博士前期課程 カリキュラム
データエンジニアリング科目、データアナリシス科目、両者を基盤とするモデリング科目、そしてAIを活用したイノベーション推進を学ぶAIイノベーション科目を学びます。また、プロジェクトマネージメントや領域固有のモデルについても学びます。そして、課題研究を通じて、実際のデータに触れ、一連の問題解決の流れを体感することで、知識だけでなく、問題解決の成功体験を経験し、生きたデータから実際に価値創造を行えるようになります。なお、修了には30単位以上の取得が必要です。
- M1（1年次）
さまざまな領域知識と分析例を学び、修士レベルのデータサイエンスの基礎的能力を身につけます。 - M2（2年次）
社会的な問題の解決に向けて貢献するような修了研究をします。派遣社会人入学の方は勤務先においてデータを用いた問題解決に取り組みます。一般入学の方も派遣社会人入学の方も滋賀大学の研究機関「データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター」が企業や行政、教育機関などと行う共同研究に参加することができます。
カリキュラム・マップ
履修モデル
価値創造科目「課題研究 1、2、3、4（必修）」について
具体的な価値創造につなげる実践的研究を行うのが「課題研究1」、「課題研究2」、「課題研究3」、「課題研究4」です。各種専門領域の担当教員の指導の下、現場の具体的な課題を読み取り、実際のデータを使って解析し、その知見を活かして価値創造を図ります。滋賀大学ではデータサイエンス分野において300件もの産官学連携の実績があり、これらの共同研究に参加することで、データから価値を創造するまでの過程を実践の場で体験することもできます。
学位論文のテーマの例
- 熟練工の知見に基づいた深層学習による鍛造製品の欠陥検出
- テキストデータと音声データを利用したマルチモーダル授業内会話構造可視化の研究
- 滋賀県観光統計調査における訪問ルートのネットワーク分析
- スマート農業活用に向けたHTTモデルのベイズ推定に基づく種子発芽予測
- マーケティング・リサーチにおける、統計的因果探索手法の活用に関する研究
このほかの学位論文のテーマは、「滋賀大学学術情報リポジトリ」から閲覧可能です。
大学連携プログラムの受講が可能
本学博士前期課程の学生は、関西の連携大学による「データ関連人材育成関西地区コンソーシアム（DuEX）」や京都大学を中心とした大学連携プログラムである「関西広域医療データ人材教育拠点形成事業（KUEP-DHI）」にも参加しており、これらのプログラムの講義を受講することができます。また、本学データサイエンス研究科が提供している「大学院高度データ科学副プログラム」は、大阪大学と単位互換協定を結んでおり、このプログラムを受講する学生は、特別聴講学生として大阪大学が提供する講義も受講することになります。