スーパーゲームIT科 AIロボティクス専攻 AIエンジニアコース

4年制
高度専門士

AIを開発するプログラミングスキルとどう活用するかのコンサルティングスキルを兼ね備えたスペシャリストに。

・気象ビジネス推進コンソーシアム会員

AIエンジニアをもっと知ろう！

大卒と同等の高度専門士も取得できるOCAで、AIエンジニアの仕事を体験してみよう！

AIクリエーターまるわかり講座

05/02(日)

05/30(日)

AI・ホワイトハッカーのためのプログラム体験

01 フィールド

02 特徴

03 業界メッセージ

04 ピックアップ授業

05 カリキュラム・時間割

06 資格・就職

01フィールド

AIが活躍するフィールド

FIELD

あらゆる業界で活用される、
急成長が期待される分野

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！

オープンキャンパス

資料請求

02特徴

AIエンジニアコースの特徴

features

コース選択制

3年次に進みたい分野を選べます

– feature 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。

– feature 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。

– feature 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。

– feature 04

高度専門士を取得して
大学卒業と同等の称号に

高度専門士は、企業からも評価が高く、大卒の学士と同等の待遇が受けられます。また、大学院進学の資格を得ることもでき、幅広い進路を選択できます。

オープンキャンパス

資料請求

03業界メッセージ

SPECIAL INTERVIEW

手掛けたAIが、
この世界を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

「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。

オープンキャンパス

資料請求

04ピックアップ授業

ピックアップ授業

pickup class

#01

pickup class #01

Python基礎

Pythonの基礎から応用までしっかりと学び、フレームワークを活用した実践まで学習します。

#02

pickup class #02

ディープラーニング

機械学習モデルの構築とニューラルネットワークの機能や処理を学び、実践的な活用の演習に取り組みます。

オープンキャンパス

資料請求

05カリキュラム・時間割

カリキュラム

curriculum

1st year

1年次 Open

エンジニアの基礎を演習で身につける

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アカデミー/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

2nd year

2年次 Open

より高度な技術を磨く

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アカデミー/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)

3rd year

3年次 Open

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
確率
期待値
行列

ディープラーニング

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

4th year

4年次 Open

実践力を身につける

E資格

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

Java or Python or PHP (時代に合わせる)

時間割例(2年次)

	tue	wed	thu	fri	sat
1時間目				PHP応用
2時間目		数学		PHP応用	AWS Academy Cloud Foundations (AWS初級)
3時間目	機械学習	PHP応用	Python応用	C#	機械学習
4時間目		PHP応用			機械学習
5時間目
6時間目