KCS鹿児島情報専門学校

AI専攻

AI専攻

県内専門学校初のAI専攻を設置!
AIは既に実用可能な技術です

映画や物語の中や、理論でのみ語られていたAI。そんな未来はすでに半歩先に。ニューラルネットワークや機械学習の基礎から、AIの実装まで学びます。

目指す職業

AIエンジニア

AIエンジニア
従来のシステムにAIを組み込み、更なる業務効率化を行います。 従来のITに加えて、AIに関する技術がなければ務まりません。

AIプランナー

AIプランナー
AIに関する幅広い知識を有し、AIを仕事に生かせる人材です。IT分野に限らず、一般企業でもAI人材が求められています。

データサイエンティスト

AIアナリスト
AIや統計を駆使し、ビッグデータから規則性や不規則性を見いだします。ITだけではなく、統計学、応用数学の知識を問われます。

その他IT系エンジニア

その他IT系エンジニア
従来からのITも基礎から学びますので、活躍の場はたくさんあります。これからの社会で最も重要なスキルであるITを学べば、将来は安心です。

これから生まれる仕事

これから生まれる仕事
AIにより現在存在しない新しい仕事が生まれるはずです。 AIを学ぶことで時代の先端を走る仕事ができるでしょう。

目指す資格

    • JDLA ジェネラリスト検定
    • Python3エンジニア認定基礎試験
    • Python3エンジニア認定データ解析試験
    • 情報処理安全確保支援士試験(国家試験)
    • 情報処理技術者試験(国家試験)
      • 基本情報技術者試験
      • 情報セキュリティマネジメント試験
      • 応用情報技術者試験
      • データベーススペシャリスト試験
      • ネットワークスペシャリスト試験

学びのPOINT

AIの基礎から学習技術動向や利用動向を知る

point2

現代のAIを理解する上で欠かせない、ディープラーニングや機械学習の概念について学びます。技術動向や利用動向も学ぶことで、現代AIの特性を理解します。

従来からのITやセキュリティについても学ぶ

point1

AIはITの一部。もちろん従来からのIT(データベースやネットワーク、Web開発技術等)やセキュリティについても一から学びます。国家資格「情報処理技術者試験」の合格も目指します。

理論から実践へ
プログラム言語「Python」を学ぶ

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科学計算や機械学習で最近よく使われているPythonを学習します。基本文法から機械学習ライブラリを用いた実装までを一通り学び、実践力を身に付けます。

AI・データ活用を含むIT人材を目指す

point3

AI、ビッグデータ、IoT、セキュリティといった関連知識を横断的に理解して活用でき、Society5.0の実現を支えられるIT人材を目指します。

AI専攻が選べる学科

  • 大学併修科 AI専攻【4年課程】

    ディープラーニングの登場やコンピュータの進歩により、データサイエンティストに必要な要件は変化しています。AI専攻では、専門学校科目でIT全般およびAIプログラミングを、大学科目で統計学や応用数学等データサイエンティストに必要な理論を、4年の時間をかけてじっくりと習熟します。

    大学併修科について

  • 情報システム専門科 AI専攻【3年課程】

    AIエンジニアに必要な、アルゴリズムやデータベース、ネットワーク、セキュリティについて一通り学習した後、AIについて学んでいきます。AIの概論から始まり、実用化されている機械学習ライブラリの組み込みまでを一貫して学びます。AIはこれからの時代を支える最重要な技術です。

学びの流れ

1年次 基礎力

  • ITの基礎を一から学ぶ

    AIを学ぶ土台となるITの基礎について、座学を中心に学びます。アルゴリズムやデータ構造、ネットワーク、データベース等、一から学びます。1年次の科目については、システム専攻とほとんど変わりません。

  • AIへつながるIoTやビッグデータを理解する

    IoT:Internet of Things(モノのインターネット)に用いられる技術や機器、ビッグデータの特徴や利活用について学習し、AIとの関連性について理解します。

2年次 応用力

  • オブジェクト指向やシステム設計技法を学ぶ

    1年次に学んだITの基礎から発展して、高度な技術を身に付けます。オブジェクト指向プログラミングやUMLを用いたシステム設計技法などを学び、ITエンジニアとしての力を増やします。

