最先端テクノロジーワールド

スーパーゲームIT科

AIクリエーター専攻

ビジネスに生かすAI技術は、あらゆる産業分野で求められています。GPUやディープラーニングなど人工知能関連で急成長している分野を学びます。

4年制

AIで未来の世界を創造する人になる

プログラミングやアルゴリズム・数学の基礎など、
AI開発に必要な知識・技術を習得します。
業界の有名企業とコラボした実践的なカリキュラムで高い技術を身につけ、
さらに「AIをどのように活用していくのか」などコンサルティング力をも備えた、
総合的に活躍できるAIクリエイターを目指します。

AIが活躍するフィールド

医療、交通、ロボット、ゲーム…
AIは生活を快適に豊かに変えています。
これからはAIが無ければ暮らしていけない社会になります。
AIのスキルを磨き、

未来の社会を創造するスペシャリストを目指そう!

[スペシャルインタビュー]トップクリエーターに聞く!
業界の最先端

ー SPECIAL INTERVIEW

手掛けたAI
この世界変えていく
瞬間に立ち会える

中村牧場 代表
エッジコンサルティング AIジョブカレ 講師

中村俊輔さん

profile

奈良先端科学技術大学院大博士前期課程修了。学生時代からデータサイエンティストとして株式会社マクロミルで勤務。そのあと楽天株式会社でビッグデータ処理アプリケーション開発に携わった後、スタートアップでWebマーケティングツールのデータ解析部分をスクラッチから開発。40以上のプロジェクトのコンサルタント、開発者、プロジェクトリーダーとして携わりながら80人以上のデータサイエンティスト育成~稼働までサポート。

「ものづくりが楽しい人」はAIの世界に向いている

AI(人口知能)を簡単に例えると、「人間と同じ振る舞いをするコンピュータ」ですかね。中でもコンピュータが自分で学び成長する「機械学習」、さらに「ディープラーニング」が最近のAIの主流でしょうか。
このAIの登場は「第4次産業革命を起こす」と言われており、社会を変えていくと注目を集めています。

仕事をしていてAIに関わるエンジニアが足りないと感じています。だから、もっとAI人材を育てたいと思っています。“プログラムが書けること”“AIの仕組みが分かること”そして“世界中にある課題をAIにどう落とし込むか?ができる人”これが今、AIクリエーターに求められている条件でしょう。大学で行う「研究」ではその条件が満たされてないと思っています。だからこそ専門学校であれば、実践的な課題をやりながら一番効率的な学びになるのではと思います。

自分で作ったものが動いてうれしい、楽しいと思えるか。そう思える人であれば、AIの世界でやっていけます。開発者としてのモチベーションは手掛けたAIがこの世界を変えていく瞬間に立ち会えること。この瞬間に何度も立ち会えるのが非常にエキサイティングですね。どうぞ飛び込んで来てください。

[AIクリエーター専攻]実践力を育む3つの特徴

Point 01

演習を中心とした
カリキュラムで、
実践的スキルが身につく

PythonやPHPをはじめとするPC言語やクラウド、基礎数学や統計学から、実際にAPIを構築するなど実践的なAIの演習まで。大学とは異なり、4年間すべてが「実践的な授業」だから、業界が求める即戦力のAIエンジニアになれます。

OCA AIクリエーター専攻4年制の授業例

演習中心の4年間

専門科目
プログラム基礎、プログラム応用、AI概論、AI実習、API実装、画像認識、音声認識、機械学習、深層学習、データ分析、ディープラーニング、AI開発、AI企業プロジェクト、IT基礎、数学、統計学、プレゼンテーション など

工業系大学 4年制のカリキュラム例

実習は約25

一般教養科目
経済学、歴史、教育と社会、社会学、仏教精神、体育実技、英語、外国語、キャリアデザイン、ボランティア研究、生物学、栽培、基礎数学 など
専門科目
情報システム、基礎プログラミング、応用プログラミング、人工知能概論、AIプログラミング、AI応用プログラミング、機械学習、深層学習 ほか
Point 02

カリキュラムから機材まで
業界有名企業が
授業をサポート

世界で最も利用されるAIエンジン「Watson」を要するIBM社やICT分野を支える最先端、高性能かつ高品質のソリューション開発企業など、有名企業と連携する授業は、他では学ぶことができない、本物の実践教育。

