Society 5.0 時代に
求められるAI人材の育成
近年、スマートフォンの音声認識や産業用ロボットなど、AIの仕組みを使った未来の生活が、私たちの日常に浸透しつつあります。今後、AI（人工知能）は、産業、農業、医療、流通など、様々な分野での活用が進むと共に、災害予測、防犯、ライフラインの異常検出など、安全・安心な社会を維持するために重要な役割を果たす事が期待されています。
AIとは人間の脳が持つ、認識・学習・判断・予測といった機能をコンピュータで実現することです。そのAI技術を使ったシステムやソフトウェアの開発に重要な役割を果たすのがAIエンジニアであり、国家戦略としてAI人材の育成が進められています。
AIエンジニアコースは、AIエンジニアを育成するコースです。数学的理論を用いたデータ解析や、ディープラーニングなどの機械学習を応用したAIを開発する技術を修得するとともに、ビッグデータ、IoT、次世代通信といった基盤技術を組み合わせて学習する事で、Society 5.0時代に求められるAI人材を育成します。
POINT1時代が求めるAI技術を専門的に学ぶ
AI機能を搭載したシステムはソフトウェアだけで実現させるものではなく、カメラやセンサー、通信機器などのハードウェアと組み合わせて実現されます。AI技術を産業や実社会での課題解決に活かす能力を、産学連携やSTEAM教育を組み合わせて学びます。
活躍するフィールド
IT技術者はインターネットを中心とした様々な分野で活躍しています。就職するためには、幅広い知識や資格が重要視されています。
POINT2IoTを実現する組み込みシステムを学ぶ
ワンボードコンピュータにPython言語で作成したプログラムを組み込み、センサーやカメラの情報をもとに機械を制御するIoT技術を学びます。
AIで実現できること
POINT3産学連携による実践的なAIシステムの開発技術を学ぶ
産学連携による課題解決型学習（Project-based learning）を通じてそれぞれの分野の社会的課題解決を考え、AI技術を応用してシステムやアプリを実際に開発します。
最新テクノロジーによる経済発展と社会課題の解決
新たなデジタル社会であるSociety5.0時代への移行に伴い生活や産業のあり方が大きく変わりつつあります。その重要部分をAI・IoT技術とビッグデータの活用が担っています。
これまでの社会
必要な知識や情報が共有されず、新たな価値の創出が困難である
Society 5.0
IoTで全ての人とモノがつながり、様々な知識や情報が共有され、新たな価値がうまれる社会
これまでの社会
少子高齢化や地方の過疎化などの課題に十分に対応することが困難である
Society 5.0
少子高齢化、地方の過疎化などの課題をイノベーションにより克服する社会
これまでの社会
情報があふれ、必要な情報を見つけ、分析する作業に困難や負担が生じる
Society 5.0
AIにより、多くの情報を分析するなどの面倒な作業から開放される社会
これまでの社会
人が行う作業が多く、その能力に限界があり、高齢者や障害者には行動に制約がある
Society 5.0
ロボットや自動運転車などの支援により、人の可能性がひろがる社会
（参考 ： 一般社団法人日本経済団体連合会）
カリキュラム
1年次
- コンピュータシステム（ITの概論と専門用語、インフラストラクチャ、アプリケーションとソフトウェア、ソフトウェア開発）
- ネットワーク技術（ネットワーク、インターネット、通信技術）
- 情報セキュリティ（情報セキュリティに関する脅威や対策）
- データベース技術（データベースの正規化、定義、操作、NOSQLの概念と操作）
- 総合演習Ⅰ（検定対策・CompTIA ITF＋、AI検定）
- データ構造とアルゴリズム（プログラミングに関連するデータ構造とアルゴリズム）
- Python言語実習（Python基本文法と外部ライブラリの活用、Python3基礎試験）
- 人工知能概論（人工知能、機械学習、強化学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング等の基礎）
- AIプログラミング実習Ⅰ（機械学習、画像・音声認識、文字認識など）
- 基礎数学（微分・線形代数、確率・統計などの基礎数学を学ぶ）
- 文書処理技術（Windowsの基本操作とWordによる文書作成技術を学ぶ）
- 表計算応用技術（Excel表計算の基礎と統計関数を学ぶ）
- キャリアデザインⅠ（キャリア教育、就職指導、ホームルームなど）
2年次
- 総合演習Ⅱ（検定対策・G検定、Python3データベース分析試験）
- バックエンドプログラミング（サーバで動作するプログラム開発技術を学ぶ・Java言語）
- フロントエンドプログラミング（クライアントサイドプログラミング・HTML、CSS、Javascript）
- AIプログラミング実習Ⅱ（データ分析、ディープラーニングなど）
- クラウドAI活用技術（クラウドAIサービスの活用）
- IoT技術（IoTを実現する位置情報やセンサー等の活用技術を学ぶ）
- 応用数学（基礎数学に加え、線形モデル、標本分布などを学ぶ）
- データサイエンス概論（データサイエンスの手法や応用事例など、データサイエンスの基礎を学ぶ）
- プレゼンテーション技法（効果的なプレゼンテーション技術）
- AIシステム開発実践（産学連携でAI搭載アプリを設計しAI技術を活用したアプリを制作する）
- 卒業研究（AI技術を活用したシステムやアプリを開発する）
- キャリアデザインⅡ（キャリア教育、就職指導、ホームルームなど）
〇企業実習 〇課題研究
取得可能検定・資格
- ●AI検定
- ●G検定（ジェネラリスト検定）
- ●Python3エンジニア認定基礎試験
- ●Python3エンジニア認定データ分析試験
- ●統計検定3級
- ●ComTIA ITF＋
- ●Excel表計算処理技能認定試験3級
