データサイエンス・AIを駆使し 地球規模課題を解決できる トップ人材育成のための データサイエンス・ エキスパート・プログラム (DSEP / DSEP+)
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筑波大学のMDA教育
分野融合型データサイエンス・AIトップ人材育成事業とは
世界がインターネットで繋がり便利になった一方で、どこかで起こった感染症、紛争、金融不安などは瞬く間に世界中に影響します。グローバルな生産や消費の拡大は地球環境に脅威を与え続け、世界は豊かになった反面、変動が激しく、不確実、複雑かつ曖昧になったと言われています。こうした状況の中にあって、大学には、活用可能性が広がっている様々なデータやAI技術を活用して、SDGsの達成をはじめとした地球規模の諸課題を解決できるトップ人材の育成が求められています。
筑波大学は2021年12月に文部科学省から数理・データサイエンス・AI（Mathematics, Data Science and AI, 以下「MDA」）教育強化を推進する全国の拠点校11大学の一つとして選定されました。これを受けて、システム情報工学研究群は2022年度に「データサイエンス・AIを駆使し地球規模課題を解決できる分野融合型データサイエンス・AIトップ人材育成」事業をスタートさせました。
本事業は、先端的なデータサイエンス(DS)・AI教育研究実績を基盤に、SDGsの達成にも貢献しうるイノベーション創出や異分野融合型AI人材の育成ができるトップ人材養成のプログラムを博士後期課程に設置しています。この人材育成を支えるため、学士課程から博士後期課程にいたる全学的に一貫性のある教育体制を構築しています（全学的取組み）。このようにシームレスな教育体制のもとで、筑波大学の建学理念にある「あらゆる意味において開かれた大学」に基づき、以下の３つの観点から開かれたMDA教育を実践します。
- 1. 学問分野間で開かれた分野横断型専門教育
- 2. つくば（研究学園都市）という立地を活かし、企業・研究機関・自治体などに開かれ、連携したPBL教育
- 3. 開かれたデータやケースに基づいた実践的な教育
データサイエンス・エキスパート・プログラムの概要
目的
システム・情報・社会を横断的に捉え、グローバルな俯瞰力とローカルな実践力を併せ持ち、社会との対話を通して、現実世界の複雑で困難な問題にデータに基づく解決策で挑み、社会を変革できる卓越した能力を備えたイノベーターの育成を目指し、博士後期課程に「データサイエンス・エキスパート・プログラム(DSEP)/データサイエンス・エキスパート・プログラム・プラス(DSEP+)」を設けています。
DSEP / DSEP+は、システム情報工学研究群の各学位プログラムにおける専門的教育を基礎として、国内外の研究機関・企業・自治体等とデータ共有・連携・共創をしながら学際的融合研究による研究活動および論文執筆を後押しし、専門的な分析力と問題解決策を提言できる実践力を兼ね備えた博士人材の育成を目的として、一定の修了要件を満たしている学生に対して修了認定証を交付するプログラムです。
MDA人材像
MDAで世界の変革をリードする人材育成のため、本プログラムで伸ばす5つの力、MDA高度専門力、MDA分野融合力、MDA創出力、MDA実践力(DSEP)、MDA卓越総合力（DSEP+）を設定しています。
プログラムの種類
データサイエンス・エキスパート・プログラム(DSEP)の概要
MDAを活用した高度なデータ解析能力を身に付け、国際的な視野を持ちながら人々と協調しつつ自ら課題を発見し、自ら培った分野融合的な知見によってSDGsの達成等の地球規模課題を解決できる価値創造型の博士人材の育成を目指します。- 専門的な分析力と問題解決策を提言できる実践力を兼ね備えた人材の育成/II
- 国内外の研究機関・企業・自治体等とデータ共有・連携・共創/II
- 研究型長期インターン、共同研究への参画、海外大学・研究所等への長期研究留学制度
データサイエンス・エキスパート・プログラム・プラス(DSEP+)の概要
イノベーション創出力に優れ、かつ社会が要請するMDA人材を育成できる素養を持つ学生をトップ人材として養成します。- イノベーション創出力に優れ、社会が要請するMDA人材を育成できる素養を持つトップ人材の養成
- DSEPの履修希望者の中で真に優れた10名程度を選抜
