本校では、全学生に対して数理・データサイエンス・AIに関するリテラシーを身に付けることを必須としています。本プログラムでは、それらの基礎知識を修得し、さらに数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を身につけ、自らの専門分野で数理・データサイエンス・AIを活用する技術を身につけることに取り組んでいます。なお、２０２１年３月時点では電子制御工学科のみ本プログラムを実施しています。
リテラシーレベルとの関係
全学生を対象に数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）を設置し、数理・データサイエンス・AI技術が社会にどのように関わっているか、また、どのようにして新しい知識や価値が創造されているか、関連技術を扱う上での留意事項や倫理について学び、データ駆動型社会を担うための基礎技術を修得しています。
そのうえで、リテラシーレベルをさらに発展・高度化させるためにICTやプログラミング、アルゴリズム、数理を基盤とし、データ分析やAI活用に関する高度な専門知識の修得、および体験的な実験・実習等による実践力強化を図る「数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）」を設置し、各専門分野のデータを活用することで新しい知識やシステムを創成できる高度な技術者育成を進めています。
実施体制
| 役職・委員会 | 役割 |
|---|---|
| 校長 | 運営責任者 |
| 教務委員会 | 教育プログラムの実施・質向上 |
| 自己点検・評価委員会 | 教育プログラムの点検・評価 |
| 電子制御工学科長 | 教育プログラム実施責任者 |
ディプロマポリシー
修了要件
プログラムを構成する授業科目を全て修得し、かつ本校の卒業認定に必要な単位を修得すること。
プログラム構成科目と授業内容（シラバス）
授業方法、授業内容はリンク先の高専Webシラバスにて公開しています。
平成３０年度入学生～令和元年度入学生
電子制御工学科
- 代数（履修年次：1年／単位数：4）
- 幾何 （履修年次：1年／単位数：3）
- 基礎線形代数 （履修年次：2年／単位数：3）
- 微積分（履修年次：2年／単位数：4）
- 応用数学Ⅱ （履修年次：4年／単位数：2）
- 情報処理（履修年次：2年／単位数：2）
- ソフトウェア科学Ⅰ（履修年次：3年／単位数：2）
- ソフトウェア科学Ⅱ（履修年次：4年／単位数：2）
- 数値プログラミング（履修年次：5年／単位数：1）
- 知識工学（履修年次：5年／単位数：1）
- 画像工学（履修年次：5年／単位数：1）
- システム工学（履修年次：5年／単位数：2）
- 創作実習（履修年次：1年／単位数：1）
- 工学実験・実習（履修年次：3年／単位数：3）
- 工学実験・実習（履修年次：4年／単位数：2）
令和２年度以降入学生
電子制御工学科
- 基礎数学Ⅰ （履修年次：1年／単位数：4）
- 基礎数学Ⅱ （履修年次：1年／単位数：4）
- 基礎線形代数 （履修年次：2年／単位数：2）
- 微分積分（履修年次：2年／単位数：4）
- 応用数学Ⅱ（履修年次：4年／単位数：2）
- データサイエンス工学 （履修年次：4年／単位数：2）
- 情報処理 （履修年次：2年／単位数：2）
- 知的システム基礎 （履修年次：3年／単位数：1）
- ソフトウェア科学Ⅰ（履修年次：3年／単位数：2）
- ソフトウェア科学Ⅱ（履修年次：4年／単位数：2）
- 知識工学（履修年次：5年／単位数：2）
- 数値プログラミング（履修年次：5年／単位数：1）
- 画像工学（履修年次：5年／単位数：2）
- 創作実習（履修年次：1年／単位数：1）
- 工学実験・実習（履修年次：3年／単位数：3）
- 工学実験・実習（履修年次：4年／単位数：3）