※掲載許可を頂いた企業のみ掲載

Point 03

一歩先を見据えた
AIクリエーターを育成する
学習環境と最新機材

先進的AI企業との連携授業や最先端のAIシステム構築に必要な最新機材を完備し、次世代のAIエンジニアを育成する実習環境を整えています。

基礎から実践まで
充実のカリキュラム

1st year プログラムの基礎を学ぶ

最新AIプログラミングの基礎からAI開発のベースとなるシステム設計までを幅広く習得します。

主なカリキュラム

CompTIA A+/API
  • ハードウェア
  • ネットワーク
  • モバイルデバイス
  • ハードウェアとネットワークのトラブルシューティング
  • Windowsオペレーティングシステム
  • その他のオペレーティングシステム
  • セキュリティ
  • ソフトウェアトラブルシューティング
  • 運用手順
  • API概要
  • Python基礎
  • API概要
  • webAPIの活用
AWS/AI概論
  • AWS Academy クラウドファンデーション
  • AWS クラウドのコンセプト
  • AWS クラウドの主要サービス
  • AWS クラウドクラウドのセキュリティ
  • クラウドアーキテクチャの設計
  • クラウドのサポートサービス
  • AIとは・AIの歴史
  • AIの活用事例・体験できるAI
  • AIでできること・AIの構築方法
  • AI演習
PHP基礎
  • プログラム環境構築
  • PHPプログラム概論
  • HTML/CSS、Jvascript基礎
  • SQL基礎
  • 変数、演算子、配列、関数
  • アルゴリズム
  • 制御文(if文、for文など)
  • 組み込み関数(文字列操作、コレクション操作、ファイル入出力)
  • レスポンス、リクエスト
  • セッション管理、ファイル管理、データベース管理
  • webプログラム概論
Python基礎
  • Python概論
  • プログラム環境構築
  • アルゴリズム
  • 変数、演算子、関数
  • データ構造
  • 制御文(if文、for文など)
  • 基本ライブラリ
  • クラスとオブジェクト
  • ユーザ定義関数

※時代や業界の動向、あるいは学生の習熟度次第で変更する可能性があります
※業界の声によっても変更の可能性があります

2nd year 応用力を鍛える

機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを理解し応用力を鍛えます。

主なカリキュラム

機械学習
  • 機械学習概論
  • 教師あり学習(回帰)
  • 教師あり学習(分類)
  • アルゴリズムの考え方と実装・評価
  • データ前処理
  • 次元削減
aws/インフラ技術
  • Cloud Architecting
  • 環境の設計
  • 高可用性を考慮した設計
  • インフラストラクチャの自動化
  • インフラストラクチャの疎結合化
  • ウェブスケールのメディア設計
  • フレームワーク
  • トラブルシューティング
  • 設計パターンとサンプルアーキテクチャ
  • Linux/Windowsサーバ概論
  • Linux/Windowsサーバ環境準備
  • Linux基礎コマンド、Windowsサーバ基本操作
  • Linux/Windowsサーバシステム管理
  • シェルスクリプト
数学
  • 1次式と2次式
  • 累乗と累乗根
  • 三角関数(sin/cos/tan)
  • 数列
  • 微分基礎
  • 常微分と偏微分
Python基礎から応用
  • Python概論
  • プログラム環境構築
  • アルゴリズム
  • 変数、演算子、関数
  • データ構造
  • 制御文(if文、for文など)
  • 基本ライブラリ
  • クラスとオブジェクト
  • ユーザ定義関数
  • Pythonフレームワーク概論
  • ビューとテンプレート
  • モデルとデータベース
  • リレーションシップ
PHP応用
  • PHPフレームワーク概論
  • MVCとコントローラ
  • PHPテンプレートの利用
  • ミドルウェアの利用
  • データベース準備
  • コンソールアプリケーション
  • ソース管理(git/svn)

※時代や業界の動向、あるいは学生の習熟度次第で変更する可能性があります
※業界の声によっても変更の可能性があります

3rd year,4th year 実践力を身につける

システム開発など実践的な学びで即戦力を身につけ、幅広い業界で求められるエンジニアを目指します。

主なカリキュラム(3年次)

G検定
  • 人工知能(AI)
  • 人工知能をめぐる動向
  • 人工知能分野の問題
  • 機械学習の具体的手法
  • ディープラーニングの概要
  • ディープラーニングの手法
  • ディープラーニングの研究分野
  • ディープラーニングの応用に向けて
数学
  • ベクトル
  • 行列
  • 確率
  • 期待値
ディープランニング
  • 多層パーセプトロン
  • ​​誤差逆伝播法
  • ​正則化
  • 半教師あり学習・Dropout等
  • 最適化
  • ​​二次手法の近似・最適化戦略等
  • CNNの基礎
  • ​仕組みの理解と実装
  • ​​VGG、GoogleNet、ResNet等
  • RNNの基礎
  • ​​seq2seq、LSTM、GRU、Attention、ESN等
  • 生成モデル
  • VAE
  • ​GAN、DCGAN等
  • 強化学習
  • 価値反復法・方策勾配法・深層強化学習等
JAVA基礎~応用
  • Java概要
  • 変数、演算子、配列
  • 制御文
  • メソッド
  • 複数クラスを用いた開発
  • オブジェクト指向概要
  • インスタンスとクラス
  • カプセル化、継承、多態性
  • Javaフレームワーク
R言語+統計学
  • R言語とRStudioによるデータ分析
  • 記述統計とグラフによる可視化
  • ​確率/確率分布
  • 統計的推定
  • 仮説検定
  • 分散分析モデル
  • 検定の多重性
  • サンプルサイズ
  • 実験計画法
  • 回帰モデル
  • 最尤推定法と最小二乗法
  • ダミー変数、多重共線性、AIC、変数選択法
  • ​相関分析
  • ​主成分分析
  • カテゴリカルデータの分析-クロス分析、関連と傾向、対応分析
  • ロジスティック回帰、モデルの精度評価(AUC,ROC)
  • ベイズ統計入門​-ベイズ統計の考え方、Stanによるモデリング
  • 時系列データに関して-要約統計量、変数変換、探索的な分析 一変量の時系列モデル – AR, MA, ARMA, ARIMA, 季節ARIMA, 指数平滑化, Holt-Winters
  • 多変量の時系列モデ – VAR
  • 状態空間モデル入門

