語学・外国語が学べる、AIエンジニアを目指せる専門学校の学校検索結果
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「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!
初心者でもITマネジメントのプロになる!
東京国際学園情報専門学校・ITマネジメント学科は、情報技術とビジネスに関する理論的な知識と実践的なスキルのバランスを取ったカリキュラムによって、マネジメントに対する視野と国際感覚を合わせもったITコンサルタントを育成します。 ◎6つのポイント◎ 1.IT技術×経営マネジメント×Communication IT技術のみならず、経営やコミュニケーション力を身につけます。 2.現役のITコンサルタントの先生等と少人数制の授業 生きた情報技術を学べ、気になったことは直接先生に質問できます。 3.良心的な学費!最寄り駅から近く校舎がキレイ! 学費が安く、快適な環境で学べます。 4.半日の授業で自分の時間を確保! 授業が半日で終わるので、授業後の時間を資格取得のための学習や自分の趣味との両立などに時間を充てられます。充実した学生生活を送られます。 5.多種多様な言語や文化を持つ学生が多い! 国際感覚を身につけ、グローバルな視野を身につけよう。 6.様々な資格を取得! 1年次に、PC・IT・簿記等の検定・資格をはじめ、多くの資格取得を目指します。
ホテル・ブライダル・航空・観光・鉄道業界。西鉄が創った就職に強い学校。
西鉄国際ビジネスカレッジはホテル・ブライダル・航空・鉄道・国際分野など、80社以上の企業を持ち九州の観光業界をリードする「西鉄グループ」が創った創立30年を迎える専門学校です。 業界に必要な知識を基礎から学び、昼間部は希望の業界で企業実習を行います。業界をしっかり理解することで、長く活躍できる人材に成長できます。また、学生ひとりひとりの適性や個性を活かした就職指導で、夢を叶えるためのサポートを行います。 海外の文化に触れ、語学力をUPしたい方には、カナダや韓国など約10種類の留学制度があり、費用や期間、行先など目的にあわせて選択できます。 海外での経験で文化の違いを感じ、語学力と接客力を備えた、国際的に活躍できる人材を目指すことができます。
自動車整備・車体整備・建築・土木・大工・IT・AI・ロボットのプロを養成
◆自動車工学部:次世代自動車に対応する高度な技術・知識を持つ整備士を目指す ・自動車工学科:自動車整備の専門知識に加え、信頼される接客スキルを学ぶ ・車体自動車工学科:車の骨格修正やボディー損傷を修復する車体整備士 ・カスタム自動車工学科:自動車の設計・デザインをゼロから学び、オリジナル車両の製作を通じてカスタム技術を身に付ける ◆建設工学部 ・建築コース:実際の建設現場で実務を学び、建築士として即戦力を目指す ・土木・造園コース:道路や橋など生活の基盤となるものづくりの知識と技術を学ぶ ・建築職人マイスター専攻科:建築大工の技能だけでなく建築の知識を身に付けた職人を目指す ・二級建築士専攻科:在学中に二級建築士を目指す ・一級建築工学科:在学中に一級建築士を目指す ◆AI工学部 ・SEプログラマコース:Python、Ruby、C言語、C++などエンジニアとして求められる言語を習得 ・AIシステムコース:AIの初歩的な学習・開発の基礎を学び、人工知能開発を行う ・ロボットエンジニアコース:ロボット製作を通して機械設計技術を学ぶ
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。