AI(人工知能)を学べる大学
名古屋国際工科専門職大学

FACULTY

学部・学科

工科学部
情報工学科

AI戦略コース

AI Strategy Course

人工知能の理論から、実装のためのプログラミング技術までを段階的に学びます。
自動車の「自動運転」や過去の検索キーワードを元に候補をあげる「予測変換」の事例のように、ビッグデータから目的情報を学習・推論し、ユーザのニーズに適した新たなAI サービスをデザインできる人材を育成します。

情報工学科で学べること

Learn in Department of Information Technology

山本 修一郎学科長が情報工学科で得られる知識・技術、実践力について語ります。

目指せる将来像

Future

4年間の学びを経て、目指せる将来の選択肢が広がります。

授与される学位

情報工学士(専門職)

目指せる職種

AIエンジニア(システム開発、ソフトウェア開発等) / ITコンサルタント / データアナリスト / 企業(IT系、製造メーカー、自動車メーカー、総合商社、金融等) / 官公庁 …をはじめ、新たな価値やプロダクト・サービスを生み出す人材、分野を超えて次世代産業を担う高度プロフェッショナル人材を目指せます。

カリキュラム

Course curriculum

入学してから卒業までの間で、あなたをプロに育てるカリキュラムを用意しています。

体験的な学びから始めて、ICTの基本をマスター
― 実践的イントロダクション ―

情報工学の全体像を理解し、「AI・IoT・ロボット」分野の基本的な理論と方法論を修得します。
実際の製品やシステムの調査分析を通じて、ものづくりやサービス開発の技術にふれる授業が多くあります。先にテクノロジーを学ぶ面白さを実体験することでその後の理論や専門知識の理解が進み、少人数クラスの丁寧な指導で、初心者でも安心して学ぶことができます。

基礎科目

講義・演習
必修科目

英語コミュニケーション Ia

講義・演習
必修科目

多文化共生社会

講義・演習
必修科目

経済入門

職業専門科目

講義・演習
必修科目

情報工学概論

講義・演習
必修科目

デザインエンジニアリング概論

講義・演習
必修科目

プログラミング言語

講義・演習
必修科目

コンピュータアーキテクチャ

講義・演習
必修科目

エレクトロニクス工学

展開科目

講義・演習
必修科目

ビジネス総論

講義・演習
必修科目

モノづくり総論

※カリキュラムは一部変更となる場合があります

基礎科目

講義・演習
必修科目

英語コミュニケーション Ib

講義・演習
必修科目

コミュニケーションツール

講義・演習
必修科目

国際関係論

職業専門科目

講義・演習
必修科目

情報数学 I

講義・演習
必修科目

情報数学 II

講義・演習
必修科目

線形代数

講義・演習
必修科目

解析学

講義・演習
必修科目

物理解析基礎

講義・演習
必修科目

リアルタイムシステム

講義・演習
必修科目

Pythonプログラミング基礎

講義・演習
必修科目

ハードウェア設計

展開科目

講義・演習
必修科目

組織と意思決定

※カリキュラムは一部変更となる場合があります

コース別のカリキュラムスタート
― エンジニアリングスキルを身につける ―

コースにわかれて専門的な知識・技能を養います。
実際の社会に出て、学内での学びを活かす実習授業も開始します。産業界や地域と連携する「地域共創デザイン実習」では、企業や官公庁、公共団体などが直面する課題を解決するため、1年間かけて両学科の混在チームが共同してプロジェクトに取り組みます。

基礎科目

講義・演習
必修科目

英語コミュニケーション IIa

講義・演習
必修科目

社会と倫理

職業専門科目

実習
必修科目

臨地実務実習 I

実習
選択必修

AIシステム開発

講義・演習
必修科目

確率統計論

講義・演習
必修科目

Pythonプログラミング応用

講義・演習
必修科目

データベース基礎と応用

講義・演習
選択必修

人工知能基礎

講義・演習
選択必修

自然言語処理

講義・演習
選択必修

人工知能数学

展開科目

実習
必修科目

地域共創デザイン実習

※カリキュラムは一部変更となる場合があります

基礎科目

講義・演習
必修科目

英語コミュニケーション IIb

職業専門科目

実習
必修科目

臨地実務実習 I

実習
選択必修

メディア情報処理実習

講義・演習
必修科目

情報セキュリティ

講義・演習
必修科目

機械学習

展開科目

実習
必修科目

地域共創デザイン実習

講義・演習
必修科目

ファイナンスとコストマネジメント

※カリキュラムは一部変更となる場合があります

専門知識・技能のレベルアップ
― テクノロジー実践力とビジネスセンスを磨く ―

実務レベルの高度な理論や技術をマスターしていきます。
2年次からスタートしている「臨地実務実習」は第2段階へ。企業や社会の課題を解決するシステム開発やサービス向上等を図るために、6週間にわたって現場でタスクを実行します。人工知能の応用技術、IoTを活用したデータ分析、産業用ロボット実習など、実務に直結する学びがさらに充実します。

