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シラバス（授業計画書）

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教　科　書教　　　材

配布資料

評価コード

評価方法

100点満点の点数で、60点以上を合格とする。本試験では点数入力を行わず、追試験時に本試験の点数を入力する。追試験時に入力された点数を、その期の評価点とする。通年科目の場合、前期評価点と後期評価点の平均を評定とする。当科目は、基本的に追試験は行わない。

実　務　経　験　内　容

授業方法講　義教　　室 162 補助教員

開　講　期

単　位　数

3年次

- -

4年次

1号館2階　職員室

【前期】 1 ～ 4回目:授業ガイダンス、進路・就活状況の確認 5 ～ 8回目:進路相談、採用試験対策（ES/SPI/面接) 9 ～ 12回目:個別指導13 ～ 16回目:個別指導、進路・就活状況の確認

【後期】 1 ～ 4回目:授業ガイダンス、進路・就活状況の確認 5 ～ 8回目:個別指導、ビジネスマナー全般 9 ～ 12回目:個別指導、ビジネス系の検定の紹介、課題13 ～ 16回目:個別指導、進路・就職先の最終確認

工業専門課程　ＡＩシステム科

　授業は、講義と実習を適宜とりまぜて行う。実習には、作文やSPIなど就職試験に直結したものの他、スピーチやディベートなど、基礎的なトレーニングも含まれる。また、履歴書等の作成なども行っていく。一方で、一般的なHRに相当するようなクラス全体としての取り組みも、この枠の中で行う。これは、コミュニケーションのトレーニングという意味を含んでのものである。進路決定が遅れている学生については、個別指導を行いフォローを行う。

授　業　計　画　・　内　容

一般教育科目

必　須科　目　名キャリアガイダンス（688）

教科区分

必須 / 選択

担当教員

e-mail

連　絡　先

科　目　の　ね　ら　い　・　到　達　目　標

　ＩＴ業界で仕事をしていく上で必要となるビジネススキル向上を目的とするとともに、就職活動がスムーズに進めることができるよう、様々な準備を行う。社会人として求められる最低限のコミュニケーション能力と、社会人として持っているべき常識およびやふさわしい行動をとれる能力を身につけていく。

1年次

- 2

2年次


教科区分

必須/選択

担当教員

e-mail

連　絡　先

授業方法

評価コード 0


今使われている多くの言語が、オブジェクト指向プログラミングを実現している。Javaを学ぶことで、オブジェクト指向の考え方を身につける。この技術を習得することにより、卒業後社会で通用するプログラマを目指す。

開　講　期単　位　数

1年次 2年次 3年次 4年次

- 6 - -

科　目　名

1号館2階職員室

システムエンジニアとして様々なシステム構築に携わる。プログラミング、運用・保守、環境設定などの経験を元に授業を進行している。


専門教育科目

必須

評価方法

100点満点の点数で、60点以上を合格とする。前期のみ、後期のみの科目の場合、それぞれの期の評価点を評定とする。通年科目の場合、後期は前期評価点と後期評価点の平均（小数点以下切り上げ）を評定とし、評定が60点以上を合格とする。不合格の場合は追試験を行う。前期の追試験については、60点以上の場合は60点、60点未満の場合は、本試験と追試験の高い点数を前期評価点とする。後期の追試験については、通年科目の場合は、60点以上の場合は60点、60点未満の場合は、本試験と追試験の高い点数を評定とする。欠席の場合を除いて、後期評価点は後期素点のまま変更しない。後期のみ科目の場合、60点以上の場合は60点、60点未満の場合は本試験と追試験の高い点数を後期評価点および評定とする。前期のみ科目の場合、60点以上の場合は60点、60点未満の場合は前期評価点と追試験の高い点数を評定とする。前期評価点は変更しない。

