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• 学びのPOINT
• AI専攻が選べる学科
• 学びの流れ
• PICK UPカリキュラム
• STUDENT’s Voice
• Graduation Projects
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鹿児島県内専門学校初のAI専攻を設置！
AIは未来技術ではなく現行技術です

映画や物語の中や、理論でのみ語られていたAIは、もう半歩先の未来です。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

従来のシステムにAIを組み込み、新たな情報サービスを開発します。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。

機械学習エンジニア

目的やデータの特徴に応じた機械学習アルゴリズムを選定し、AIの評価や調整を行います。機械学習を利用した予測モデルや最適化、分類といった手法は、様々な業界で利用が始まっています。

データサイエンティスト

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

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

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

学びのPOINT

AI・データ活用を含むIT人材を目指す

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。

従来からのITやセキュリティについても学ぶ

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。

AIの基礎から技術動向や利用動向まで学ぶ

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。

理論から実践へ
プログラム言語「Python」を学ぶ

データサイエンス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のための基礎数学

  

  AIに関する基礎数学について、講義・演習・実習を通して理解します。また、統計の考え方や用語・分析手法について、結果の考察・結論付けまでの知識を習得します。

• AIの活用と開発手法

  

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

• Pythonプログラミング

  

  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プログラミングするための非常に重要な項目です。

• AIプログラミング

  

  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。

STUDENT’s Voice

日々新しい技術が生まれるAIについて詳しく学べます

大学併修科　AI専攻
市坪 伸慈さん
鹿児島南高校出身

Graduation Projects

学習補助アプリ「Note Together Rank Up」

みんなが「欲しい」と思うアプリを作る

• 宮口さん
  作成したアプリは授業中の先生の話を自動で文字に起こしてくれるものです。ノートを取る手間がなくなることで先生の話により集中することができます。また、単語を自動的に一覧で出す機能もあり、テスト勉強に使用することが可能です。
• 岡さん
  今回、せっかくなら学生が欲しいと思うアプリを作りたいと思い校内でアンケートを取りました。その結果、「ノートを自動化したい」という意見を多くいただきました。加えてチーム内で「気軽に復習できるアプリを作りたい」という意見が出たため、今回のアプリを作ることになりました。
• 古別府さん
  こだわったのは当初単独で搭載しようとしていたMecabの辞書に求めるような単語がなかったので、別の辞書を追加することで単語の数を増やしたところです。
• 寺園さん
  大変だったのは、今まで使用したことのないフレームワークを使ったアプリだったため、知識０の状態から始めたことです。インターネットに載っている情報を参考に独学で開発を行いましたが、初めてやることでも意欲を持って取り組めば独学でも開発ができると学べたことは大きな収穫でした。

今回の経験が社会人になって活きてくると思います

• 永谷さん
  僕は今回リーダーを務めたのですが、チームメンバーと共通認識を持つことの大切さや団結することの大事さを感じました。開発を進めるなかで意見がぶつかることもありましたが、一方的に自分の考えを押し付けるのではなく相手の意見をよく聞くことが大切だと感じました。
• 鬼塚さん
  情報システム専門科生としての3年間でシステムやプログラムについての知識を身につけられました。また、優しい先輩方や同級生に恵まれて楽しい学生生活を送ることができました。進学を考えられている皆さん、KCSならとても充実した学生生活を送れると思います！ぜひ入学して頑張ってください！

TEACHER’s Voice

福島 大樹 先生

大学併修科 AI・システム専攻 担当

分からないことはいつでも
気軽に質問に来てください！

実習課題などで分からないことがあったときに学生が自分から質問や相談に来てくれるように、授業以外でも日頃から接しやすい関係を築くことを大切にしています。