基礎科目

講義・演習
必修科目

英語コミュニケーション IIIa

職業専門科目

実習
必修科目

臨地実務実習 II

実習
選択必修

ビジネスAIシステム開発

講義・演習
必修科目

技術英語

講義・演習
必修科目

ソフトウェアシステム開発

講義・演習
必修科目

情報技術者倫理

講義・演習
選択必修

深層学習

講義・演習
選択必修

画像·音声認識

講義・演習
選択必修

データ解析

展開科目

講義・演習
必修科目

グローバルビジネス戦略

※カリキュラムは一部変更となる場合があります

基礎科目

講義・演習
必修科目

英語コミュニケーション IIIb

職業専門科目

実習
必修科目

臨地実務実習 II

実習
必修科目

ソリューション開発 I

実習
選択必修

地域AIサービス応用

展開科目

講義・演習
必修科目

知的財産の活用と保護

※カリキュラムは一部変更となる場合があります

未来のイノベーションを生み出す人材へ
― デジタル社会で広がる活躍の場 ―

「卒業研究制作」を中心に、4年間の学びの集大成となる1年間です。
ICTが飛躍的に進化するこれからの時代、AI、IoT、ロボットの新しい技術を活用でき、データマネジメントを的確に行える人材は活躍の場が広がります。理論と実践、学問と実務の双方を学び応用力と総合力を身につけることで、多様化・複雑化する社会の課題を解決し社会が求めるイノベーションを生み出せる高度プロフェッショナル人材に成長していきます。

基礎科目

講義・演習
必修科目

英語コミュニケーション IV

職業専門科目

実習
必修科目

臨地実務実習 III

実習
必修科目

ソリューション開発 II

展開科目

講義・演習
必修科目

デザインとイノベーション

総合科目

演習
必修科目

卒業研究制作

※カリキュラムは一部変更となる場合があります

職業専門科目

実習
必修科目

臨地実務実習 III

展開科目

講義・演習
必修科目

持続可能な社会におけるビジネス

総合科目

演習
必修科目

卒業研究制作

※カリキュラムは一部変更となる場合があります

カリキュラムピックアップ

デザインエンジニアリング概論

“Designer in Society” の核となる、デザインエンジニアリングの概念およびその方法論を学びます。実際の製品やサービスの分析を通じて、その機能や内部構造をビジネスとソフトウェア、テクノロジーから調査し、製品・サービスに求められる要素を学びます。さらに、人とコンピュータとの関わり合いや相互作用、人の心理的・身体的特性、コンピュータ技術、社会環境などの関係を複合的に扱い、人がコンピュータをよりよく利用するためにはどのようなデザインが望ましいかを理解することで、創造的デザインエンジニアリングの方法論を身につけます。

ソリューション開発Ⅰ・Ⅱ

協力企業から提供される課題またはオリジナルの企画をもとに、ソリューション(解決策)を考案してシステム開発を行います。AI 戦略コースは画像認識、行動検知サービスのソリューション、IoTシステムコースはIoTサービスのソリューション、ロボット開発コースは人工知能を搭載したロボットのソリューションを考えます。コースごとのチーム編成ですが他コースとの交流を積極的に行い、創造性豊かなモノづくりを目指します。ニーズ調査からアイデア創成、仕様策定、実装、ビジネスモデル構築まで、一貫したプロダクト開発を通して、プロジェクトマネジメントを実践し、問題解決能力を身につけます。

ビジネスAIシステム開発

人工知能におけるシステム開発の修得を目的として、プロトタイプを開発するプロジェクトの遂行を実施します。プロジェクトの遂行に際しては、代表的なアルゴリズムを応用し、要素技術を統合します。システム開発に関しては、解決すべき課題、課題を解決するための機械学習アルゴリズムの選択、特徴量の設定、適用AIツールの選択、解決のためのシステム設計と実現方式、プログラム実装テスト、システム評価、問題解決度合いの最終評価など、一連のシステム実装プロセスのプロトタイプ設計・試作(一部)を行います。地域・産業界が持つ実際の課題に基づき、市場規模やコスト、商品化可能性、経営資源、納期などを踏まえてプロジェクトを企画することで、実社会において、自ら課題を解決できる能力の修得を目指します。

