2025年度 (最新) 学位プログラムとして特別に設けた教育課程学位プログラムとして特別に設けた教育課程データサイエンス・AI全学教育機構

DS・AIインターンシップB 4

開講元: データサイエンス・AI全学教育機構
担当教員: 新田克己 / 富井規雄 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 小野功 / 三宅美博
授業形態: 実験等
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室)
クラス: 4
科目コード: DSA.C501
単位数: 001
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 4Q
シラバス更新日: 2025年3月19日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

本講義は通常の形式での講義ではなく、実際の企業の現場での体験を通して、データサイエンス・AIの知識を実践に活かし問題を解決する能力を養うことを目的とし、その現場での体験活動について認定および単位の付与を行うものである。

到達目標

企業等におけるインターンシップを通して、社会で求められるデータサイエンス・AIの知識・技能とその実践運用について理解修得する。

キーワード

データサイエンス、人工知能、インターンシップ

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

履修を希望する学生は以下のように手順を進める。
(1) 事前にインターンシップ実習への参加の承認を所属学院の指導教員から得ておく。
(2) 年に2回開催されるDS・AIフォーラムなどで情報を収集した上で実習先を決め、主に長期休暇中に実習を行う。
(3) 実習先と相談の上で、原則として実働80時間以上のDS・AIの実習に適した実施計画書を作成し、データサイエンス・AI全学教育機構の承認を受ける。
(4) 履修申告は実施計画書が承認され実習に参加することが決定した段階で行う。
(5) 実習に参加する。
(6) 実習終了後に、実施報告書を作成・提出し、成果報告会にて実習の成果報告を行う。

履修にあたっては、必ず下記のインターシップ科目の科目概要詳細を確認すること。
　DS・AIインターンシップ実施概要リンク（学内NW限定, https://www.dsai.titech.ac.jp/limited/limited-2386/）

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	上記に準ずる	上記に準ずる

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

教科書

なし

参考書、講義資料等

なし

成績評価の方法及び基準

受講生は実習終了後、実習報告書を提出した上で、活動内容と成果についての口頭発表を行う。成績評価は実施報告書と口頭発表の内容および実習先企業の評価がある場合はその評価書を総合して合否を判定する。
実習終了後に報告会を実施して成績評価を行うため、成績公開が遅れる場合がある。

履修の条件・注意事項

・上記の関連科目を履修しており、プログラミングなどのデータサイエンス・AIの知識を有していることが望ましい。
・インターンシップの期間中、研究活動から離れることに関して所属学院の指導教員の了解を得ていること。
・実習先のインターンシップコースの情報は年に2回開催されるDS・AIフォーラムにて各企業から紹介される予定である。当科目の履修希望者はフォーラムへの参加を推奨する。
・本科目を履修する際に学生教育研究災害傷害保険（学研災）、学研災付帯賠償責任保険（学研賠）などの保険に加入していること。
・秘密保持義務などの、インターンシップの受入企業と本学間の契約書の内容を理解しており、それを順守すること。
・自習終了後の実施報告会の結果をもって成績評価が行われるので成績公開時期が遅れることがあり、学生は個々の学修予定との関係を踏まえて実習日程の調整を行うこと。

その他

本授業科目はアントレプレナーシップ科目とみなせる専門科目である。本科目が対応するGAはGA1Mである