AIシステム科AI System

  • 2年制
  • 男女

最新技術のAIを
基礎から総合的に学べる

人工知能(AI)について知っておこう!

最近は様々なサービスや機械に人工知能が使われていますが、その定義や仕組みについて知らない方も多いはず。
また、人工知能が身近になってきたことでAIエンジニアになりたいと思う学生さんもぐんと増えていますので、人工知能とはどんなものなのかを解説します。

  • AIとは?
    AIとは人工知能(Artificial Intelligence)の略です。コンピューター自身が大量のデータを分析し、答えを導き出す機械学習が注目を集めています。
    例えば、自動車やドローンの自動運転、人間の顔を見分ける画像診断、医療ではガンを診断するなど、活用の範囲は多岐にわたります。
    今後、ますます発展するAI技術は、私たちの仕事や生活のあり方を大きく変えていくでしょう。
  • AIエンジニアとは?
    AIエンジニアとは最先端技術であるAI(人工知能)を開発したり、蓄積されたデータの解析を行ったりする、AIに関わるエンジニアのことです。
    クライアントのオーダーを基に、仕様書や企画書に則ったシステムの開発を行うITエンジニアに対して、AIエンジニアはAIの特性を理解し、ビジネスでAIを活用する提案を、クライアントへ行うことが主な仕事です。
  • AIエンジニアの役割
    AIエンジニアは、大きく分けて「プログラミング分野」と「アナリティクス分野」に分かれます。プログラミング分野は、AIをプログラミングするのが主な役割で、企業が抱える課題に応じてAIを開発し、アルゴリズムや学習モデルを構築します。また、アナリティクス分野は、AIが集めたデータを解析し、システムの改善を行ったり、クライアントの課題解決の方法を明らかにしたりしていくのが主な役割です。
  • 必要なスキルと知識
    AIエンジニアになるには、数学と機械学習アルゴリズムなどの「AIに関する知識」やAIを使ううえで一般的な環境でデータを扱い、プログラミングを用いて既存のアルゴリズムが使える「AIを使うスキル」が必要です。
    また、場合によっては、既存のアルゴリズムでは解決できない問題に対し、新たなアルゴリズムを開発し、既存のアルゴリズムを改善できる「AIをつくるスキル」が求められる場合もあります。
  • 将来の活躍フィールドと職業
    AI技術者の人材不足は、現在の17万人から2030年には79万人に拡大すると予測されています。今後、AIによる産業構造が大きく変革されるため、AI技術者へのニーズは高まる一方です。
    AIの企画者、研究者、開発者の需要は今後も大きく拡大すると予測されています。本科では、AIのみならず、IT業界全般も目指せます。

こんな人にオススメ!

最新の技術を専門学校で学んでみたい! という知的好奇心が高い人。
スポーツ観戦で、チームや選手のデータを細かく見るのが好きな人。
コンピュータが好きで、AIの新しい活用方法を考えてみたい人などにおすすめです。

AI、IoT、ビッグデータから
プログラミング、Web制作などが学べます!

最新技術のAIを基礎から総合的に学べます!
AI、IoT、ビッグデータからプログラミング、Web制作などAIのみならずIT全般も学習でき、
機械学習・深層学習とデータサイエンスを総合的に学べるのが特長です。
作品制作だけではなく資格も目指せます。

AIシステム科の特色

  • 1最新のAI技術が学べる!

    AIはもちろん、プログラミングやWebなどITの基礎から学べるので、就職先がとても幅広く就職活動に有利です。
    新しい技術を学習するので授業で取り扱う内容には高度なものもありますが、少人数制で先生の目が行き届き、とても丁寧なサポートを行ってくれます。
    そのため、文系出身の未経験者でも、安心して学習することができます。

  • 2AIを見える形で学習できます!

    AIを活用できる分野は多岐にわたります。本科では、その一部を目に見える形で学習できます。
    例えば、
    ①プログラミングによるルンバの自動運転
    ②機械学習でアバターを動かすV Tuber体験
    ③ラズベリーパイ(小型コンピュータ)を使ったインテリジェントスピーカーによる音声操作や音声検索
    など2年次には集大成として、AIを使った卒業作品を制作します。

めざせる職種(例)

  • AIエンジニア
  • データ
    サイエンティスト
  • プログラマー
  • システム
    エンジニア
目標資格
  • ディープラーニングG検定
  • Pythonエンジニア認定試験
  • Javaプログラミング能力認定試験

[ 選択 ]

  • MCA、MOS、IoTエキスパート
  • 統計検定
Teacher’s Message

私たちが丁寧に疑問・質問にお答えします

  • AIシステム科 講師
    西村 健 先生
  • 最新技術であるAIが学べます。新しいことをたくさん学びますが、すぐに全てを理解しようとしなくても大丈夫です。授業は少人数制で行い、先生と距離が近いこともあり気軽に質問ができる環境です。みなさんが分かるまで丁寧に教えますので、安心して納得するまで私たち講師に質問してください。

基礎をしっかり学べるカリキュラムを用意

AI はもちろん、プログラミングやWebなどITの基礎から学べるので、就職先がとても幅広く就職活動に有利です。
また、夏期講習・春期講習を開催し、資格対策やゼミ形式で講習を実施します。

授業紹介

AIエンジニアに必要な機械学習・深層学習・統計学・数学・データサイエンスの知識や技術を習得し、AIのしくみを理解します。

Pick up 授業

  • Pythonプログラミング AIやデータ解析に用いるプログラミング言語。基礎から学習します。
  • 機械学習・深層学習 画像認識、言語認識などに関連するしくみを学習します。
  • 統計学 AIに必要な統計学を理解するとともに、統計検定3級を目指します。

今まで学んだことを駆使して卒業作品を制作し発表します。AIを使ったオリジナルの作品を制作できれば、就職内定が断然有利になります。

Pick up 授業

  • ビッグデータ解析 IoTからデータ収集されるビッグデータ。AIとの相互関係などを学習します。
  • ディープラーニングプログラム ソースコードを交えながら深層学習や機械学習の仕組みや基礎を学習します。
  • 卒業制作 ドローンの自動操縦や画像認識、文章解析などオリジナル作品を制作し、2年間の集大成を発表します。

カリキュラム

科目 1年次 2年次
総合科目 就活リテラシー
プレゼンテーション
ビジネスマナー
専門科目 コンピュータシステム
Pythonプログラミング
人口知能概論
AI基礎数学
統計学
AIビジネスと関連法規
データ構造とアルゴリズム
機械学習・深層学習
ネットワークセキュリティ
G検定対策
チーム開発&マネジメント
IoT技術
実習科目 Pythonプログラミング実習
データサイエンス
SQLとデータベース設計
Webサイト制作
Linux
AIプログラミング
Java基礎
Java応用
クラウドとシステム開発
AIシステム企画・開発
ビッグデータ分析
ディープラーニング実装
IoTプログラミング
卒業制作

カリキュラムは一部変更になる場合があります。