情報学・通信が学べる、AIエンジニアを目指せる私立大学の学校検索結果
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ワクワク、育成大学。 すべては、キミの未来のために
岡山理科大学はサイエンスへの興味と探究心の集まる場所です。 ここは、さまざまな研究や実験を通じて、学生の可能性が芽生え、花が咲き、実を結ぶところ。サイエンスの夢を大きく育む大学を目指しています。丘の上に建ち、岡山市を広く見渡すことができる岡山キャンパスと、四季を通じて温暖な気候に豊かな自然が揃う今治キャンパスで、6,000名を超える学生たちが日々学び、講師陣とともに多彩な研究を行っています。 また、本学は獣医学部を除くすべての学部・学科で教員養成のカリキュラムを編成しており、高い専門性に裏づけられた優秀な教師を多数養成しています。自然界の心理・ものづくり・フィールドワークを通し、知識や技術を高め、コミュニケーション能力や問題解決能力を身に付けた5,000名近い卒業生が教員として活躍しています。
創造的思考力と創造の持久力を鍛える。2学部12学科を擁する日本を代表する美術・デザインの総合大学
武蔵野美術大学は、1929年に創立された「帝国美術学校」を前身とし、「教養ある美術家養成」「真に人間的自由に達するような美術教育」を教育理念に掲げ、日本を代表する美術・デザインの総合大学として、これまでに7万人以上の卒業生を社会に輩出してきました。 造形活動を通じて身につく、正解のない問いをたて、探求し、答えを表現する能力は、今の時代にこそ最も必要とされています。卒業生はアーティスト、デザイナー、建築士、映像作家など、造形各分野の専門家として活躍するとともに、学生生活で培った創造性、コミュニケーション能力が高く評価され、多くの業界で日本及び世界有数の企業へ就職しています。 また、2019年に開設されたクリエイティブイノベーション学科では、企業や自治体などとの実践的なコラボレーションが展開、第1期の卒業生は各種大手企業や広告代理店、自治体など幅広い分野の仕事に就いています。
2025年4月、文理の枠を超えた新学部設置構想中。実践を通して学び、社会の変化を切り拓く
金沢工業大学は2025年4月、メディア情報学部、情報デザイン学部、情報理工学部、建築学部、バイオ・化学部、工学部の6学部17学科体制を構想しています。(学部名称は予定につき、変更する場合があります。)文系を志向する学生と理工系を志向する学生が集まり、複雑・多様化する社会課題に対して、多様な人とのコミュニケーションを図り、新たな価値やビジョンを創造し、真の課題を追究して、その課題が解決できる人材を育成する「文理の枠を超えた社会実装型総合大学」への進化を構想しています。 金沢工業大学では学生自らが社会的価値を持つ研究課題を発見し、解決に取り組む社会実装型プロジェクト教育を通じて、未来社会をリードする研究力を身につけます。イノベーションの創出を可能にする世代・分野・文化を超えた共創教育が行われており、プロジェクトデザイン教育を主柱とした正課教育と、知識の応用力を高める課外プロジェクトを通じて、自ら考え行動する技術者への成長を目指します。正課教育の中心となるのが、問題発見から解決にいたる過程・方法をチームで実践しながら学ぶ、全学生必修の金沢工業大学オリジナルのプロジェクトデザイン教育です。学生は5~6人でチームをつくり、AIやIoTを活用しながら、何が社会で必要とされているのかを考え、創出したアイデアは具体化し、実験、検証、評価していきます。また、全学部学科でAI基礎の科目が全学科必修となっており、2022年度からはデータサイエンス系の3科目が全学科で必修となりました。全学生が、所属する学科の専門に加え、データサイエンス・AIの知識を身につけます。
つくば、仙台の2キャンパス体制になり、ついに開学!
グローバル化が進む日本。地方の伝統や文化を生かして、新しいビジネスが起き、世界に売り出す時代になってきました。そのような時代だからこそ、世界へ学生が旅立ち、また世界から学生が集まるような「世界のトビラ」となるために誕生したのが、日本国際学園大学です。 本学では、8つのモデルでの学びを通して、一人ひとりの将来の目標に合わせた多彩な実践教育を行います。経営学、情報学、デザイン学、英語を中心として、学術教育と実学教育を一体的に提供することで、夢を実現するために必要な力が確実に積みあがっていくカリキュラムとなっています。 そして、そのような教育を行うことで、どんなフィールドでも活躍できるような「人間力」、異文化を受容し自己を発信する「国際力」、社会や地域の発展に貢献できるような「社会力」を兼ね備えた人材を育成します。
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。