図1 AI科技と創造デザイン学士学位プログラムの定位と教育目標図

学科発展目標

• 学生の人工知能応用システム開発能力の強化
• 創造的なデザインと問題解決能力を持つ人材の育成
• 分野横断的な人工知能応用とシステム統合能力の育成

学科発展の方向と重点

教育面：AI教育と人材育成
本学位プログラムの目標は、学生に人工知能を応用するために必要なコア能力を習得させることであり、理論と実践を重視し、「考える力」から「実践」までをカバーします。業界の問題を分析し、ビッグデータ、機械学習、人工知能などの技術を各専門分野に応用します。そのため、コア能力には次の要素が含まれます。

• 人工知能専門分野における基礎知識
• 人工知能応用の能力
• 人工知能技術産業の革新発展トレンドの洞察力と優れた国際的視野
• 独立した思考力と問題解決能力
• リーダーシップ、マネジメント、企画、プロジェクト研究の実行能力
• 分野横断的な統合、表現、チームワーク、効果的なコミュニケーション・調整能力
• プロフェッショナルな倫理観と社会的責任の理解

教育面：AI教育と人材育成
本学位プログラムは段階的に人工知能技術とその応用分野を深く探求し、学生に人工知能技術の能力を身に付けさせ、さらにその技術を各分野に応用して価値を高める計画と統合能力を養います。データ分析、機械学習、ディープラーニングの応用をより具体的で生活に密着させ、AI技術を段階的に問題解決に応用する方法を考えさせます。基礎AI技術コースに加え、2つの主要モジュールを採用しています。1. スマート無人車両 2. スマートライフ。これにより、AI技術の学習に加えて、分野横断的な応用と創造的なデザインを学び、AI技術を横断的に結びつけ、産業のAI化に貢献できる専門人材を育成します。

産学連携面：産学連携の機会提供
人工知能技術の応用範囲は非常に広く、無人車両（無人車、無人機、無人船）、自動運転、無人商店、音声アシスタント、無人ホテルなど、ハードウェアとソフトウェアの進化が密接に関連しています。これらの多くのAI応用において、データ処理は欠かせない要素です。さまざまなソースから収集されたデータは、データマイニングや信号処理などの技術を通じて適切に整理され、AIアルゴリズムを用いてモデルを訓練・適応させ、ニーズに合わせて解析・判断・予測を行います。AIは製品レベルで生活を便利にし、産業レベルでは企業の意思決定を支援します。したがって、本学位プログラムは産業界と連携し、産業の課題に取り組みながらAI応用とシステム革新を進めていきます。

学生面：学生の創造力と起業力の育成
本学位プログラムは、人工知能分野における知識と応用能力を育成します。人工知能の登場は一部の産業を変革するだけでなく、今後、人工知能の応用はますます拡大し、IoT、無人車両、ビッグデータ解析、画像処理、自動運転、スマート医療などの技術と結びつき、より広範な影響をもたらします。したがって、学生は分野横断的な統合応用能力とデータ処理能力を持ち、未整理のテキストや数字、ファイルなどを適切なデータ前処理を通じて意味のある情報や知識に変換する能力が求められます。ディープラーニングフレームワーク、クラウドプラットフォーム、ソフトウェア・ハードウェア統合、ディープラーニング数学モデル、物体認識とデータ処理モデリング能力などの技術を活用し、講義でのアイデア発想や業界問題の解析を通じて、実務プロジェクトの成果発表やコンペティションに参加することで、卒業後に産業界との接続をスムーズに進められるように訓練します。