2020年度吉田学園情報ビジネス専門学校 aiシステ …...2020年度...

2020年度吉田学園情報ビジネス専門学校 AIシステム学科

担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□

対象年次・学期必修・選択区分必修単位数 4単位

授業形態授業回数（１回９０分） 30 時間数 60時間

授業目的

到達目標

評価割合（％）

%

40%

%

40%

20%

履修上の留意事項

回数

1

2

3

4

5

6

7

8

9

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2年・後期

授業科目（科目ＩＤ）

AIシステム開発演習Ⅰ

評価方法・評価基準

評価方法評価基準

試験

①システム開発の過程において作成される、外部設計書・詳細設計書・仕様書等の文書②学生個々人が作成する、毎日の作業日報③制作システムの取り扱い説明書・終了報告会の発表資料④終了報告会のプレゼンテーション内容⑤出席状況・取り組み姿勢

レポート

小テスト

提出物

その他

演習

この授業は2年次前期までに学んだ学習スキルを生かして、企業とともにAI系システム開発に取り組む「超実践プロジェクト」です。担当企業は顧客ユーザーと指導講師とを兼任します。システム開発に関する方法だけでなく、チームでの仕事の進め方や、企業で求められるビジネスマナーについても学ぶことも目的の一つである。

企業から提案されたWeb(AI)システムを完成させること

テキスト・参考図書等

なし

チームでのシステム開発（産学連携）　⑤テスト・修正






チーム制作ははグループで取り組む内容になります。一人一人がコミュニケーション（報告・連絡・確認・相談）をしっかり意識し、決められた期限の中で必ず終了し、最終の報告プレゼンテーションに臨んでください。



履修主題履修内容








　⑥プレゼンテーション・ドキュメント整理

履修主題・履修内容

チームでのシステム開発（産学連携）

✔

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担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


%

40%

%

40%

20%


回数

1

2

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2年・後期


卒業研究Ⅰ



試験

①研究テーマに基づく実施計画書（目標設定含む）②学生個々人が作成する、定期作業報告③研究結果報告書の作成内容④出席状況・取り組み姿勢

レポート

小テスト

提出物

その他

演習

最新技術などの　中からテーマを選択し、卒業後のITエンジニアとしての探求の足掛かりとして調査・研究・実践を行います。コンテストへの応募、ハッカソンへの参加も目指します。

研究結果（取組）報告書の作成


特になし



卒業研究研究テーマの決定

卒業研究実施計画


研究内容によっては各自で必要な物品等を用意する必要があります。











卒業研究研究開発準備



✔

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担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


%

40%

%

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回数

1

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卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発


卒業研究開発

卒業研究開発



卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

演習




特になし



試験


レポート

小テスト

提出物

その他

2年・後期


卒業研究Ⅱ

✔

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卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

開発

卒業研究開発

卒業研究開発


卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究


担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


%

40%

%

40%

20%


回数

1

2

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2年・後期


卒業研究Ⅲ



試験


レポート

小テスト

提出物

その他

演習




特になし



卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発


卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

✔

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卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発

卒業研究開発


担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


%

40%

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40%

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回数

1

2

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15 卒業研究報告準備

卒業研究報告準備



報告準備














卒業研究

演習




特になし



試験


レポート

小テスト

提出物

その他

2年・後期


卒業研究Ⅳ

✔


担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


60%

20%

%

%

20%


回数

1

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3

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サーバ構築・管理法の習得 DNSサーバの構築、SSH・FTPサーバの構築


サーバ構築・管理法の習得 DNSサーバの構築



サーバ管理法の習得 Linuxのセキュリティ対策



サーバ管理法の習得ネットワーク関連コマンド



Linux基礎で修得したLinuxの操作法を駆使してサーバ構築を行います．また、他の授業で学んだネットワークに関する知識も必要です．十分に復習し、授業に臨んでください．

実習環境の構築とLinux操作法の復習 Linuxのインストールとネットワーク環境の構築

サーバ管理法の習得管理コマンド



実習環境の構築とLinux操作法の復習 Linuxのインストールとネットワーク環境の構築

サーバ管理法の習得管理コマンド

サーバ管理法の習得ネットワーク関連コマンド

講義

Linuxを用いて「イントラネット/インターネットサーバを構築・管理するための技術」や「サーバを管理・運用していくためのセキュリティ対策」などを学習する．

基本的なサーバ管理・構築運用ができること


実践！CentOS7サーバー徹底構築第2版、Linuxコマンドブック　ビギナーズ第4版



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

2年・前期


Linux応用

✔

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サーバ構築・管理法の習得メールサーバの構築



サーバ構築・管理法の習得 SSH・FTPサーバの構築

サーバ構築・管理法の習得 WEBアプリケーションの設置

サーバ構築・管理法の習得データベースサーバの構築



WEBサーバの構築

サーバ構築・管理法の習得 WEBサーバの構築、データベースサーバの構築




サーバ構築・管理法の習得 WEBサーバの構築

サーバ構築・管理法の習得 WEBサーバの構築

サーバ構築・管理法の習得


担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


60%

%

%

20%

20%


回数

1

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5

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機械学習演習 OpenCV（顔検出－顔に自動でモザイクをかける）

