教育?研究
Faculty Department
知能情報システム学科の教育目標
本学科では、AI（人工知能）やデータサイエンスに関する技術を活用し、高度情報化社会を創造するために、コンピュータサイエンスを深く学ぶ。その上で、数理工学に基づいた学習理論、生成AI、自然言語処理などAIやデータサイエンスに関する技術、XRや量子コンピューティングなどの先端情報技術を幅広く修得する。加えて、新たな価値の創出が求められる社会において、修得した先端情報技術を社会実装できるイノベーション力を備えた人材を育成する。
- A 自己啓発?自己管理能力
- B 多様な価値観の理解と倫理的判断能力
- C 外国語コミュニケーション能力
- D 現象のモデル化と分析能力、論理的思考能力
- E 図表を用いたコミュニケーション能力
- F 基礎的な実験能力
- G 問題発見?問題解決能力
- H コンピュータリテラシー
- I キャリアデザイン能力
- 情報系産業の現状、情報技術者に必要な能力について学び、関連する能力を向上させるとともに、自分の将来像を設定し、それに必要な能力の修得状況を自らチェックし補完することができる。
- J 情報システムの基本構成説明能力および基本要素操作能力
- 情報工学全般を概観する導入教育に引き続き、情報の表現、加工、蓄積、伝達の基本原理、コンピュータおよびネットワークシステムの実際と設計法の基礎を学び、コンピュータおよびネットワークの基本構造を説明でき、種々の数表現、論理関数と回路、簡単な機械命令を自在に使うことができる。
- K 知能情報システムプログラミングとソフトウェア開発能力
- Python、JAVA、C、SＱL等構造が異なる複数のプログラミング言語を使い分けてソフトウェアを記述する基礎的能力を修得する。さらに人工知能?データサイエンスに関するソフトウェア開発のための技術を修得し、小規模なソフトウェアの設計?開発ができる。
- L 情報処理環境の機能設定?運用能力
- オペレーティングシステムの機能、プログラミング環境、形式言語とコンパイラの仕組み、計算処理実行形式、通信処理の実際について学び、情報システム開発の基礎的能力を身につけ、Windows系?Unix系のＯSの機能を説明でき、種々の機能設定を自在に行うことができる。
- M 知能情報システムの処理技法の設計と評価能力
- データ構造とアルゴリズム、グラフとアルゴリズム、確率?統計、知識情報処理、学習理論の基礎を学び、自然言語処理やAIシステムなどに適用可能な各種情報処理技法を設計して効率を評価することができる。また、量子コンピューティングの基礎とそこで動作するプログラミングについて学ぶ。
- N 情報?計算に関する形式的記述と論理的思考能力
- 情報工学の基礎となる情報と計算の基本原理を学び、論理的、形式的な思考能力を身につけ、集合、整数、代数系、情報量の基礎的事項を説明でき、符号化および暗号化の効率を評価することができる。また、情報セキュリティに関する技術、およびブロックチェーンを利用したアプリケーション作成法について学ぶ。
- O 知能情報システム向けハードウェア?ソフトウェアの設計?製作能力
- 組込みシステム、ネットワーク、モバイルソフトウェアの構築を通して、ハードウェア?ソフトウェア設計の基礎的能力を身につけ、実験?演習の過程で生じる問題を多面的観点から解決し、自分のアイデアを適確にまとめることができる。
- P 情報システムの設計開発能力とプロジェクト遂行能力
- 情報工学関連の安全?危機管理、プロジェクトデザインⅢ活動領域プログラムの概要を学ぶ。次いで、プロジェクトデザイン教育の最終課題として、各自が既存技術の調査、課題の発見、問題解決の方法?手順の設定、プロトタイプの試作?評価を行い、自主的かつ継続的な情報システム開発能力を身につけ、具体的な研究開発の課題を自ら発見し、課題解決へのプロセスを完遂することができる。
- Q 分散システムの設計?開発能力
- プロセス間通信などの基本的な通信方式、アーキテクチャ／ミドルウェアなどのプラットフォーム技術を学び、ネットワーク接続された分散システムおよびアプリケーションの設計?開発ができる。
- R 三亚赌场,香港赌场情報処理システムの設計?開発能力
- 画像情報処理、コンピュータグラフィックス、パターン認識、データサイエンスなどを学び、画像、映像、幾何データ、音声、文書などの三亚赌场,香港赌场情報処理システムの設計?開発ができる。
- キーワード
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- AI
- 学習理論
- データサイエンス
- XR（クロスリアリティ）
- 量子コンピューティング
- イノベーション