- [３年制]
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情報システム学科
[AIシステム専攻]最先端の技術を習得し、次世代のAI・IoTエンジニアを育成
AI処理に優れたGPU搭載の
高性能ノートPCを1人に1台提供
学科の特徴
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情報システム学科 AIシステム専攻では
AIやIoTの急速な技術進化により、様々な分野で従来とは全く異なるイノベーションが生み出されており、私たちの生活は劇的に変化しようとしています。今後、AI・IoTを取り巻く市場は急成長が見込まれ、この分野のIT人材の需要がますます高まってきています。このような時代のニーズに応えるべく、最先端の技術を習得した次世代のAI・IoTエンジニアを育成します。
目標 資格・職種
☆各学科(系)の資格取得の実績はトピックスの左側にある「カテゴリー」より
資格－ご希望の系統を選択してください。
| 目指す職種 |
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| 取得可能な資格 |
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カリキュラム
- 1年次
- AI・IoTエンジニアになるために必要となる基礎的なITスキルを情報処理の国家試験の勉強を通して学びます。
- 2年次
- AIの検定試験の勉強を通して知識を習得します。また、プログラミング言語Pythonを用いて機械学習の基礎を学び実践的な技術を身につけます。
- 3年次
- GPU搭載の高性能ノートPCを活用し、より高度なディープラーニングやクラウドAI、AIボードコンピュータを利用しAI・IoTの実践的な応用課題に挑戦します。
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高性能ノートPCを1人に1台提供
機械学習・ディープラーニングにおける大量の計算処理を高速に実行する際に必須のGPU搭載の高性能ノートパソコンを入学後1人に1台提供します。
※卒業時にそのまま差し上げます
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幅広くＡＩ技術を習得できる
AIフレームワークの中でも人気のあるTensorFlow/Kerasを使った機械学習、クラウドAIサービスのGoogle Cloud PlatformやIBM社のWatson、AI機能搭載ボードコンピューターJetsonNanoなどを活用し幅広く学んでいきます。
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写真左：2018年 卒業研究成果物
写真右：2020年 卒業研究成果物 -
AI×IoTの研究開発に挑戦
AIを使用して顔識別や自動顔追尾、自動会話機能を搭載した防犯カメラロボットや外出先から遠隔操作のできるR2D2ロボットなど、3年間学んだ知識・技術を活かし研究開発に挑戦します。
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カリキュラムは予定しています時間割を参照ください。
※現時点で予定しているカリキュラムであり、変更になることがあります。
＜用語説明＞
- 機械学習・・・コンピュータに多くのデータを読み込ませ、規則性を見つけ出す。
- ディープラーニング・・・機械学習を発展させ、より高い精度で分析する。
- GPU・・・ディープラーニングなど、大量の計算処理を高速化するグラフィックボードの頭脳に相当する。
| 時間割（例） | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 月曜日 | 火曜日 | 水曜日 | 木曜日 | 金曜日 | |
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1
9:10～10:00 |
AI概論 | 機械学習 | Python プログラミング |
ネットワーク | AIシステム開発 |
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2
10:10～11:00 |
機械学習 | 機械学習 | Python プログラミング |
ネットワーク | データベース |
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3
11:10～12:00 |
機械学習 | 情報セキュリティ | Python プログラミング |
IoT技術 | データベース |
| 昼食時間 | |||||
|
4
13:00～13:50 |
Unity | 情報セキュリティ | C++プログラミング | IoT技術 | クラウドAI活用 |
|
5
14:00～14:50 |
Unity | AIシステム開発 | C++プログラミング | Linuxサーバ構築 | クラウドAI活用 |
|
6
15:00～15:50 |
― | AIシステム開発 | ― | Linuxサーバ構築 | ― |
Q＆A
- ＡＩエンジニアを目指したいのですが、どんな人が向いてますか？
- いろんなことに興味が持てる好奇心のある人です。
- 技術進歩が速いこれからの時代、ＡＩエンジニアの需要はどうですか？
- 大分県内だけでもAI技術を導入したいという企業がたくさんあると聞いています。しかし、実際は全国的にもAIエンジニアが非常に少なく、これからもっともっと必要になる職種だと言われています。