ハイパーパラメータとチューニング（2）決定木、ランダムフォレスト、k-NNの各ハイパーパラメータチューニングの自動化

機械学習演習過去１０年間の気象データを解析

機械学習演習最適なアルゴリズムやパラメータ―を見つける

機械学習演習機械学習フレームワーク「scikit-learn」について

機械学習演習アヤメの分類に挑戦

機械学習演習 AIで美しいワインを判定

OpenCVの利用と画像データの前処理 OpenCVの利用

教師あり学習（回帰）の基礎１次元入力の直線モデル


OpenCVの利用と画像データの前処理画像データの基礎・OpenCVの基礎

教師あり学習（回帰）の基礎２次元入力の面モデル・D次元線形回帰モデル

教師あり学習（分類）の基礎教師あり学習（分類）を知る二項分類と多項分類・分類の流れ・データの用意・学習と予測

教師あり学習（分類）の基礎主な手法の紹介ロジスティック回帰・線形SVM・非線形SVM・決定木・ランダムフォレストなど

ハイパーパラメータとチューニング（１）ハイパーパラメータとはロジスティック回帰、線形SVM・非線形SVM各パラメータ

ハイパーパラメータとチューニング（１）ハイパーパラメータとはロジスティック回帰、線形SVM・非線形SVM各パラメータ

ハイパーパラメータとチューニング（2）決定木、ランダムフォレスト、k-NNの各ハイパーパラメータチューニングの自動化

講義


Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書（機械学習の基本から深層学習まで（翔泳社）Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書（機械学習の基本から深層学習まで（翔泳社）（※参考）すぐに使える！業務で実践できる！Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリの作り方（ソシム）



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

2年・前期


機械学習Ⅱ

✔

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機械学習演習復習・課題作成









機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

復習・課題作成





機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

機械学習演習

自然言語処理（文章を単語に分割）

自然言語処理（単語の意味をベクトル化）

自然言語処理（文章を分類）

自然言語処理（自動作文に挑戦）

自然言語処理（SNSや掲示板へのスパム投稿を判定）

OpenCV（文字認識-手書き数字を判定）

OpenCV（輪郭抽出-はがきの郵便番号認識に挑戦）

OpenCV（動画解析-動画から熱帯魚が映った場面を検出）

自然言語処理（言語判定）


担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


60%

%

%

20%

20%


回数

1

2

3

4

5

6

7

8

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11

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2年・前期


機械学習Ⅲ



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義


Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書（機械学習の基本から深層学習まで（翔泳社）すぐに使える！業務で実践できる！Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリの作り方（ソシム）増補改訂Pythonによるスクレイピング＆機械学習開発テクニック（ソシム）（※参考）深層学習教科書ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集

深層学習（ディープラーニング） CNNを用いた画像認識の基礎（ハイパーパラメータ）

深層学習（ディープラーニング） CNNを用いた画像認識の応用

深層学習（ディープラーニング） CNNを用いた画像認識の応用

深層学習（ディープラーニング）ディープラーニングで手書き数字の判定

深層学習（ディープラーニング）深層学習のチューニング

深層学習（ディープラーニング） CNNを用いた画像認識の基礎（CNN）

web開発においてHTMLは基礎なので、しっかり学習し身に付けて下さい

深層学習（ディープラーニング） TensorFlow入門

深層学習（ディープラーニング） TensorFlowでアヤメの分類をしてみよう


深層学習（ディープラーニング）深層学習とは、開発環境について（TensorFlowなど）

深層学習（ディープラーニング）演習写真に写った物体を認識する

深層学習（ディープラーニング）演習牛丼店のメニューを画像判定①

深層学習（ディープラーニング）演習牛丼店のメニューを画像判定②

深層学習（ディープラーニング）演習画像データからカタカナの判定

深層学習（ディープラーニング）演習 CNNで類似画像の検出

深層学習（ディープラーニング）演習 CNNで画像分類

ディープラーニングG検定資格対策深層学習（ディープラーニング）知識まとめ


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ディープラーニングG検定資格対策









深層学習（ディープラーニング）知識まとめ




















深層学習（ディープラーニング）知識まとめディープラーニングG検定資格対策










担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


40%

20%

%

20%

20%


回数

1

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データマイニングの手法・各種アルゴリズムクラスタリング（非階層的手法）…k-means法

