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知能情報システム学科

Department of Artificial Intelligence

知能情報システム学科

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VISION AI?データサイエンス?XRを学び
新たな社会を創造する

進化する人工知能やデータサイエンスに関する技術を活用し、新たな社会を創造する人材の育成を目指します。具体的には、コンピュータサイエンスを十分に理解し、学習理論、生成AI、自然言語処理など人工知能やデータサイエンスに関する技術、XRや量子コンピューティングなどの先端技術を有した人材を育成します。

学科概要

学科の特徴

人工知能やデータサイエンスに関する技術を活用し、新たな社会を創造する人材の育成を目指します。

3つのポイント

  1. 機械学習や生成AIに関する技術と、それを実践的に活用する手法を学びます。
  2. ビッグデータや自然言語に関する知識と、有益な情報を導き出す手法を学びます。
  3. XRを用いたデジタルツインの実現法や量子コンピュータによる高度な並列処理を学びます。

キーワード

  • 人工知能(学習理論?自然言語処理?生成AI)
  • データサイエンス
  • XR?映像威廉希尔中文网站
  • 量子コンピューティング

学科の学び

主な専門科目

  • データサイエンス

    データサイエンスではデータをコンピュータで巧みに扱う方法を学ぶ。データに含まれる異常値や欠測値の取り扱い方、および代表的な母数の特徴、線形代数学や統計学に基づいた典型的な機械学習手法など多岐に渡って紹介する。また、分析結果を効果的に可視化する方法についても学習する。

  • 知能情報システムデザイン

    知能情報システムの構築、利用には、あらゆる知識の他に、多くの要求項目についてユーザーと開発者が理解を共有する必要がある。知能情報システムを設計?構築する上で必要となる基本的な知識について学習し、知能情報システムを評価する能力を養う。

  • 人工知能

    人工知能のこれまでの歴史、基本的な探索手法、ゲーム理論、動的計画法などを学ぶ。加えて、ベイズ理論や確率的生成モデル、強化学習やパーティクルフィルタ、クラスタリング、ニューラルネットワーク、自然言語処理、記号理論などについて学び、人工知能の技術群を幅広く理解する。

  • 視覚情報処理とXR

    映像や動画といった視覚情報に関する処理手法や、ヘッドマウントディスプレイなどを用いてVR/AR/MRを実現するための技術的な仕組みを学ぶ。

専門科目一覧

1年次 知能情報入門とキャリアデザイン/知能情報プログラミングI/コンピュータシステム基礎/離散数学/論理回路/情報ネットワーク/知能情報プログラミングII/知能情報プログラミングIII
2年次 アルゴリズムとデータ構造/オブジェクト指向プログラミング/データベース/知能情報工学基礎演習/コンピュータアーキテクチャ基礎/ソフトウェアモデリング/オペレーティングシステム/確率と統計/アルゴリズムデザイン/情報工学系代数学/組込みシステム
3年次 コンピュータグラフィックス/データサイエンス/オートマトンと言語理論/ブロックチェーンとWeb3/知能情報システムデザイン/分散コンピューティング/デジタル通信と信号処理/コンピュータアーキテクチャ設計/人工知能/学習理論/視覚情報処理とXR/プログラミング言語とコンパイラ/情報セキュリティ/仮想化技術とクラウドシステム/量子コンピューティング/ネットワークプログラミング/知能情報システム専門実験?演習A/知能情報システム専門実験?演習B

教員?研究室紹介

資格

  • 取得できる教育職員免許状

    高等学校教諭一種免許状(情報)※
    高等学校教諭一種免許状(数学)※
    中学校教諭一種免許状(数学)※

※文部科学省に申請中。ただし、文部科学省における審査の結果、予定している教職課程の開設時期等が変更になる可能性があります。
?特に4年次には学校現場での教育実習が必修。中学校の免許状取得希望なら期間は3週間以上、高校の場合は2週間以上。中学校免許状の場合は、2年次に介護等体験の実習へ行く。

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3つのポリシー

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