AIやデータサイエンスについて学べる大学10選

AINOW編集部のびとうです。

ここ数年でAI・人工知能は日本政府としても重要な戦略として位置づけられるようになりました。特に「人材育成」に重きが置かれています。それと同時に、大学での教育にAI・人工知能に関連する授業を取り入れるケースも増えてきました。

3〜4年前までは、コンピュータ系の学部や理学部や工学部に情報系の学科をもつ大学は多かったものの、AIやデータサイエンスに特化した大学は少ない印象がありました。しかしここ数年、日本初のデータサイエンス学部ができたり、日本ディープラーニング協会と連携する大学ができたりと、多くの大学がAIやデータサイエンスの普及に合わせて動き始めています。

▼2019年4月に設立予定の武蔵野大学データサイエンス学部の取材記事

「機械学習の可能性にかける!」武蔵野大学データサイエンス学部が目指すビジネス創出

この記事では、2017年〜2019年に新設・増設・改組される、AIやデータサイエンス関連の学部・学科を10校ご紹介します。

2017年

滋賀大学  データサイエンス学部 新設

<概要>

データサイエンスに特化した日本初の学部です。1,2年次には統計学と情報工学の基礎を身に付け、さまざまな応用分野におけるデータ分析の実例を学びます。それらをもとに、3,4年次では各種領域科学におけるデータ分析手法を学び、実際のデータを使った演習を通して価値創造の実践経験を積み重ねていきます。
データから価値のある情報を取り出し、それを意思決定に活かす能力を備えた文理融合型の人材を育成します。

<特色>

  • 文理融合型カリキュラム
    データを処理するスキルは理系的ですが、分析結果を価値創造に生かすためには、データの背景を十分に知る必要があり、文系的要素も必要となります。滋賀大学では、情報、統計関連科目ばかりではなく、経済、経営等の文系の授業やビジネス分野の第一線で活躍をしている方々の話を多く聞くことができる授業を開講しています。
  • 興味に応じたカリキュラム
    カリキュラムはデータサイエンス科目(情報関連科目、統計系科目)と価値創造科目(経済、経営系科目、多分野における価値創造の実例紹介・実践等)の2つに大きく分けられています。これらの授業から自分の興味に応じた授業を受講することで、情報のエキスパート、統計のエキスパート、価値創造のエキスパートになることも可能です。
  • 多彩な企業との連携を行い、企業へフィードバック
    データサイエンス教育研究センターを通じて、共同研究、研修提供、コンサルディング提供、寄付金受領、インターン派遣等、さまざまな企業・団体と結びついています。

名古屋大学 情報学部 コンピュータ科学科 (知能システム系)新設

<概要>

機械学習、映像や音声・言語等のマルチメディア処理技術、知能システム技術などに重点をおいた教育を行います。
情報科学技術を専門的に学びつつ、社会や自然に対する理解力を持つことで、情報科学技術を活用した新しい機器、システム、サービスなどの創出や、新たな価値を創造していく人材を育成します。

<特色>

  • 学科横断の専門基礎教育
    名古屋大学情報学部は文系受験の1学科と理系受験の2学科の合計3学科で構成されています。文系・理系の境界を越えた立場から情報学を幅広く学んだ、融合型人材を育成します。
  • 専門性と総合性を加味した専門教育
    それぞれに特徴的で先端的な専門性を深めると同時に、情報倫理と法律、マネジメントなどの科目を通して、自分の専門領域を、異なる専門領域とつなげることで、社会との関係性を重視した教育を行います。また、専門英語や専門論文作成等の講義を通して高度研究者を目指す人材の育成を行ないます。
  • 柔軟なカリキュラム編成とクォーター制の導入
    1、2年生で基礎を身につけ、3年生から専門を決めていくレイト・スペシャリゼーションの考えを導入しています。入学後、興味が他学科の専門に移ったとしても、3年生進級時に転学科することが可能です。また、1年を4期に分けるクォーター制を採用し、3年生と4年生の前期の第2期を空けることで、海外留学やインターンシップに参加しやすくします。

大阪工業大学ロボティクス&サイエンス工学部 システムデザイン工学科 増設

<概要>

電気電子、機械、情報工学を基盤として、「デザイン思考」をコアとした演習や産学連携プロジェクトを通じてものづくりを行います。
ユーザの視点から、社会や人々の生活をより良くするため、IoT や AIを活用したものづくりやサービスの創出をリードする次世代エンジニアを育成します。

<特色>

  • 共同型・学科横断型の教育を採用
    海外で大きな成果を上げているデザイン思考をベースとしたワーク型の授業を導入しています。3学科の特長を生かして協働で進める授業を通し、学科の枠を超えた横断的な実践力を身に付けます。
  • 産学連携・地域連携プロジェクトで即戦力になる人材を育成
    企業や地域、キャンパス内のロボティクス&デザインセンターと連携し、企業や地域がかかる課題解決を目指すProblem Based Learningを通じて、実践力を育みます。
  • 国際標準であるクォータ制を導入
    海外の大学では標準となっているクウォーター制を採用し、3年の第2クォータを学外での学びに当て、原則すべての学生が海外留学、地域連携、企業インターンシップに取り組みます。

