東京都の体育・健康・スポーツが学べる、AIエンジニアを目指せる学校検索結果
6件
1-6件を表示
「好きなこと」+「ビジネススキル」で憧れの業界へ就職!代々木駅から徒歩スグのビジネス総合校
★「好き」と「仕事」が繋がる場所★ ペット・動物看護・スポーツ・ファッション・フラワー・経営・ビジネスデザイン・AI・IT・オフィス・・・。 多彩な10の学科で一人ひとりの目指す専門スキルを伸ばすだけでなく、社会で活躍する上で本当に求められるコミュニケーション力・ビジネスマナー・PCスキルといった「社会人基礎力」の育成で「好き」を「仕事」に繋げます。 ★就職実績からみる学生一人ひとりへの手厚いサポート★ 就職率100%!(※) 「就職活動担当教員」+「担任」+「OC/OG」の徹底的なサポートで、ミスマッチのない「就職満足度」の充実をめざしています。 ※2023年3月卒業就職者数265名/求職者数265名 ★入学前半年間の教育サポート「AOプレスクール」で早期の資格・就職対策★ 本校の就職対策は入学前からスタート! 目指す分野の専門スキル・ビジネススキルを+0.5年分(入学前の半年間)多く学ぶことができるため入学後の授業や資格・就職活動もぐっと有利に!入学後の基礎を一足早く学べることに加え、同じ目標を持った友達と仲良くなれるというメリットも!
総合専門学校の実績と経験を生かした「カレッジ制」で専門性を究める
なりたい仕事で選ぶ、キャンパスで選ぶ、カリキュラムで選ぶ、取りたい資格で選ぶ。 日本工学院は、あなたの夢を叶えるために、あらゆる業界をカバーする多彩な学科を用意しています。気になる学科をチェックして、自分の夢をつかもう! 【6カレッジ】 クリエイターズカレッジ/デザインカレッジ/ミュージックカレッジ/ITカレッジ/テクノロジーカレッジ/スポーツ・医療カレッジ
2024年に創立100周年を迎える文・理・医療・情報系の総合大学。世界の幸せをカタチにする。
2024年に創立100周年を迎える歴史と伝統を誇る武蔵野大学。同年4月には、ウェルビーイング学部ウェルビーイング学科を開設します。13学部21学科の文・理・医療・情報系の総合大学として、この先も時代の変化を先取りし、発展・拡大を続けていきます。 “世界の幸せをカタチにする。”というブランドステートメントの下、2050年の未来を眺望し、世界の諸課題を狙い解決していける人材を育成します。 ▶大学説明の動画はこちら https://www.youtube.com/watch?v=8NMMhwWFax8
多様な夢に挑み、アジアの未来に飛躍する創造的人材を育成
亜細亜大学の建学精神「自助協力」。 「自己を助ける者は自己なり、自己こそ最上の助け主なり」、「自助は独立に通ず」と、初代学長の太田耕造は述べています。 「自助」とは、一人ひとりが自らの内面を深く見つめ、アイデンティティーを確立し、自分の道を切り拓くこと。 真の「協力」とは自立した人間同士の協力関係であると説いています。 亜細亜大学は、このような精神を身につけた誠実な人材を育成し、アジア全体の発展に貢献することを建学の使命としてきました。複雑化するグローバル化の現代においても、その精神は脈々と受け継がれています。学士課程教育、国際教育、キャリアサポートなど多彩な「学び」の融合を図り、新たな価値を創造できるグローバル人材を育成します。
先端の教育・研究を推進する理工系総合大学。
東京工科大学は、常に社会のニーズを読んだ先端分野を学べる環境を整備してきました。先端の知識を養うのはもちろんのこと、著しく変化していく社会に対応するために欠かせない国際的な教養や、豊かな人間性の養成を重視しています。教養教育においては専属の教育組織である教養学環を設置し、充実したリベラルアーツを修得できる環境を整備。また、これらの教育を実現するにふさわしい充実した施設・設備群を各キャンパスに備えるほか、研究面では各学部において先進的なテーマに取り組み、よりハイレベルな内容に取り組める環境を整えた大学院も設置しています。 こうした環境下において、専門分野の知識とともに、時代や技術の変革に対応しながら力を発揮できる適応力を備え、先端分野で末永く活躍し続けられる人材を育成しています。
AIエンジニアは、名前にある通り「AI(人工知能)」のプロフェッショナルだ。AIとは、人間が持っている「学習能力」をコンピュータで再現させるもので、AIエンジニアは機械学習やディープラーニング(深層学習)といったAIの専門知識を活用して、各種システムを開発する。近年、「顔認証」や「画像診断」「自動運転」「異常検知」など、さまざまな分野にAIの技術が応用されており、AIエンジニアはIT系のエンジニアのなかでも需要の高い仕事の一つとなっている。広義では、データ分析を行うデータサイエンティストもAIエンジニアに含まれる。
機械学習やディープラーニングの土台となる知識として、確率・統計学や微分・積分がある。また、機械学習を行う際にPython (パイソン)などのプログラミング言語を用いることから、プログラミングのスキルも必要だ。加えて、機械学習は大量に蓄積されたビッグデータをもとに行うため、データベースの運用知識も求められる。そのため、理数系の科目が得意で、物事を論理的に組み立てることが好きな人に適している。