【前期】 1～ 2回　プログラミングとJava言語 3～ 4回　プログラムの書き方 5～ 8回　データ型と変数 9～12回　変数の使い方13～16回　演算子と演算17～20回　標準クラスのメソッドを使う21～24回　配列とfor文25～28回　for文の使い方29～32回　条件を書くための演算子33～36回　while文37～40回　if文41～44回　分岐とジャンプによる制御45～48回　配列・ビット演算【後期】 1～ 4回　メソッド・オブジェクトの作り方 5～ 6回　クラスの仕組み 7～12回　クラスの継承・継承関係13～14回　参照とポリモーフィズム15～20回　抽象クラスとインタフェース21～32回　ファイル入出力と例外処理33～40回　GUIプログラミング41～48回　プログラミング演習


補助教員

授業は講義形式であるが、理解度を深めるためにノートパソコンを使った実習も行う。実習内容（結果）はすべて提出する。提出方法については、その都度説明する。


新わかりやすいJava入門編第２版貸与ノート型パソコン（授業内で適宜使用）


講義教　　室 162

プログラミング技法Ⅱ（725）


0

1年次に学んだ基礎知識を基に、模擬的に用意した顧客から依頼の案件を元に、実際にシステムの設計および各種工程で作成するドキュメント作成を行う。要求定義、業務改善・システム化を擬似的に実施する。

1年次

- 2

2年次


【前期】 1～ 2回　要求定義書作成方法について 3～ 4回　要求定義書作成演習 5～ 6回　機能一覧表作成方法について 7～ 8回　機能一覧表作成演習 9～10回　入出力一覧表について11～12回　入出力一覧表作成演習13～14回　データ定義書作成方法について15～16回　演習【後期】17～18回　データ定義書作成演習19～20回　プログラム構成図作成方法について21～22回　プログラム構成図作成演習23～24回　画面定義書作成方法について25～26回　画面定義書作成演習27～32回　総合演習


資料を基に主に座学形式で実施し、システムエンジニアとしてのシステム設計に関する基本スキルを身につける。


専門教育科目

必　須科　目　名システムデザインⅡ（844）

教科区分

必須 / 選択

担当教員

e-mail

連　絡　先



システムエンジニアとして、各種システム開発に携わった。

授業方法実　習教　　室 162 補助教員

開　講　期

単　位　数

3年次

- -

4年次


資料を適宜使用貸与ノート型パソコン（授業内で適宜使用）

評価コード

評価方法



0


授業はノート型パソコンを使った実習形式で行う。実習で使う題材は、教科書内のものだけでなく教員が用意したものを使う場合がある。実習内容（結果）は教員が指定されたものについて提出する。提出方法については、その都度説明する。


専門教育科目

必　須科　目　名 AIシステム開発（956）

教科区分

必須 / 選択

担当教員

e-mail

連　絡　先


AI（特に、ディープラーニング）のシステム開発技術、及び、クローリング・スクレイピング技術を習得することをねらいとする。ディープラーニングについては、ソフトウェアとして「TensorFlow」を、また、その高レベルAPIである「Keras」を授業で取り扱う。Pythonによって実際にディープラーニング・モデルを開発しながら、基礎的な技術、画像処理への応用、各種データの学習、評価技術などを学ぶ。次に、AIではWeb上のデータを分析対象にすることがある。特に自然言語処理や画像処理においては、データ量が多いほど良い結果につながるため、Webから大量のデータを収集する技術が必要となる。そこで、クローリング（次々にWebサイトのページをダウンロードすること）、スクレイピング（ダウンロードしたWebページより情報を抜き出すこと）の技術も同時に学ぶ。本授業を履修することで、データの収集から、ディープラーニングによる学習・評価・分析までができるスキルを身につけることを目標とする。