データマイニングの手法・各種アルゴリズムロジスティック回帰

データマイニングの手法・各種アルゴリズムクラスタリング（階層的手法）…最短距離法、群平均法

データマイニングの手法・各種アルゴリズムクラスタリング（階層的手法）…最短距離法、群平均法

データマイニングの手法・各種アルゴリズムロジスティック回帰

データマイニングの手法・各種アルゴリズムサポートベクター回帰

データマイニングの手法・各種アルゴリズムサポートベクター回帰

データマイニングの手法・各種アルゴリズムクラス分類器（単純ベイズ分類器）

データマイニングの手法・各種アルゴリズムクラス分類器（単純ベイズ分類器）


データマイニングの手法・各種アルゴリズムデータマイニングの概要、歴史、利用可能なソース

データマイニングの手法・各種アルゴリズムクラス分類器（決定木）

データマイニングの手法・各種アルゴリズムクラス分類器（決定木）

データマイニングの手法・各種アルゴリズムクラス分類器（サポートベクターマシン）

データマイニングの手法・各種アルゴリズムクラス分類器（サポートベクターマシン）

データマイニングの手法・各種アルゴリズム線形回帰

データマイニングの手法・各種アルゴリズム線形回帰

講義

データマイニングで使用する各種アルゴリズムについて理解し、実際に使用できるようにする

データマイニングの考え方、手法を説明できる




試験

レポート

小テスト

提出物

その他

2年・前期


データマイニング

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データマイニングの手法・各種アルゴリズム



まとめ

まとめ










テキストマイニング



振り返り

振り返り

レコード間の関係を検出する方法

変数間の関係を定量化する方法

変数間の関係を定量化する方法

ノードの影響度を定量化する方法

ノードの影響度を定量化する方法

クラスタリング（非階層的手法）…k-means法

外れ値の検出方法

外れ値の検出方法

レコード間の関係を検出する方法


担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


%

40%

%

40%

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回数

1

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6

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2年・前期


AIシステム開発Ⅰ



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

1年次までに学習してきた機械学習等の知識をもとにWebシステム開発やAIに特化した取り組みを行います。決められた課題にチャレンジし、完成させることが目的です。

課題として与えられたものを完成させる事


業務システムへ機械学習を導入ニュース記事を自動でジャンル分け



業務システムへ機械学習を導入学習モデルの保存と読み込み



※取り組み内容（履修内容）の詳細は、変更になる場合があります。

業務システムへ機械学習を導入業務システムの理解





業務システムへ機械学習を導入Ｗｅｂで使える文章ジャンル判定アプリ





Ｗｅｂで使える文章ジャンル判定アプリ


業務システムへ機械学習を導入

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データベース（ＲＤＢＭＳ）の利用




料理の写真からカロリーを調べるツール作成
























担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


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回数

1

2

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2年・前期


AIシステム開発Ⅱ



試験

レポート

小テスト

提出物

その他

講義

1年次までに学習してきた機械学習等の知識をもとにWebシステム開発やAIに特化した取り組みを行います。決められた課題にチャレンジし、完成させることが目的です。

課題として与えられたものを完成させる事


チャットボット開発チャットボットの作成



チャットボット開発テキスト解析













課題①


ＡＩスマートスピーカー開発

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課題①

課題①

課題②

課題②

課題②

課題③

課題③

課題③

課題④

課題④

課題④

課題⑤

課題⑤

課題⑤

















担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


%

40%

%

40%

20%


回数

1

2

3

4

5

6

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16

2年・後期





試験


レポート

小テスト

提出物

その他

演習




なし

チームでのシステム開発（産学連携） ①要件定義


チームでのシステム開発（産学連携） ②外部設計















②外部設計



✔

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②外部設計

②外部設計

②外部設計

③詳細設計

③詳細設計

③詳細設計

③詳細設計

③詳細設計

③詳細設計

③詳細設計

③詳細設計

③詳細設計

③詳細設計

③詳細設計

















担当教員

(実務経験）　　有　□　　　無　□



授業目的

到達目標


%

40%

%

40%

20%


回数

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

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16

2年・後期





試験


レポート

小テスト

提出物

その他

演習




なし

チームでのシステム開発（産学連携） ④プログラミング

















④プログラミング



✔

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