CURRICULUM
情報
好きな動画を検索したり、フリマアプリで買い物をしたり……。 そんな日常を支えているプログラミングや情報技術を一緒に学んでみませんか。 ツールの使い方からアプリ開発まで、現役のプログラマーや開発者から楽しく学ぶことができます。 コンピューターサイエンスを真剣に学びたい方が本格的に学べる授業もあります。 アプリケーションエンジニア、システム管理者、Webデザイナー、 メディアアーティストと多様なキャリア選択が可能です。
特長
最先端の技術
現役エンジニアからアプリ開発を本格的に学ぶ
実践的なデータ分析
仕事や研究で役立つデータ分析力がぐんとアップ！
国家資格に挑戦
国家資格である基本情報技術者試験の合格が目指せる
授業ピックアップ
メディアアート史
スマホのようなメディアは、さまざまな研究者や起業家が発明・開発してきたものです。情報メディアの発展の歴史をメディアアートの分野から見てみましょう。
こんなことが学べる
- メディアアートの領域全体を視野に入れ、起源、歴史、現状、および課題を学びます。
Webアプリケーション開発
未経験からWebアプリ開発ができるまで、IT 企業「株式会社ドワンゴ」の現役プログラマーが最先端のデジタルツールと最強メソッドを伝授します。
こんなことが学べる
- HTML、CSS、JavaScript を身につけ、Webページ制作ができるようになります。
講義例
人工知能活用実践
近年、人工知能ツールは目覚ましい発展を遂げており、日常生活や業務で人工知能ツールを活用することは、現代社会で活躍するためには必須である。本科目では、人工知能ツールを用いた演習、ツールの使い方に関する考察、アウトプットについての議論を行い、人工知能ツールを賢く使うための基本を身に付ける。思考の整理、データの収集および分析、マルチメディアの作成などに積極的に人工知能を活用する姿勢を身につける。
ITリテラシー
ITの必要性を理解し、基本知識を身につけ、インターネットやAIの活用について学ぶ。メディアの知識やデジタル市民としての教育法も学び、コンピューターや通信の仕組みを知ることで、社会人としてシステムを適切に活用する力を身につける。さらにシステム開発や経営、関連法律にも触れ、ITに関する幅広い知識を得ることができる。
ディープラーニング１
深層学習を学ぶ事前知識として、機械学習の概要を把握する。多層パーセプトロン（MLP）の利点を理解し、その基本的な構成要素と基本的な学修方法を理解する。ディープニューラルネットワークへ拡張するための要素技術や学習方法を理解する (活性化関数・確率的勾配降下法など)。ニューラルネットワークの基礎を踏まえ、最適化・初期化・正則化などのより実践的な内容を理解する。
科目一覧
- ITリテラシー
- デジタルツールの使い方
- 人工知能活用実践
- 情報セキュリティ概論
- 情報倫理と法
- データサイエンス概論
- ビジュアルプログラミング
- Webアプリケーション開発1～4
- Pythonプログラミング
- Webユーザーエクスペリエンス
- メディアアート史
- 統計学入門
- ディープラーニング1～3
- インターネット概論
- プロジェクトマネジメント概論
- Linux 概論
- オブジェクト指向プログラミング
- コンピューターサイエンス概論
- JavaScriptによる自動化、 効率化
- 情報処理概論
- コンピュータ概論
- 機械学習概論
- 計算機実験で学ぶ確率とモンテカルロ法
- ビッグデータ分析概論
- R言語プログラミング
- クラウドコンピューティング技術
- 関数型プログラミング
- オートマトンと形式言語理論
- 暗号技術とその応用
- データベース運用実践
- 並行処理プログラミング
- 画像処理論
- 論理回路概論
- データサイエンス実践Ⅰ～Ⅲ
- ビッグデータ分析実践
- 情報収集と伝達技術
- 3Dモデリング技術演習
- ジェネラティブアート演習
- インターネットのしくみ
- Javaプログラミング演習
- Webセキュリティ演習
- デジタルイラスト演習基礎
- AIアルゴリズム実践
- 統計学展望
- マーケティング×データサイエンス
- ゲームプログラミング演習
- チームプログラミング演習
- プロジェクトマネジメント応用
- Webアプリケーション 開発演習
- 動画クリエイター技術演習
- Webデザイン演習
- デジタルイラスト演習発展
- 共創場デザイン演習
- 統計数理の方法
- 自然言語処理の方法
