

選ばれる3つの理由
就職に有利な基本情報技術者(国家試験)を取得後、就職してから有利なAI技術を理論・技術・実装の3ステップで学ぶ
AI分野も基本はIT技術で成り立っており、すでにIT人材は不足しています。企業の課題は、高度なIT技術を要するAI人材の確保なのです。本校では情報処理技術者試験の勉強を通して高いIT技術を持つAI人材を育成します。
動画視聴アプリのYoutubeやビジネスアプリのDropBox、SNSで有名なInstagramの他にGoogleのサーバー側の処理など、すべてPythonで開発されています。AIエンジニア学科では言語学習をサポートするために1人に1台ずつノートPCを貸与し、いつでも学べる環境を整えます。
コンピュータを学習させる機械学習アルゴリズムは数多くあり、それぞれのアルゴリズムに得意、不得意があります。状況に応じてアルゴリズムを選択し、コンピュータが賢くなるデータを与えることができる人材が第一線のAIエンジニアとして活躍できるのです。本校では限られた2年間の中で、講師陣の高いスキルを元に必要かつ充分なAIエンジニア育成カリキュラムを実践します。就職先もIT企業を始め、AIエンジニアを必要としている一般企業も本校の他学科のパイプを利用し、スムーズに活動できます。
目標とする資格・検定
基本情報技術者(国家試験)/AI検定/ジェネラリスト検定/IoT検定/Python3エンジニア認定基礎試験/統計検定 他
目指す職業
AIエンジニア/データサイエンティスト/インフラエンジニア/データアナリスト/IoTエンジニア/システムエンジニア/プログラマ
目指す就職先
AIベンダー/情報処理サービス企業/ソフトウェア企業/インターネット・Web企業/ビッグデータ企業/デジタルマーケティング企業
1年時は情報処理学科と共通カリキュラム 黄色文字はデータサイエンティスト専攻のみの授業
※上記の時間割は例であり、年度や時期によって変更することがあります。
カリキュラム
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ライブラリ活用実習
Googleの提供している機械学習ライブラリTensorFlowを活用し、Pythonでの実装を学びます。
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IoT実習
小型PCのRaspberryPiやマイコンボードのArduinoを利用し、装置の制御を学びます。
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データマイニング
データから規則性・法則性を見つける学習を行います。
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プログラミング実習
AIを利用したコードを実際にプログラミングすることで、作り方や使い方を学びます。
学びの流れ
※年間スケジュールは諸事情により変更することがあります
データサイエンティスト専攻2年制/男・女
AIプログラマー専攻で学ぶ内容に数学を加えることで、AIの概念までを学べるランクアップ専攻。
数学を利用して規則性や法則性を探す職業にはデータアナリストとさらに守備範囲の広いデータサイエンティストがあります。統計学、解析学(微分積分)、代数学(線形代数)を学ぶことで、AIがどのようなロジックを経て結論に至るのか、その概念を習得することができます。