- トリプル・メンター（研究指導教員・MDA研究者・関連企業エキスパート）による特別指導
- 分野融合型MDA人材育成を産業界、学界トップと演習
- 特別RAに任命し、コンピュータを活用した高度なMDA研究に従事
対象学生
- システム情報工学研究群博士後期課程の学生を対象とします。
- ただし、他研究群の所属学生で、履修要件を満たした場合、対象となる場合もあります。
システム情報工学研究群博士後期課程
- 社会工学
- リスク・レジリエンス 工学
- 情報理工
- 知能機能システム
- 構造エネルギー工学
- エンパワーメント 情報学
- ライフイノベーション （生物情報）
データサイエンス・エキスパート・プログラムのカリキュラム
コンピテンスポイント
- 本プログラムの履修生は、システム情報工学研究群の各学位プログラムで開設されている科目の中で4つの科目群に該当する科目や、DSEP/DSEP+のために新たに開設された科目を履修することにより、5つのコンピテンスごとに修了要件として設定されているポイントを取得することになります。
- 高度専門力のポイントは、システム情報工学研究群の博士前期課程で履修した科目に基づき付与されますが、他大学の博士前期課程で履修した科目も相談に基づきポイントを付与することがあります。
DSEP / DSEP+のために開設された新設科目
| 科目 | 概要 |
|---|---|
| MDA異分野連携/融合ゼミナール | 国内外研究者・企業・自治体などによる数理・データサイエンス・AI分野(MDA分野)の最新の動向に関する専門家によるオムニバス授業を実施し、最近の重要課題について講述する。MDAを活用し、学際的な他分野との融合も通じて、問題解決やイノベーションを行う能力を養うことを狙いとします。 |
| 科目 | 概要 |
|---|---|
| MDA後期プロジェクト研究 | 企業・行政・研究機関等が抱える現実課題の解決や企業等が有するデータの活用に関する共同研究またはインターンシップ、あるいは教員の共同研究先との共同研究またはインターンシップを通して、課題解決にデータを活用できる実践的な力を養います。 |
| MDA後期研究留学 | データサイエンス関連で、国外の研究機関との共同研究、海外企業でのインターンシップ等を実施し、世界レベルでの最先端のデータ解析能力を習得し、様々な知識を融合しながらその能力を実践できる能力を向上させます。 |
| 科目 | 概要 |
|---|---|
| MDAトップ人材養成特別演習 |
|
科目群別の科目リスト
| 社会工学 | 社会工学のための数学、社会シミュレーション、ゲーム理論、資産評価論、離散数理、数理最適化理論、ミクロ計量分析、統計分析、企業評価論、空間情報科学、情報セキュリティ、都市・地域解析学、経済・政策分析、オペレーション管理、社会工学特別講義I、社会工学特別講義II、社会工学特別講義III |
|---|---|
| サービス工学 | 応用最適化、サービス満足度解析、サービス工学特別講義I、サービス工学特別講義III、ビッグデータアナリティクス、地域データ解析、消費者心理分析、技術経営 |
| リスク・レジリエンス工学 | 数理モデル解析特論、数理環境工学特論、エネルギー・環境モデリング演習、情報検索特論、知的ドキュメント管理論、情報マネジメント、暗号技術特論、現代情報理論、サイバーリスク特論、セキュリティ論考特論、ネットワークセキュリティ特論、レジリエント都市計画演習、金融リスク解析、サイバーセキュリティ特論、知能情報システム、システムデザイン論、ソフトコンピューティング基礎論、データマイニング、複雑システム論 |
| 情報理工 | システム最適化、システム制御、基礎計算生物学、計算言語学特論、数値シミュレーション特論、数理アルゴリズム特論、コンピュータグラフィクス特論、サービスとデータプライバシ、システムプログラミング特論、ソフトウェアリポジトリ分析技法、データ工学特論I、データ工学特論II、データ解析特論、ヒューマンインタフェース特論I、ヒューマンインタフェース特論II、プログラミング環境特論、プログラム言語特論、プログラム理論特論、画像認識特論、高性能コンピューティング特論、信号画像処理特論I、信号画像処理特論II、信号画像処理特論III、並行システム、並列処理アーキテクチャ特論、暗号理論特論I、暗号理論特論II、Topics in Computer Ethics、情報理工特別講義I、視覚計算特論、適応的メディア処理、統計的言語モデル特論、フロンティアインフォマティクス特論A、フロンティアインフォマティクス特論B、ヒューマンセンタード AI特論A、ヒューマンセンタード AI特論B |
