コンピュータサイエンス学部

School of Computer Science 八王子

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人工知能専攻
カリキュラム・4年間の学びの流れ

専門基礎教育科目

多様なICTについて学ぶことで視野や関心を広げるとともに、2年次から履修する専門教育科目の理解・修得を支える基盤を固めます。

専門教育科目

人工知能専攻独自の専門的な内容を扱う科目であり、専攻において重要な技術や知識を修得するための中核となる科目です。

共通コア科目

情報分野の国際学会が定める標準カリキュラムに沿った12の科目から構成されている科目群で、2年次および3年次に履修します。

1年次
  • 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
  • オペレーションマネジメント ほか

1年次 科目Pick Up!

プログラミング基礎Ⅰ・Ⅱ

人工知能分野で主流となっているプログラミング言語「Python」を使ったプログラミングを、講義と演習を通して学び、その基礎的能力の修得をめざします。

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。

2年次
  • 解析学応用Ⅰ・Ⅱ
  • データと統計
  • 離散数学
  • マーケティング
  • ベンチャービジネス
  • コンピュータ概論Ⅲ
  • プログラミング
  • 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

2年次 科目Pick Up!

人工知能

人工知能について理論と処理技術の両面から学修。人間の問題解決を支援するシステムや手法を、代表的なシステムを題材に取り上げて理解します。

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。

3年次

2年次に記載の「共通コア科目」は、3年次にも履修します。

  • プログラミング
  • 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

人工知能プロジェクト実習Ⅰ・Ⅱとは?

最先端のICTをより深く学ぶための実践的科目です。AIに関する複数のテーマから興味のあるものを選択して、1年間を通してプロジェクト形式の実習に取り組み、最終的に成果物の対外発表を行います。

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。

4年次
  • 卒業課題Ⅰ・Ⅱ

4年次 科目Pick Up!

卒業課題Ⅰ・Ⅱ

大学での学びの集大成として、創造的テーマのもと研究に取り組みます。研究室での報告や中間発表会を経て、最終成果を卒業論文にまとめます。

3年次までの学修をもとに特定のテーマを決め、高度な研究に打ち込みます。自身の研究をより深く追究したい学生は、大学院に進学して取り組みを発展させることができます。


大学院進学

就職

※代表的な科目のみ掲載。変更になる場合があります