CURRICULUMカリキュラム
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カリキュラム
本プログラムは博士課程5年一貫教育プログラムとして構築します。
本プログラムが育成する人材像は、ビッグデータ解析や機械学習法をリテラシーとして身に付け、本学が有する専門知識とフィールドに関する豊富な経験を元に、的確に人工知能の性能評価を行い、その社会実装を主導するイノベータ・高度専門技術者や海洋政策の立案を行うことのできる人材です。また、研究科の各専攻におけるディプロマポリシーに加え、次に掲げる能力、素養を身に付けることを目標とします。
１. ビッグデータ解析や機械学習などのデータサイエンスについて、社会実装に必要なレベルの科学的知識とスキルを身に付けていること
２ .それぞれの専門分野において、ビッグデータや人工知能を応用すべき課題を明確に把握し、その課題解決に向けて、応用技術の企画、立案ができること
３ .ビッグデータや人工知能の社会課題について、科学的に有効性、妥当性を評価できること
４ .ビッグデータ解析や機械学習の結果に基づいて適切な意思決定や情報発信ができること
博士前期課程では、リテラシー教育としてビッグデータ解析と機械学習に関する講義科目、海洋AI開発評価センターにおける演習科目を開設。専攻にとらわれない実習を行い、修了時には、博士論文研究基礎力審査（Qualifying Examination）による審査を行い、大学院の専門教育の社会実装を目的とした人材育成を行います。
※博士論文研究基礎力審査（QE）とは：①インターンシップ報告書に基づく課題探求、問題解決能力、②修士論文の審査またはReviewを含む専門知識及び博士課程における研究計画による研究遂行能力、③合同研究発表会における質疑応答を通じてコミュニケーション能力の素養をポートフォリオに基づいて評価して、さらに次のステップに進むべきか、本人の志望をもとに研究科長を主査とする質保証部門「Quality Assurance Unit」（QAU）が判定します。
博士後期課程では、高度信頼性が要求されるAIの性能評価手法を学ぶ高度信頼性評価コースと、AIが社会に与える影響を学ぶ社会実装影響評価コースを設置し、人工知能導入に関する専門科目の開設、連携機関における実際の業務（プロジェクト）に参加するレジデントシップ科目やフィールドワークなどを通じてAI社会実装に対する経験を積みリーダーとして必要な能力を育成します。
本プログラム学生が学業に専念できるように、本プログラム博士前期課程の優秀学生の選抜コンテストにおいて優秀な成績を修めた学生の中から、QAU において5名の学生を選抜し、教育研究支援経費（給付型支援経費 月額13 万円）を支給します。
カリキュラム・修了要件
博士前期課程プログラム
| 科目区分 | 科目名等（単位数） | 必要 単位数 | ||
|---|---|---|---|---|
| 必修 | プログラム共通科目※1 | |||
| ＡⅠ（機械学習）系 | 人工知能と機械学習 .pdf（２） | ５ | ||
| 深層学習 .pdf（２） | ||||
| 機械学習演習.pdf（１）※3 | ||||
| ビッグデータ系 | データサイエンス概論.pdf（２） | ５ | ||
| データ工学.pdf（２） | ||||
| データサイエンス演習.pdf（１）※3 | ||||
| 異分野との協働に関する科目 | 海洋AIワークショップⅠ .pdf | １ | ||
| 選択必修 | プログラム専門科目※2 | 各専攻におけるプログラム専門科目一覧表.pdf | ４ | |
| 必修 | 所属専攻分野の講義または演習・実験・実習 | ４ | ||
| 所属専攻分野の特別演習 | ４ | |||
| 所属専攻分野の特別研究または特定課題研究 | ８ | |||
| 合計 | 31 | |||
※１ 各科目は研究科共通科目として開設する。
※２ 各科目は各専攻において指定する。（自専攻に限らず履修可）
※３ 外国人留学生は、「機械学習演習」及び「データサイエンス演習」計2単位について、「Marine AI Practice in English.pdf」2単位の修得
をもってこれに代えることができる。
博士後期課程プログラム
| 科目区分 | 科目名等（単位数） | 必要 単位数 | ||
|---|---|---|---|---|
| 必修 | プログラム共通科目※1 | |||
| ＡⅠ（機械学習）系 | 人工知能・機械学習特論.pdf（２） | ４ | ||
| ビッグデータ系 | データサイエンス社会実装論 .pdf（２） | |||
| 異分野との協働に関する科目 | 海洋AIワークショップⅡ.pdf | １ | ||
| 選択必修 | プログラム専門科目※2 | 所属専攻分野の講義または演習・実験・実習における指定科目 | ２ | |
| コース科目※3 | ||||
| 高度信頼性評価コース | 安全運航評価論.pdf（２） | ２ | ||
| 社会実装影響評価コース | 社会実装評価演習.pdf（２） | |||
| 必修 | レジデントシップ | ２ | ||
| 合同セミナー | ２ | |||
| 特別研究 | ４ | |||
| 合計 | 17 | |||
※１ 各科目は研究科共通科目として開設する。
※２ 各科目は指導教員において指定する。
※３ 後期プログラム進学時にどちらかを選択する。
修了要件
本プログラムの対象学生は、所属する研究科の修了要件に加えて、上記に示すプログラムが別途定める科目を履修し、一定の単位数を取得後に、博士論文研究基礎力審査（Qualifying Examination、「QE」という）※１及び質保証部門（Quality Assurance Unit）によるプログラム修了審査※２に合格する ことが必要です。
※１ QEは、博士前期課程（修士課程）２年次の後期に行います。
※２ プログラム修了審査についてQAUによるプログラム修了審査は、博士後期課程３年次に行います。
学位
本プログラムを修了したことにより授与する博士学位は、「博士(海洋科学)」または「博士(工学)」となります。本プログラムを修了後は、学位記に「海洋AI・データサイエンス学位プログラム」を修了した旨が付記されます。