専攻紹介
人間の知能（論理的に考える、計画を立てる、問題解決する、抽象的に考える、考えを把
握する、言語機能、学習機能などさまざまな知的活動）をコンピュータで実現するための
様々なシステムのことです。
AIによって対応できる領域や分野は、今後も着実に広がり続けていくことでしょう。
統計学やデータサイエンスを活用し機械学習による、需要・供給の予測や分析、またディー
プラーニングを使った物体検出などを学び、AIを利活用したシステムやサービスの構築を
目指します。
統計学やデータサイエンス 、人工知能の歴史から、現在の最新のAIについて学びます。
機械学習で行う、データ収集のやり方、データの前処理の方法、
各種アルゴリズムの特徴、モデルの作成方法、モデルの評価方法
について学び、プログラム言語としてはPythonを利用し、Numpyや
pandas等のライブラリ、TensorFlowなどの機械学習のライブラリの
使い方まで総合的に学習します。
▶ データサイエンス
統計学や数学、最近噂のAI、機械学習などを駆使してビッグデータを分析し、結果から何らか
の予測・有益な発見をすることです。
▶ ディープラーニング
ディープラーニング(深層学習)とは、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習
させる機械学習の手法のひとつです。
自動運転車で停止標識を認識したり、電柱と人間を区別したりするのも、ディープラ
ーニングが可能にしている技術と言えます。
また、電話、タブレット、テレビ、ハンズフリースピーカーなどの音声認識にも重要な
役割を果たしています。
人の代わりになんらかの作業を自律的に行う装置、もしくは機械のことです。
一般的には動くものを指し、近年では小型化されたものや人型も目にする機会が増え
ました。
今現在も開発が進んでいますので、これから利便性も向上し益々身近なものになると
予想されます。
IoT機器、ロボットなどの制作に必要なハードウェアとソフトウェア両方の知識を幅広く
習得していきます。
様々な入出力装置を組み合わせてオリジナルのロボットを作成し、その制御プログラム
も同時に作成します。
近年ではRaspberryPiを使用して1人1台のロボット作成を行ってます。
カメラとモーター制御を行う基本プログラムを全員が実装し、その後は各
自自由に機能追加していきます。
これにより自由な発想力と高いエンジニアスキルを身に付けることができます。
・電気/電子/物理の基本知識
ハードウェアを扱うために必要な知識を学びます。
・様々な電子部品の基本知識
電子部品でのモノづくりに必要な知識を学びます。
・ハードウェア制御用のプログラミング
並列処理、リアルタイム処理を行うためのプログラミング方法を学びます。
・モノづくりの考え方
どのような手順で考え準備して行動するかを実践します。
・発想力を鍛える
便利なもの面白いものを考え、形にすることを実践します。