2018年

横浜市立大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科 新設

<概要>

首都圏初のデータサイエンス学部。統計学・アルゴリズムの基礎をベースとし、各自の興味に応じ、経済・経営学、理学、医療統計学等、将来データサイエンティストとして活躍するために必要な各専門領域の基本的な知識を修得します。3年生から始まるProject Based Learning(課題解決型学習)により、コミュニケーション能力、実践力を習得し、課題発見力・課題解決力の獲得を目指します。
日々データが生まれ蓄積される今、そこから新たな社会的価値を創造できる、文理融合の「知」を持った人材を育成します。

<特色>

  • 文理融合
    統計学、計算機科学をベースとしたデータサイエンスの専門教育に加え、文系・理系の枠組みを越えた幅広い応用分野が学べる教育カリキュラムです。
    全学開放科目として、政治、経済、金融、公共、生命科学など、様々な科目を用意しています。
  • 現場重視
    企業や医療機関でProject Based Learning(課題解決型学習)を行い、データが発生する「現場」の知識を学びながら、コミュニケーション力や課題発見・解決力を培う演習を豊富に用意しています。
  • 国際水準の英語力
    TOEFL-ITP500相当以上を3年次への進級要件とした英語教育で、世界で活躍するためのコミュニケーションレベルを習得します。

「機械学習の可能性にかける!」武蔵野大学データサイエンス学部が目指すビジネス創出

九州工業大学情報工学部 知能情報工学科 人工知能コース/データ科学コース 改組

<概要>

人が考えて操作するだけでなく、人が考えることをサポートするような、「知的」な情報システムの実現を目指す知能情報工学科。ことば、音声、映像などのさまざまなメディアを介して、あたかも人が考えているかのように振る舞い、また、人が思いもよらないことを生み出すような、「人とコンピュータが協調する」ための新しい情報技術を確立できる人材の育成を目指しています。

  • 人工知能コース
    人の意図を理解し、知的活動を支え、人と対話する情報処理システムを開発できる高度情報処理技術者を養成します。基礎となる問題解決・探索・知識表現・プランニング・推論・自然言語処理などの知識や、学習・論理プログラムなどの技術を身につけます。将来、知的処理や人工知能に強みを持つエンジニアとして、コンピュータメーカーやソフトウエア産業などでの活躍が期待されます。
  • データ科学コース
    日々蓄積されている大量のデータの中から人の役に立つ規則や新たな知識の発見
    数理統計や人工知能などに基づいた、さまざまなデータから規則や知識を抽出するための手法を開発し、それらを効率化、高精度化、汎用化する能力を養い、データ科学に総合的に取り組む人材を育成します。将来はビッグデータの解析・活用などデータの意味や質を扱うデータサイエンティストやシステムエンジニアとして、幅広い産業分野での活躍が期待されます

広島大学 情報科学部 データサイエンス学科 データサイエンスコース/インフォマティクコース 新設

<概要>

近年のインターネットやIoTの広がりは、既存の学部教育の想定を超えるデータの多様化・大容量化をもたらしています。また、既存の情報関係の学部・学科では、データの処理技術の教育に重きが置かれ、そのコンテンツ自体にはあまり興味が注がれていませんでした。広島大学情報科学部では、データのコンテンツの理解と、それに基づく問題解決能力、大規模なデータの効率的な処理技術を体系的・統合的に学ぶカリキュラムで、データで未来を拓く人材を養成します。

  • データサイエンスコース
    基本的かつ体系的なコンピュータや情報処理技術を学んだ上で、ビッグデータを含むさまざまなデータの処理・分析・理解を効率良く行うための専門科目を体系的に学びます。これにより、データサイエンスが本来持つ他分野への応用性・有用性を十分に理解し、科学的論理性と分析力、コミュニケーション力を有する国際通用性の高い人材を養成します。
  • インフォマティクコース
    データ分析に関する基本的かつ体系的な知識とスキルを学びながら、コンピュータのソフトウェアやアーキテクチャ、オペレーティングシステム、計算機ネットワーク、各種メディア情報処理技術など、今日の高度情報化社会の基盤、およびその先にあるITイノベーションを支える基本技術を体系的に学びます。さらに、情報処理システムの構成・開発に関する科目、並列分散処理や機械学習、データベースなど高機能計算に関する科目、ネットワークを利用したデータ分析・モデル構築に関する科目を学び、豊富な情報技術に基づいて最適なシステムソリューションを提供できる技術者を養成します。

2019年

武蔵野大学 データサイエンス学部 データサイエンス学科 開設

<概要>

ビッグデータ、AI、IoT、クラウドに関する学びを基礎に、Pythonを用いたプログラミングを修得しつつ、データサイエンスに関する広範な知識とスキルを身に付けます。そして、データを読み解く分析力、データから新しい価値を生み出す創造力、イノベーションを起こすビジネス力を持った人材を育成します。