主なカリキュラム(4年次)

E検定
  • 線形代数
  • 確率・統計
  • 情報理論
  • 機械学習の基礎
  • 実用的な方法論
  • 順伝播型ネットワーク
  • 深層モデルのための正則化
  • 深層モデルのための最適化
  • 畳み込みネットワーク
  • 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
  • 生成モデル
  • 強化学習
Ruby
  • Ruby概論
  • 変数、演算子、配列、ハッシュ
  • メソッド、クラス
  • モジュールやライブラリの活用
  • Ruby on Railsの基本
  • Scaffolding機能によるRails開発の基礎
  • ビュー開発、モデル開発、コントローラー開発
  • ルーティング
  • クライアントサイド開発
ブロックチェーン
  • ブロックチェーンの概要
  • ブロックチェーンのアーキテクチャ
  • 仮想通貨とブロックチェーンの関連性
  • ブロックチェーンプラットフォーム
IoT
  • IoTシステムの基礎
  • IoT機器ネットワーク基礎
  • IoTデバイス実践講座
プログラム実習
  • Java or python or PHP (時代に合わせて対応)

※時代や業界の動向、あるいは学生の習熟度次第で変更する可能性があります
※業界の声によっても変更の可能性があります

カリキュラム例

IT基礎

ITに関する基礎知識を学び、インターネット環境の概要を理解する。

主な学習内容

  • ハードウェア
  • ソフトウェアとマルチメディア
  • システム構成
  • ネットワーク
  • セキュリティ
  • データベース
  • アルゴリズムとプログラミング
  • マネジメント
  • 企業活動と法務
  • 経営戦略とシステム戦略
カリキュラム例

AI概論

AIの概念と実際にコードを書き、プログラムを作成する授業です。

主な学習内容

  • AzureMLでできること
  • クレジットカード審査のAIを作ろう
  • 花の画像認識AIを作ろう
  • クラス分類の機械学習
  • 回帰の機械学習
  • 異常検知の機械学習
  • Pythonについて学ぼう
  • リストとNumpy
  • AIの活用事例・体験できるAI
  • データ前処理
  • ニューラルネットワークで回帰分析
  • ハイパーパラメータの調整
カリキュラム例

Python

様々な分野でスタンダードなプログラム言語「Python」を学ぶ。

主な学習内容

  • Python概論/環境構築/Hello World/変数/定数
  • モジュール分割/パッケージ分割/例外処理
  • Web制作
  • データ型/演算子/スコープ/関数/配列
  • Web開発概論/Django環境構築/DjangoのHelloWorld
  • リスト型・タプル型/スライス/集合型/辞書型
  • MySQLの導入・利用
カリキュラム例

プログラミング

開発・サーバー・DB・WEBなどで使われる基礎的なプログラム言語を学ぶ。

主な学習内容

  • Linuxプログラミング
  • PHPプログラミング
  • Webプログラミング(HTML/CSS)
  • Webプログラミング(JavaScript)
  • DBプログラミング(SQL)
  • DBプログラミング(データベース設計)
  • Webアプリケーション開発概論
  • ネットワーク基礎、Webサーバ構築
カリキュラム例

ロボティクス

プログラミングを通して、ロボット制御を学ぶ。

主な学習内容

  • プログラミング概論
  • 論理的思考力の形成
  • Pythonを活用したロボティクス開発
  • Pythonプログラムと条件分岐
  • Pythonプログラムと関数
  • Pythonプログラム演習
  • C++プログラムと概要・環境構築
  • C++プログラムと変数・四足演算
  • C++プログラムと関数
  • C++プログラム演習

目指せる資格・検定

  • マルチメディアソフト制作者能力検定
  • 基本情報技術者試験など
  • ITパスポート

目指せる仕事

  • AIエンジニア、
  • AIコンサルタント、
  • ソフトウェアプログラマー、
  • システムインテグレーター、
  • システムエンジニア、
  • データアナリスト、
  • データサイエンティストなど

OCAをリアルに体感!

  • 資料請求
  • オープンキャンパス
Twitter
オープンキャンパス
AO説明会
今春新設!e-sportsワールド
ホワイトハッカー
資料請求
高速バスサポート
ネットAOエントリー
Close