人工知能専攻
カリキュラム・4年間の学びの流れ

• ■コンピュータ概論Ⅰ・Ⅱ
• ■プログラミング基礎Ⅰ・Ⅱ
• ■プログラミング実験
• ■価値創造演習
• ■線形代数Ⅰ・Ⅱ
• ■解析学基礎 ほか

人工知能（AI）を学ぶうえでの基礎的知識や考え方の修得を重視する期間です。AI開発の主流言語「Python」によるプログラミングおよび数学や統計など、理系の基礎となる知識を身につけるとともに、実習形式の「価値創造演習」では問題発見・解決の方法などを学修します。

• ■人工知能
• ■認知科学
• ■ヒューマンインターフェイス
• ■計算アルゴリズム
• ■データサイエンス
• ■コンピュータアーキテクチャ
• ■情報セキュリティ
• ■データベース
• ■インターネット
• ■オペレーティングシステム
• ■ソフトウエアエンジニアリング
• ■分散コンピューティング
• ■人工知能専門演習Ⅰ
• ■プロジェクト演習Ⅰ・Ⅱ ほか

情報教育分野の国際標準カリキュラムをベースにした12の「共通コア科目」を2・3年次で履修。ICTのどのような分野でも必要とされる重要な基礎知識を確実に修得します。また「プロジェクト演習」では、AIを含む4テーマの基本的技術を身につけます。

2年次に記載の「共通コア科目」は、3年次にも履修可能です。

• ■人工知能プロジェクト実習Ⅰ・Ⅱ
• ■創成課題
• ■人工知能専門演習Ⅱ ほか
• ■研究室配属

3年次の代表的なPBL科目である「人工知能プロジェクト実習」では、未知の課題に対してどのように対処すれば良いのかを能動的に学修。高度なプロジェクトを完遂する力を身につけるとともに、後期の学会発表や企業提案で得られた評価を、4年次からの卒業課題につなげていきます。