  • AIの概論を学びAIプログラミングの下地を作る

    AIの仕組みやその利活用について基礎知識を学習します。また現状のAIの利点や欠点を学び、システム開発においてAIを効果的に組み込む基礎知識を獲得します。

3・4 年次 実践力

  • プログラミング言語「Python」を学ぶ

    第2言語「Python」について学習します。第1言語の「Java」との比較で基本文法やライブラリの使い方を学び、AIプログラミングに向けた基礎力を身に付けます。

  • AIプログラミングの実践力を身に付ける

    AIサービスを開発する上で必要なAPI、ライブラリやフレームワークの使用方法について学習します。また実習の中で機械学習の手法による認識精度の違いについても体感します。

ピックアップカリキュラム

  • AIの活用と開発手法

    curriculum01

    AIの歴史や種類、特性について学びます。機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングの概要についても学習します。

  • Python

    curriculum02

    基本文法やデータ構造を演習中心で学習します。学ぶ内容は基礎的ですが、AIプログラミングをするための非常に重要な科目です。

  • AIプログラミング

    curriculum04

    Pythonを用いてAIに関するライブラリ、フレームワークの使用方法を習得します。各種AIサービスを実際に動かして活用イメージを掴みます。

  • AIシステム開発実践

    curriculum03

    オープンソース機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使用した実践演習を行います。実践を通じてニューラルネットワーク、ディープラーニングの理解を深めます。

特別カリキュラム

IoTとビッグデータ

特別カリキュラム

IoT:Internet of Things(モノのインターネット)やビッグデータを理解します。近年のIoT事情やセキュリティ面についても学び、利活用の上で注意すべき点も学習します。すでに日常に溶け込んでいるIoT、ビッグデータ、AIの関連性が知れる科目です。

TEACHER VOICE

AI科目担当 川畑 道教 先生

AIの本質を理解した最先端のエンジニアへ

今IT業界で最もホットなキーワードの一つが「AI」です。現在のAIは万能ではなく、エンジニアの力一つで有能にも無能にもなります。KCSでAIの本質を学びAIを使えるエンジニアを目指しましょう。

川畑 道教 先生

AI科目担当 永谷 隆明 先生

AIエンジニアはこれからの主流!

今までとは比較にならないほど性能(識別・予測)が上がったAI。すでに実際のサービスでも活用され、AIに対する理解はこれからのエンジニアには必須となるでしょう。KCSでAIの基礎から一緒に学びましょう。

永谷 隆明 先生

TOPICS

ディープラーニング(深層学習)の何がすごいのか?

各種ニュースで「ディープラーニング(深層学習)」が注目されていますが、何がすごいのでしょうか。ディープラーニングのすごいところは「機械が特徴を自動的に理解する」という点です。例えば画像を見て「犬」か「猫」かを識別するプログラムを作るとします。今まではどこを識別すれば良いか(目、耳、鼻の形がこうだったら犬など)を人間が考え、プログラミングする必要がありました。しかしディープラーニングでは、画像を指定して「これが犬」「これは猫」と繰り返せば、コンピュータが自分で識別するポイント(特徴)を発見し学習することができるようになりました。これにより専門家が高度な知識や経験で判断していたことも簡単にプログラミングできるようになったので、こんなに注目されているのです。

デジタルトランスフォーメーション
(Digital Transformation:DX)

デジタルトランスフォーメーション(DX)とは、「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」です。(※1
DXには様々なデジタル技術が使われますが、その中核となる技術がAIです。DXを進めるためには、既存システムの刷新が不可欠で、そのためには、システムを作るベンダ企業、システムを使うユーザ企業、いずれにもIT人材が必要です。しかしながら、ベンダ企業では、既存システムの維持・保守に人員が割かれ、システム開発をベンダ企業に丸投げしてきたユーザ企業にはIT人材がほとんどいない状況です。企業がDXを推進しデジタル競争に生き残るために、ITを学んだ人材が求められています。

※1 経済産業省のDX推進ガイドラインより