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交通アクセス

AI活用人材育成プログラム カリキュラム

矢印は全て先修条件を示しています。

矢印は全て先修条件を示しています。

1.入門

AI活用入門

(2019年度春学期から開講)
 AI活用人材として社会で活躍するための基礎的な知識を修得することを目的としています。そのために、産業構造の変化や今後必要とされるスキルなど社会背景に関する知識、AI技術に関する基礎知識、AIを活用するために必要不可欠なデータサイエンスに関する基礎知識、AIを利用したアプリケーションを開発するための基礎知識を学びます。

2.基礎

AI活用導入演習A

(2019年度秋学期から開講)
 AIを利用したアプリケーションのうち、言語解析に関する基礎的な技術を修得することを目的としています。そのために、意図分類や形態素解析の仕組み、言語解析系AIを利用するためのAPI(Application Programming Interface)に関する知識を学びます。さらに、言語解析系AIを利用したアプリケーションを開発します。

AI活用導入演習B

(2019年度秋学期から開講)
 AIを利用したアプリケーションのうち、言語解析以外のAIに関する基礎的な技術を修得することを目的とします。そのために、音声認識や画像/動画解析などの仕組み、それらのAIを利用するためのAPI(Application Programming Interface)に関する知識を学びます。さらに、様々なAIを利用したアプリケーションを開発します。

AI活用実践演習A(JavaによるWebアプリケーションデザイン)

(2019年度秋学期から開講)
 AIを活用したWebアプリケーションの開発に必要な基礎的な技術を修得することを目的とします。そのために、Webアプリケーションの動作の仕組み、開発のために必要なプログラミング言語Javaの基礎、オブジェクト指向の考え方に基づくシステム開発プロセスやソフトウェアテスト技法を学びます。さらに、顧客の要望に応じたWebアプリケーションを開発するプロジェクト型演習を行います。

AI活用実践演習B(Pythonによる機械学習・深層学習)

(2019年度秋学期から開講)
 AIの基盤技術である機械学習・深層学習に関する基礎的な知識を修得することを目的とします。そのために、機械学習(回帰・サポートベクターマシン等)や深層学習(ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク等)の仕組みを学びます。さらに、プログラミング言語Pythonの基礎を学んで、機械学習や深層学習に関するプログラミングを行います。

AI活用実践演習C(Webデザイン)

(2019年度秋学期から開講)
 AIを活用したWebアプリケーションのためのユーザーインターフェイス(UI)デザインに関する基礎的な技術を修得することを目的とします。そのために、UIデザインの考え方、HTML、 CSS、 JavaScriptの基礎を学びます。さらに、テーマに応じたWebページを開発します。

AI活用データサイエンス実践演習Ⅰ

(2019年度秋学期から開講)
 AIを活用するために必要不可欠なデータ解析に関する基礎知識、および問題解決フレームワークを修得することを目的とします。そのために、データ解析に関する概念(推定・検定・相関・回帰・決定木等)を学び、SPSSを用いて演習を行います。また、様々な問題解決フレームワーク・マーケティングフレームワーク(三段論法、空雨傘、PEST/SWOT/3C/BSC等)を学びます。さらに、サンプルデータに対してSPSSを用いてデータを解析し、様々なフレームワークに基づいて結論を導出する演習を行います。

3.発展

AI活用データサイエンス実践演習Ⅱ

(2020年度春学期から開講予定)
 AIを活用するために必要不可欠なデータ解析の方法論、およびデータ解析結果を適切に顧客に伝達するための手法を修得することを目的とします。そのために、データ解析の方法論(CRISP-DM等)、ストーリー構造化手法、プレゼンテーション資料作成手法等を学びます。さらに、与えられたテーマに応じて、課題の設定・仮説の構築・データの解析・ストーリーの構築・資料の作成・プレゼンテーションを通して、ソリューションを提言するプロジェクト型演習を行います。

AI活用発展演習Ⅰ

(2020年度秋学期から開講予定)
 企業・自治体等が抱える様々な課題に対して、チームを構成し、AIを活用したソリューションを提案できる能力を修得することを目的とします。そのために、AIを利用したアプリケーションの開発を行ってソリューションを提言するプロジェクト型演習を行います。

AI活用発展演習Ⅱ

(2021年度春学期から開講予定)
 企業・自治体等が抱える様々な課題に対して、チームを構成し、AIおよびデータ解析を活用し、説得力のあるソリューションを提言できる能力を修得することを目的とします。そのために、チームを構成し、課題の分析から、AIを利用したアプリケーションの開発、ソリューションを提言する、総合的なプロジェクト型演習を行います。



申込にあたっての注意事項

■全科目申込手続きが必要です。申込期間等の詳細は、学部履修心得や教学Webサービス「お知らせ」を参照してください。

■上記図にある矢印は先修条件を示しています。当プログラム科目を履修するには、まずは「AI活用入門」の履修が必要です。

■次の科目は、2020年3月卒業見込みの者は履修申込ができません。
「AI活用実践演習A(JavaによるWebアプリケーションデザイン)」、「AI活用実践演習B(Pythonによる機械学習・深層学習)」、「AI活用実践演習C(Webデザイン)」、「AI活用データサイエンス実践演習Ⅰ」

■西宮上ケ原キャンパス開講と神戸三田キャンパス開講のものがあります。確認の上、履修可能な科目を申し込むようにしてください。キャンパスを間違えて申込みをした場合でも、申込期間を過ぎると取り消しはできません。

■履修発表後は、原則として履修を取り消すことはできません。学部の必修科目等と重複しないように注意してください。

履修にあたっての注意事項

■AI活用人材育成科目は、AIやデータサイエンスに対する強い学習意欲を持っている学生を対象として開講する科目です。AIやデータサイエンス、プログラミングに関する知識やスキルがなくても受講可能ですが、基本的なPCスキルやインターネットスキルは事前に身につけておいてください。スマートフォンしか使用したことがない学生、WordやExcel等の入力程度しか経験がない学生はまず情報科学科目「コンピュータ基礎」等から履修することをお勧めします。

■AI活用人材育成科目では、履修学生が各自のノートPCを持参し、通常教室で授業を行います。履修に先立ち、各自でノートPC(Microsoft Windows10、またはMac OS X 10.8以上)を必ず準備してください。必要なソフトウェアなどについては、初回授業時に説明します。また、本科目では課題も出され、学内で作業を行うこともあるため、授業開始までに学内ネットワーク(持込デバイス用(無線)KGU-WLAN)の利用申請を済ませておいてください。利用申請の詳細は「情報環境機構Webサイト『学内ネットワークに接続』のページ」を参照してください。