ITの基礎からAIまで身につけよう！
データサイエンスとは、企業などが抱えている課題をデータを使って解決する技術の一つです。そのためには、膨大なデータ（ビッグデータ）が必要になります。そのデータから有効な情報を引き出すには、データ分析の知識や技術を駆使しなければなりません。また、AI（人工知能）は、データを効率よく処理し、予測したり判断するためのシステムあり、ビッグデータにより学習し結果を導き出します。AIもプログラムで作られていますので、AIを理解するためには、プログラミングについても理解している必要があります。本学科では、IT・プログラミングの基礎から始め、目ざせる資格の取得、実践的なAIシステムの構築までを学修します。
学科のポイント
ビッグデータを使って機械学習するスキルをしっかり身につけます。
AIプログラミング言語PythonやJavaなどを使えるようになります。
AIサービスの導入支援や運用支援ができるようになります。
めざす職業／資格
めざす職業
- AIサービスエンジニア
AIサービスの導入支援として、要望にあった機械学習システムを選定するところから、AIソフトウェアの設計・開発までを担います。AIサービスの顧客サポートも行います。 - ビッグデータ分析エンジニア
課題解決のための機械学習を使用する際、選定した機械学習に相応しいビッグデータが必要になります。ビッグデータ分析エンジニアは、その選定だけでなく、機械学習システムが学習可能な状態にデータを分析・加工するためのプログラム開発を担います。 - AIアプリ開発プログラマ
人工知能を活用して顧客をサポートするChat bot用アプリをはじめ、さまざまなアプリ等の開発を担います。 - AIアプリ開発エンジニア
Python言語や人工知能ライブラリ、クラウド上のAPIなどを使ってAIプログラミングを担います。
めざす資格
- ITパスポート試験
- 基本情報技術者試験
- Python3エンジニア認定基礎試験
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- オラクルマスター
- G検定
- 情報処理技術者能力認定試験
Voice！資格取得者 ～資格取得までの道のり～
基本情報技術者試験・Javaプログラミング能力認定試験2級
神奈川県立小田原東高等学校出身
高校生の時にプログラミングに触れ、AIに興味を持つようになりました。県内でAIについて学べる専門学校を探していてYSEへ体験入学してみたところ、雰囲気がとても良かったので入学を決めました。資格を取得するため、放課後に教室で過去問を何度も解いたり、帰りの電車でもスマホで過去問を解いたりしました。それ以外にも授業中にクラスメイトと問題を解きつつ考える時間があったり、授業で履修していない範囲を補うための対策講座があったり、IT初心者でも基礎から丁寧に教えてもらえるので、安心して学べています。
カリキュラム
1年次
ITの基礎的な知識・技術を身につけることから、基本的なプログラムの書き方、パソコン上で動作するシステムのつくり方、ネットワーク管理、情報セキュリティなどについて修得します。後半からは、AI技術に必要な基礎を学んでゆきます。ビッグデータやデータ分析技法についても修得します。
| 科目 | 科目概要 | 時間数 |
|---|---|---|
| コンピュータリテラシー | ITを学ぶ上で必要な基礎知識を身につける | 72 |
| 基本情報技術者試験対策 | 基本情報技術者試験に向けての知識とスキルを身につける | 288 |
| データサイエンス基礎 | AI、データサイエンスの基本的な知識を身につける | 72 |
| Python実習 | Pythonを使って開発を行うためのプログラミングスキルを身につける | 288 |
| Webシステム開発基礎 | Web開発に必要なHTML／CSS、JS及びフレームワークを利用した開発スキルを身につける | 216 |
| ロジカルシンキング | ロジカルシンキングを活用した問題解決方法を理解する | 36 |
| コミュニケーション技法 | 社会で必要となるコミュニケーションスキルを身につける | 36 |
| キャリアデザイン | 適性検査対策および就職活動に向けた事前準備を進める | 72 |
| 基礎ゼミ | ホームルーム、チームビルディング | 36 |
2年次
AIについての応用技術を中心に学んでゆきます。AI開発のベースとなるLinuxOSやPythonなどのプログラム言語をはじめ、ビッグデータの収集・活用についても学び、機械学習のシステム構築などを実践しながらAI技術力を高めてゆきます。
| 科目 | 科目概要 | 時間数 |
|---|---|---|
| データサイエンス応用 | データを適切に扱い分析するスキルを身につける | 288 |
| AI実践 | 産学連携授業を実施する | 72 |
| AIシステム開発実習（卒業制作） | 卒業制作を通して学んできた内容を実践的に使えるようになる | 396 |
| Webプレゼンテーション実習 | Webプレゼンテーションと主とした各種プレゼンテーションスキルを身につける | 72 |
| 資格対策演習 | 基本情報技術者試験対策講座 | 72 |
| キャリアデザイン | 就職、進学活動に関する知識・スキルを身につける | 72 |
| 実践ゼミ | ホームルーム、チームビルディング | 36 |
授業の進め方
時間割例（2年次／1学期）
| Mon | Tue | Wed | Thu | Fri | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1時限目（9:00～9:45） | データサイエンス応用 | AI実践 | データサイエンス応用 | AIシステム開発実習 | 資格対策演習 |
| 2時限目（9:50～10:35） | |||||
| 3時限目（10:40～11:25） | |||||
| 4時限目（11:30～12:15） | |||||
| 5時限目（13:00～13:45） | キャリアデザイン | Webプレゼンテーション実習 | 実践ゼミ | ||
| 6時限目（13:50～14:35） | |||||
| 7時限目（14:40～15:25） | |||||
| 8時限目（15:30～16:15） |
PICK UP授業
データサイエンス応用
ビッグデータを適切に扱い分析するスキルを身につけます。
AI実践
実際にAIの企業と連携しながら、AIを使ったシステムの開発スキルを身につけます。
AIシステム開発実習
卒業制作作品を制作することで、学んできた知識やスキルを実践的に使えるようになります。
学科TOPIX
ごみぶん
このアプリは、日本に住む留学生がゴミの分別に苦労しているという悩みから生まれたアイデアを、AIの技術を使って解決してゆくというものです。この企画は、神奈川県が主催する「WOW PITCHかながわ学生ビジネスプランコンテスト」においても審査員特別賞及びソフトバンク賞を受賞しました。
2020年度からこのアイデアを後輩に引き継ぎアプリ開発をスタートさせました。仕組みはゴミをカメラで撮影し、スマホに搭載されているAIアプリがごみの種類を判断し、ゴミを出す日を教えてくれるものです。新たな取り組みとしてアプリ起動時に住所を入力することで、AIアプリが判断したゴミの種類と地域のゴミ収集日のデータベースとを連携させ、住んでいるところに合わせたゴミ出し日が提示できるところまで開発が進みました。
就職実績
進路状況
（2022年3月 卒業生就職内定者）
地域別内定状況
（2022年3月 卒業生就職内定者）
先生からのメッセージ
初心者でも安心。基礎から学べる学科です。
AI・データサイエンス科 青木 聡 先生
私たちのまわりには、非常に多くのデータがあふれています。これらのデータはさまざまな手法で分析・解析されていますが、IT技術なしでは難しいでしょう。また、AIやデータサイエンスは学習範囲が多岐にわたっていますが、本科では初心者でもわかりやすく、体系的に学び易いカリキュラムを用意しています。みなさんもITの基本から身につけ、AIやデータサイエンスの基本やスキルをしっかり修得し、社会で活躍できる人材になりましょう！