関西の芸術・表現・音楽が学べる、AIエンジニアを目指せる国公立大学・私立大学・国公立短大・私立短大・海外の大学・文科省以外の省庁所管の学校の学校検索結果
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関西で唯一、「AI・IoT・ロボット」「ゲーム・CG」の国が認めた❝実践的な新大学❞
大阪国際工科専門職大学は、55年ぶりの国の大学教育改革により関西で唯一、情報分野で文部科学大臣に認可を受けた専門職大学です(※)。 世界のICT・デジタルコンテンツ業界と連携し、従来の大学制度とは違い「職業と直結した実践的な教育環境」が義務づけられた新しい大学制度「専門職大学」として誕生しました。 高度な実践力と創造力が身につき、卒業時には国際通用性のある学位として国が認めた専門職の「学士」が取得できます。 元「東京大学総長」であり、日本最大級の産業技術開発の研究機関である「国立研究開発法人 産業技術総合研究所」の理事長等を歴任する吉川学長をはじめ、世界の科学者における上位2%に選ばれた浅田副学長など、世界が認める研究を手がけるアカデミア教員、また、パナソニック、NTT、三菱電機、ルネサスエレクトロニクス、ヤマハ発動機、任天堂、カプコン、ドワンゴなど、トップ企業の最前線で活躍した実務家教員で<理論>と<実践>を架橋した教育を実施。テクノロジーを駆使し、新たな価値やサービスを生み出す「デジタル人材」を育成します。 ※文部科学省HP「専門職大学等一覧」より
【2024年4月】新学部&新校舎誕生、文理融合の総合大学へ進化。
阪南大学は大阪市南部のターミナル「天王寺・あべのエリア」から本キャンパスまで徒歩を含み約20分圏内と抜群のロケーションに位置し、4学部5学科と大学院研究科の学生が学ぶ文理融合の総合大学です。 ワンキャンパスに在学生約4,500人が集まる中規模大学のため、教職員と学生の距離が近く、学生一人ひとりを丁寧に指導する中で学⽣が持つ豊かな個性を引き出し、⾃らの進路や社会を切りひらくための挑戦をサポートしています。各学科においては、社会に貢献できる専門教育と教養教育を⾏っており、各分野の独⾃性を活かしつつ、社会のニーズを反映した実学教育を展開しています。 また、急速に変化する社会で求められる能力と、未来へ進む高校生が必要とする学びに応えるため、2024年4月、阪南大学に新学部・新校舎が誕生します。阪南大学は時代のニーズと社会の未来を見据えて、進化を続けます。 ※2024年4月開設
「京都思考(KYOTO Thinking)」により高度専門技術者「TECH LEADER」を生み出す
KYOTO INSTITUTE OF TECHNOLOGY、京都工芸繊維大学は、世界に知られた歴史文化都市京都にある国際的工科系大学です。文化は産業を基盤とした人々の営みによって培われます。京都は、伝統産業の発信拠点として、日本の文化の本質にあたる多くの「もの」を生み出し、醸成し、そして洗練してきました。いわゆる伝統工芸といわれるものづくりの技術は、単に継承されるだけのものではなく、常に新しい技術を創出し、革新的な挑戦を続けることによってさらに研ぎ澄まされ、国内外の信用を得つつ、現代の科学技術によるものづくりにも活かされてきたのです。それは、人々の生活を豊かにすることを思考することで、社会的なイノベーションを常に生み出そうとする「みやこ」としての自負によってなされてきたものです。この京都の地が育んできた心意気と創造的挑戦心を、我々は「京都思考(KYOTO Thinking)」と表しました。「京都思考」を工学の研究・教育に活かし実践する、これこそが本学のミッションです。 本学で育成している人材は単なる技術者ではありません。現代の社会や産業が直面しているさまざまな課題に対して、挑戦的に立ち向かう人材を育成しようとしています。それは、理工学の専門的知識・技能を信頼されるレベルで身につけ、リーダーシップを発揮しつつ、Human orientedな精神で、グローバルな社会を見据えたさまざまなプロジェクトを成功に導くことができる高度専門技術者です。このような人材を本学では「TECH LEADER」と名付けました。「TECH LEADER」育成のため、本学では「専門力」、「リーダーシップ」、「外国語運用能力」、そして「個の確立」の4つを「工繊コンピテンシー(コンピテンシーとは、知識だけでなくスキル、行動も含んだ能力)」として位置付け、それらを確実に修得できる授業科目群を設計し、提供しています。
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。