| 知能機能システム | システムモデリング、生体情報処理特論、適応システム構成論、知能機能システム数学基礎、知能システム理論基礎、機能システム数理基礎、サイバニクス、スマートインフォメディアシステム特論、情報・符号理論、機械学習論、言語情報処理特論、人工知能特論、知能システムツール演習a |
| 構造エネルギー工学 | 構造力学特論、流体力学特論、流体力学特論1、流体力学特論2、数値流体力学、計算力学特論、信頼性工学特論 |
| エンパワーメント情報学 | 機械学習基礎、機械学習演習 |
| ライフイノベーション （生物情報） | バイオインフォマティクス概論、バイオインフォマティクス基礎、計算生物学、生体分子・創薬インフォマティクス、遺伝子解析と機能ゲノミクス、実践機械学習 |
| 社会工学 | 社会工学ファシリテーター育成プログラムI、社会工学ファシリテーター育成プログラムII、社会工学ファシリテーター育成プレプログラムIII、社会工学ファシリテーター育成プレプログラムIV |
|---|---|
| リスク・レジリエンス工学 | リスク・レジリエンス工学博士PBL演習、リスク・レジリエンス・ケーススタディ、リスク・レジリエンス工学博士プロジェクト研究、リスク・レジリエンス工学博士特別講義(ビジネスリスク) |
| 情報理工 | 情報理工分野横断後期特別演習 |
| 知能機能システム | 知能機能システムコラボラトリー演習III、知能機能システムコラボラトリー演習IV |
| エンパワーメント情報学 | アントレプレナーシップ演習 |
| MDA開設科目 | MDA異分野連携ゼミナール、MDA異分野融合ゼミナール |
| 研究群 | ジョブ型研究インターンシップ |
|---|---|
| 社会工学 | 社会工学インターンシップ |
| リスク・レジリエンス工学 | リスク・レジリエンス工学博士インターン シップA、リスク・レジリエンス工学博士インターン シップB |
| エンパワーメント情報学 | エンジニアリングレジデンス実習 |
| ライフイノベーション （生物情報） | 博士後期インターンシップI、博士後期インターンシップII |
| MDA開設科目 | MDA後期プロジェクト研究、MDA後期研究留学 |
| MDA開設科目 | MDAトップ人材養成特別演習 |
|---|
履修方法
履修モデル
- 履修希望の学生は、履修希望書を提出したうえで、必要な科目を履修します。
- 年2回の達成度評価を行い、取得ポイントに基づいて修了認定証を交付します。
履修モデル
詳細については、manabaのマイページを開き、以下のコースを自己登録してください。
- MDAコースの登録キー：1443621
MDA教育サポート
共同研究支援
| 区分 | 内容 |
|---|---|
| 目的 | データサイエンス分野における海外での共同研究、インターンシップ、その他の活動を行うことにより、データサイエンス分野における知識及びスキルの向上、異文化交流や国際的なネットワーク構築を目的とした活動において、渡航費、滞在費の一部を支援します。 |
| 対象者及び対象内容 |
|
海外留学研究支援
| 区分 | 内容 |
|---|---|
| 目的 | 課題解決にデータを活用できる実践的な力を養う人材育成のために、企業・行政・研究機関等（以下「企業等」という。）が抱える現実課題の解決や企業等が有するデータの活用に関する共同研究、インターンシップに参画するにあたり、研究費、旅費等必要な経費の一部を支援します。 |
| 対象者及び対象内容 |
上記のいずれの活動の実施に加え、海外学会での発表を含むことも可能。ただし、海外学会発表のみのための滞在は対象外 |
データサイエンス支援
データサイエンス・ケースバンク
- 社会の課題に対して、学生と研究者がデータサイエンスに基づき探索した課題の解き方を、ケースバンクとしてHPに公開しています。
- 答えに至る道筋は一つではなく、試行錯誤のプロセスも含めて、利用者が研究過程を追体験できるケースドキュメント（データ分析のために作成したコード（二次利用可能なもの）を含む）を、随時更新しています。
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