2017.11.01
プレスリリース
サイバー大学
ソフトバンクグループ株式会社が設立した、すべての授業をインターネットで行うサイバー大学(所在地:福岡市東区、学長:川原 洋)は、2018年度春学期から、AI(人工知能)のアプリケーション開発やAIを用いたさまざまな課題解決について学ぶことができる「AIテクノロジープログラム」を、IT総合学部に新設します。
「AIテクノロジープログラム」概要
「AIテクノロジープログラム」は、AI人材に必要な知識・スキルを学習するプログラムです。コンピュータサイエンスや数学の基礎をベースに、AIの各種手法や理論、AIを具現化するプログラミングやデータ分析のスキル、具体的な社会課題やビジネス課題にAIを適用する力などを身に付けることができます。
なおIT総合学部では、テクノロジーとビジネスの両面を教えることを基本コンセプトにした「ビジネスコース」と「テクノロジーコース」、「ITコミュニケーションコース」の3つのコースを設置しています。「AIテクノロジープログラム」は、「テクノロジーコース」内に設けている、「ネットワークプログラム」「セキュリティプログラム」「ソフトウェアプログラム」に続く、4つ目のプログラムです。
「AIテクノロジープログラム」の新設に関連する科目として、「AI(人工知能)入門」「Pythonプログラミング演習」を2017年度秋学期に新規開講しました。また、2018年度秋学期以降には「AIアルゴリズム基礎(仮)」「AIプログラミング(仮)」などの関連科目開講を予定しています。
「AIテクノロジープログラム」新設の経緯
AIやビッグデータ、IoTといった第4次産業革命を代表する先端ITの活用により、今後従来型のホワイトカラーの仕事が省人化され、大きく減少していくことが予想されています注1。
一方で、これら先端IT分野を担う人材に対するニーズが大きく拡大していくことが考えられますが、現時点で2020年には「先端IT人材」の不足が約4.8万人にまで拡大するという推計結果注2が示されており、その解消のため教育機関による学び直し支援など、働き手一人ひとりの能力やスキルをアップデートする機会の拡充が課題となっています。
在学生の約6割を社会人が占める本学では、これらの社会的な要請に応え第4次産業革命の社会に適応し貢献できる人材の育成を目指し、「AIテクノロジープログラム」の新設を決定しました。
本学は、ITを活用した革新的な教育ソリューションを提供することで、人々が知恵と知識を共有することを積極的に推進し、社会や文化の発展に寄与する学習機会の創出や人材開発の支援に努めてまいります。
※1 経済産業省「新産業構造ビジョン」p13
※2 経済産業省「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」p218
開講済みの関連科目の概要
AI(人工知能)入門(教養科目)
松原 仁 客員教授
本科目では人工知能の基礎として、人工知能の定義、人工知能の歴史、画像認識・自然言語処理・ゲーム(チェス・将棋・囲碁)などの応用事例、さらに近年注目を集めているディープラーニングの基本について学びます。将来の人間と人工知能の関わりについて、人間の仕事はどのように置き換えられていくのか、人工知能が人間を超えるシンギュラリティ(技術的特異点)によって人間の将来はどうなるのか、などについて考えます。
IoT(Internet of Things)・入門(専門基礎科目)
清尾 克彦 専任教授
スマートフォンや家電など身の回りのさまざまなモノやデバイスに取り付けられたセンサから送られてくる情報を、インターネットを介して活用することで、効率の改善や新しい付加価値の提供を可能にするIoT(Internet of Things:モノのインターネット)が注目されている。そしてIoTが今後いろいろな分野に浸透することにより、社会に大きな変革をもたらすと期待されています。
本科目では、IoTが登場してきた経緯とIoTの仕組み、市場動向と産業・公共・家庭などいろいろな分野での応用事例、および、IoTを実現する多様な技術や課題について学習し、IoTを利活用するための基礎知識を習得することを目指します。
Pythonプログラミング演習(専門応用科目)
鶴長 鎮一 客員講師
Python(パイソン)は汎用性が高く、Javaと並び人気の軽量プログラミング言語です。データ解析/分析、機械学習/AI(人工知能)、GPUコンピューティング、IoTなどあらゆる分野の標準言語となっており、Pythonのスキルが広く求められている。本科目ではPythonの基礎知識を学び、Pythonプログラミングを通して代表的なAPIやサービスの活用方法を身につけます。
統計解析とデータマイニング(専門応用科目)
安間 文彦 専任准教授
現代社会においてはさまざまな履歴(webアクセス、投稿、購買、移動など)が逐一、データとして蓄積されるようになりました。そしてこれらのデータを分析し、未来を予測できるスキルを持つ人材はデータサイエンティストとして重要視されています。本科目では、データサイエンティストにとって必要とされる知識やスキルのうち、統計解析や各種データマイニング手法、機械学習などの理論を学習する。さらに、高機能な統計解析フリーソフトウェアの「R」を用いたデータ分析手法の実践を通じて簡単なデータ分析ができるスキルを身につけます。
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