10バイオインフォマティクス
（大岡山、すずかけ台）		バイオインフォマティクス
（大岡山、すずかけ台）
15:25 - 17:05分散アルゴリズム
（大岡山、すずかけ台）

クラウドコンピューティングと並列処理
（大岡山、すずかけ台）		統計的学習理論
（大岡山）

応用実践データサイエンス･AI第一A
（大岡山、すずかけ台）

応用実践データサイエンス･AI発展第一A
（大岡山、すずかけ台）		応用実践データサイエンス･AI第一B

応用実践データサイエンス･AI発展第一B		分散アルゴリズム
（大岡山、すずかけ台）

クラウドコンピューティングと並列処理
（大岡山、すずかけ台）		統計的学習理論
（大岡山）

応用実践データサイエンス･AI第一C
（大岡山、すずかけ台）

応用実践データサイエンス･AI発展第一C
（大岡山、すずかけ台）
17:15 - 18:55
2024年度第2Q
月火水木金
8:50 - 10:30
10:45 - 12:25
13:30 - 15:10情報可視化
（大岡山）		情報可視化
（大岡山）
15:25 - 17:05マルチメディア情報処理論
（大岡山）		応用実践データサイエンス･AI第二A
（大岡山、すずかけ台）

応用実践データサイエンス･AI発展第二A
（大岡山、すずかけ台）		応用実践データサイエンス･AI第二B
（大岡山、すずかけ台）

応用実践データサイエンス･AI発展第二B
（大岡山、すずかけ台）		マルチメディア情報処理論
（大岡山）		応用実践データサイエンス･AI第二C
（大岡山、すずかけ台）

応用実践データサイエンス･AI発展第二C
（大岡山、すずかけ台）
17:15 - 18:55
【参考】2023年度第3Q
月火水木金
8:50 - 10:30自然言語処理

先端情報セキュリティ		自然言語処理

先端情報セキュリティ
10:45 - 12:25先端人工知能先端人工知能
13:30 - 15:10基盤人工知能(情報理工学院･英語開講)

基盤人工知能発展(情報理工学院・英語開講)		基盤データサイエンス(情報理工学院･英語開講)

基盤データサイエンス発展(情報理工学院･英語開講)
15:25 - 17:05応用確率論

基盤人工知能演習(情報理工学院･日本語開講)

基盤人工知能発展演習(情報理工学院･日本語開講)		応用AI･データサイエンスA

応用AI･データサイエンス発展A		応用確率論

基盤データサイエンス演習(情報理工学院･日本語開講)

基盤データサイエンス発展演習(情報理工学院･日本語開講)		(実践AI･データサイエンスC-1)
17:15 - 18:55(実践AI･データサイエンスC-2)
【参考】2023年度第4Q
月火水木金
8:50 - 10:30
10:45 - 12:25複雑ネットワーク情報可視化複雑ネットワーク情報可視化
13:30 - 15:10計算機支援数理

基盤データサイエンス(他学院･日本語開講)

基盤データサイエンス発展(他学院･日本語開講)		計算機支援数理

基盤人工知能(他学院･日本語開講)

基盤人工知能発展(他学院･日本語開講)
15:25 - 17:05コンピューターグラフィクス基盤データサイエンス演習(他学院･日本語開講)

基盤データサイエンス発展演習(他学院･日本語開講)		コンピューターグラフィクス基盤人工知能演習(他学院･日本語開講)

基盤人工知能発展演習(他学院･日本語開講)
17:15 - 18:55

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東京工業大学の学修案内等一覧を参照してください。

東京工業大学 社会的課題解決型データサイエンス・AI研究推進体

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