知能システムコースについて

サイバー空間に蓄積されたビッグデータをAIで解析し、人々の生活をより便利にする情報を提供する社会インフラやデータ利活用システムを構築できる人材を育成します。AI技術の基礎となる数学・確率統計、データ分析をはじめとしたAI応用について学び、社会を豊かにする新しいAIの開発に取り組む企業への就職をめざします。

令和6年度以降入学生

カリキュラムツリー

カリキュラムマップ

令和5年度以前入学生

カリキュラムツリー

カリキュラムマップ

専門科目	1年次	2年次	3年次	4年次
必修科目	プログラミング基礎１［2］プログラミング基礎２［2］ IoT［2］オブジェクト指向プログラミング［2］	ネットワーク技術［2］データ構造とアルゴリズム［2］ Webシステム［2］オブジェクト指向設計［2］プログラミング実習１［2］プログラミング実習２［2］離散数学［2］多変量解析［2］応用数学［2］機械学習１［2］実践機械学習［2］統計データ解析［2］情報学基礎ゼミナール１［2］情報学基礎ゼミナール２［2］	知能システムプロジェクト１［2］知能システムプロジェクト２［2］人工知能［2］メディア処理［2］情報理論［2］ＨＣＩ［2］データマイニング［2］情報セキュリティ［2］機械学習２［2］情報学応用ゼミナール１［2］情報学応用ゼミナール２［2］	卒業研究［8］
選択必修科目		社会情報学実習１［1］社会情報学実習２［1］自然言語処理［2］	社会情報学実習３［1］社会情報学実習４［1］音声言語処理［2］コンピュータビジョン［2］
選択科目	機械学習概論［2］＊ｅスポーツ［2］	ITビジネス基礎［2］数理計画法［2］	データベース論［2］キャリアデザイン［2］データモデリング［2］医療情報学応用［2］知的エージェント［2］	情報と職業［2］

＊自由選択科目

Pick Up授業

知能システムプロジェクト１

3年前期のこの科目では、これまでに学習してきた人工知能に関する技術を利用したアプリを開発します。アプリ開発には、それぞれの技術に関する知識だけでなく、使いやすい機能を実現する設計力、プログラミングなどのスキルも必要ですので、これらを総合的に学びます。

実践機械学習

機械学習とは、大量のデータと各データに関連づけられたラベルとの関係を分析して、データxからラベルyを予測するy=f(x)という関数（モデル）を構築する技術です。本科目では、現実のデータを対象としたモデルの構築、性能評価を通して、機械学習の実践方法について学びます。

データマイニング

蓄積された膨大なデータから人間にとって意味のある情報を抽出するには、コンピュータの利用が不可欠となっています。本講義では、膨大なデータを効率よく収集・解析し、人間では気づくことができない新たな価値を発見するために必要な技術について学びます。