深層学習

深層学習(Deep Learning) で用いられるニューラルネットワークの技術内容とその実現手法、効果に関して、適用例の紹介・ツール活用・実装例題を通じて具体的な技術の適用方法を学びます。画像認識システムなどで実用される深層学習技術に関して、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の構築例題を通じて具体的な実装を行います。深層学習の技術を利用した応用分野(画像認識等)のソリューション技術に関して、活用事例などをベースに、適用可能性や拡張性を判断できるようになります。

⽂部科学省認定
「数理・データサイエンス・AI教育
プログラム(リテラシーレベル)」

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東海で唯一の「情報系」専門職大学として、
これからの時代を担うデジタル人材を育成する本学の取り組みが、
令和6年度 文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)」に認定されました。

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不得意科目があってもカバーできる「リメディアル教育(補習教育)」

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英語・数学・物理などが不得意であったり文系出身であったりしても、
リメディアル教育(補習教育)でカバーできるカリキュラムが組まれているので、学修の不安を解消できます。
また、一部の授業は習熟度別のクラス編成になるので、
自分のレベルに合せた学修で能力を伸ばすことができます。

学びの特長

Feature of IPUT
世界のICT・デジタルコンテンツ業界と連携し、
従来の大学制度にない、名古屋国際工科専門職大学ならではの職業に直結した教育環境を用意しています。

「理論」と「実践」 / 「学問」と「実務」の双方を
バランスよく学ぶ

従来の大学では理論的な学問が重視され、大講義室等での一斉指導中心の授業が行われますが、実践教育・実務につながる学びを重視する専門職大学の本学では、少人数スタイルの授業で、しかも約3分の1以上は実習等が行われます。
さらに、理論・学問に精通した研究者教員と、業界経験豊富な実務家教員の両方から丁寧な指導を受けられ、4年間を通じて専門知識もスキルも飛躍的に伸びていきます。

企業×大学の理想形を実現した
実践教育

産業界をはじめとする、社会全体から課題の発見・解決能力を学んでいくために、早期から企業などと連携し、実践的な学びを通して【専門的な知識・スキル】に加え【課題解決力】も身につけていきます。

グローバルスタンダードを
体得する国際教育

4年間必修の実践的英語カリキュラムや海外研修・実習制度で、テクノロジーの発展によりボーダーレスになった社会において、国際性を備えたデジタル人材となり、活躍の機会やフィールドを広げていきます。

『完全担任制度』で日々の学修から将来の進路までサポート

授業が原則40人以下で行われるのが専門職大学制度の特長の一つですが、本学ではさらに、授業科目とは別に担当教員がつく『完全担任制度』を採用。日々の学修から進路まで、きめ細かな指導やアドバイスを受けられます。また、キャリアアップや就職支援を行う「キャリアサポートセンター」を設け、担当者によるマンツーマン指導も実施。4年間の学びを夢の実現につなげるサポート体制を整えています。 全学生が利用できるSlack等のコミュニケーションツールを導入しているため、オンライン上でも教員や担当者に随時質問や相談ができます。

教員メッセージ

Meet our faculty

受験を考えている皆さんへ、教員からのメッセージです。

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DX 時代に必要な「新たな知の結集」を。

私は、企業の研究所と⼤学を通じて新たな情報通信技術の研究開発に従事してきました。現在、経済産業省の研究会委員として、⽇本企業のDX(デジタルトランスフォーメーション)の加速に携わっています。DXでは、学問の領域を超えた多様な知識とデジタル知識の統合が不可⽋となります。そのため名古屋国際⼯科専⾨職⼤学では、新たな知をデザインできるデジタル⼈材を育てます。

学科長 / 教授
⼭本 修⼀郎
Shuichiro Yamamoto
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AIで東海地域から⽇本を変える⼈材へ。

本コースは、AIシステムの開発⼿法にとどまらず、東海地域固有の課題 を解決する⽅法を学び、「社会で役⽴つAI」を創出する技術者を育てます。また、第⼀線で活躍を続けるためには、常に「なぜ」「どうしたら解決できるか」問い続けることが重要です。名古屋国際⼯科専⾨職⼤学で学ぶ学⽣には、「東海地域はAIの拠点」と⾔われるような、東海地域ひいては⽇本全体を元気にする⼈材になってもらいたい。私たちとともに、「なぜ」「どうしたら解決できるか」を追究し、新しい時代にチャレンジしていきましょう。

教授
宮内 新
Arata Miyauchi

学科・コース

Departments and Course

専門知識とスキルをバランス良く学び、実社会で必要な課題解決力や応用力が身につくカリキュラムを用意しています。

工科学部 情報工学科

AI、IoT、ロボットなどによって社会にイノベーションを創出し、産業や社会の課題解決を実現するリーダーを育成。

工科学部 デジタルエンタテインメント学科

最新のデジタル技術を駆使して、エンタテインメントのイノベーションを創造するクリエイターを育成。