<特色>

  • 国内外の組織との共同研究を通じた実践的な学びと起業育成
    国際的に活躍するデータサイエンティストの講義・実習により、実際に行われているデータ活用のアイデアやスキルを学びます。1年次後半から始まる「 未来創造PJ( プロジェクト )」では、企業との共同研究や官公庁からの委託研究に携わるなど、実社会の課題を見据えた実践的な学修を行い、データとその分析を社会に活かすための手法と視点、考え方を身に付けます。
  • 学びのフィールドは世界 海外インターンシップ・メンター制度
    データサイエンティストは、国内にとどまらず、グローバルな領域での活躍が期待されます。海外の大学や研究機関でのフィールドワーク、インターンシップ や、リアルタイムに海外と行う国際共同演習や実験などの機会を用意しています。海外の大学・研究機関の教員・研究者がメンターとして指導し、国際的に活躍できるデータサイエンティストになるためのスキルを学びます。
  • 高度な専門性と俯瞰的な視野を養う3つのコース
    データサイエンスの進路と目指す将来イメージを具体的に想定し、その目標に向かうために効果的な科目を2年次後半から3つの専門コース(履修モデル)として用意しています。

東京都市大学 知能工学部 知能情報工学科 名称変更予定

<概要>

情報科学や自然科学という工学を支える科学知識から、情報通信や経営システムという情報基盤の構築やそれをビジネスに展開する工学技術まで、最先端の情報工学関連技術を中心に、幅広い知的領域を含んでいます。A Iや人間、社会、組織、ネットワークなどデータ分析とICT活用力で新しい価値を創造する先進的技術者を養成します。

<特色>

  • コンピュータスキルを広く修得
    充実したコンピュータ環境を活用した講義や演習・実験を実施します。いろいろな知能の実現と活用するスキルを身につけます。
  • 社会課題を扱う共同研究が豊富
    多くの企業と共同研究に取り組んでおり、実社会の問題を扱いながら実践的な問題解決能力を培い、磨いていきます。
  • 豊富な体験型カリキュラム
    座学だけでなく、演習・実験、企業見学・実習、インターンシップなどの体験も行いながら、さまざまな知能とデータ分析し、その活用法を理解していきます。

埼玉工業大学 工学部 情報システム学科 AI専攻 新設

<概要>

現在はAIの仕組みを理解し、活用方法を考え、設計開発そして運用ができる人材が求められています。AI専攻ではそのようなニーズに応えるべくAIを多角的観点から捉え、AIの理論、開発、運用の知識と技術を講義や、実践的な演習・実習を通して身につけた、これからのAI時代に活躍できるエンジニアの育成を目指します。

<学科の特色>

  • AIの技術を用いて、新しいビジネスやアイディアを創出して活躍する人材を育成します。
    自動運転などのAIを体感しながら学べる教育カリキュラムを他大学に先駆けて用意しています。このカリキュラムをもとに、将来、AIを活用するための知識とノウハウを備えて、さらに新ビジネスやアイディア創出で社会をリードする人材を育成します。また、就職に有利な国家資格「基本・応用情報技術者」や日本ディープラーニング協会の資格などの取得を支援します。
  • AIの開発から運用と多方面に対応できる知識を修得
    AIの仕組みや開発手法を理解し、AIの活用方法を提案できるエンジニアを育成するために、理論の講義から実践的な演習、プログラミングと多彩な科目を組み入れ、AIへのイメージが鮮明になり、深い理解につながるような体系的カリキュラムを導入しています。
  • 専攻の科目:自動運転概論
    自動運転などのAI技術が世の中でどのように役に立っているのか、今後AI技術によってどのように世の中が変わっていくのかを学びます。

東京工科大学 コンピュータサイエンス学部 AIコース 新設

<概要>

基礎となるプログラミング技術を修得後、人工知能の技術だけでなく応用に不可欠なコンピュータ関連技術の基礎を学修。その後、演習・実験科目で機械学習、深層学習(ディープラーニング)などの技術を実学として修得し、ITの先進分野で活躍できる創造力のあるエンジニアを育成します。

  • 2019年度新カリキュラムスタート
    新カリキュラムでは、選択したコースのカリキュラムに縛られることなく、より柔軟にICT分野を学べるようになります。
    また、コンピュータサイエンスのあらゆる分野において共通基盤となる講義科目を開講し、コアとなる知識を確実に身に付けられるようにします。さらに、演習・実習科目を充実させるほか、“使える”ことを重視したプログラミング教育をスタートさせます。
  • 先端研究への挑戦
    AI関連ではディープラーニングの技術を用いることで「安全な出産」をサポートする手法の開発研究を推進しています。また、医療IoT分野では、応用生物学部や医療保健学部と共同で、障がい者向けのパソコン操作補助システムの開発や、医療からスポーツ、楽器演奏まで幅広く活用できる超小型モーションキャプチャーシステムの開発などの研究が進行中です。
  • 学生チャレンジの手厚い支援
    学会での発表をはじめ、オープンソースによる学修・研究成果の公開、さらには在学中の起業まで、多彩なチャレンジを体系的にサポートする環境と教育を提供します。最近では、ICT関連の大規模な国際展示会への出展や、オープンソースの世界的会議におけるパネリストとしての登壇など、業界も注目する大舞台で学生が活躍しています。

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