1年次


授業方法実習教　　室 162 補助教員

3年次 4年次


2年次開　講　期単　位　数

エンジニアとして、デジタル家電や特殊業務機器の設計・開発を担当。学内ではAIに関する授業、特別講座などを担当。その際の知識・経験を活かして講義をする。

-

評価コード

評価方法


【2年次前期】 1～ 6回　授業ガイダンス、TensorFlowとKerasについて、開発環境の構築 7～12回　TensorFlowの基本、ニューラルネットワークとKeras 13～18回　KerasによるCNNの実装、学習済みモデルの活用、よく使うKerasの機能 19～24回　CAEを使ったノイズ除去、自動着色、画像処理 25～30回　クローリング・スクレイピングについて、ライブラリによる高度なクローリング・スクレイピング 31～36回　クローリング・スクレイピングの実践とデータの活用 37～42回　フレームワーク Scrapy 43～48回　総合演習、まとめ

3 - -


現場で使える！TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法、太田満久　他３名、翔泳社Pythonクローリング＆スクレイピング、加藤耕太、技術評論社貸与ノート型パソコン（授業内で適宜使用）


0評価コード

評価方法


【2年次前期】 1～ 6回　授業ガイダンス、IoTの基礎知識 7～12回　IoTアーキテクチャに関する知識と技術（全体像、データの送受信、収集、処理、デバイス制御） 13～18回　IoTデバイスの種類と特徴・構成要素と扱い方、クラウド接続 19～24回　センシング技術の知識と、その実例 25～30回　IoTサービスのシステム開発（開発の流れ、開発事例、ポイント） 31～36回　IoTとデータ分析（可視化、高度な分析） 37～42回　ウェアラブルデバイスやロボットについて 43～48回　総合演習、まとめ


教員が用意する講義資料（教科書と同等の扱いとする）貸与ノート型パソコン（授業内で適宜使用）

3 - -


専門教育科目

必　須科　目　名 IoTシステム開発（957）

教科区分

必須 / 選択

担当教員

e-mail

連　絡　先


本授業では，IoT(Internet of Things)システムの設計、構築、運用をどのように行えばよいのかといった、IoTの基礎技術、及び、知識の習得をねらう。スマートフォン、ウェアラブルデバイス、各種センサーなどがインターネットに接続可能になり、日々、大量のデータ（ビッグデータ）が収集され、クラウド等に蓄積されている。これまで収集困難であったこれらのデータは、容易に入手・分析が可能となった。AIで何かを分析し活用する際には、必ず、ビッグデータが必要となることから、AIエンジニアにとって「IoTスキル」は習得すべきスキルの一つである。授業では具体的に、Python等のプログラミング言語によってIoTデバイスを操作しデータの収集スキル、クラウド等を利用したデータ蓄積の環境構築スキル、IoTデバイスに関する知識の習得を目標とする。

1年次


授業方法実習


授業はノート型パソコンを使った実習形式で行う。実習で使う題材は、教科書内のものだけでなく教員が用意したものを使う場合がある。実習内容（結果）は教員が指定されたものについて提出する。提出方法については、その都度説明する。

教　　室 162 補助教員

3年次 4年次


2年次開　講　期単　位　数

システムエンジニアとして組込系システムの設計・製造・評価を担当した。

-


教科区分

必須/選択

担当教員

e-mail

連　絡　先

授業方法

評価コード 0


情報セキュリティについての定義を明確にし、リスクコントロールの手法として様々なセキュリティ対策があることを理解したうえで技術対策の基盤となる暗号技術、認証技術、PKI、セキュリティプロトコルについて学ぶ。これらの技術がどのような脅威に対して有効か判断できるようになることを目標とする。



- 2 - -

科　目　名


システムエンジニアとして社内システムの構築、運用、保守に携わった。


専門教育科目

必須

評価方法


【前期】1～2回　情報セキュリティとは3～10回　報セキュリティを理解するために知っておきたい技術11～12回　パスワード13～24回　暗号15～18回　暗号を利用する技術19～26回　サイバー攻撃の仕組み27～28回　マルウェア、ウィルス、ランサムウェア29～30回　脆弱性31～32回　インシデント対応


補助教員

授業は講義形式であるが、理解度を深めるためにノート型パソコンを使った実習も行う。


情報セキュリティの基礎知識　技術評論社


講義教　　室 162

情報セキュリティⅠ（738）


0

近年、プレゼンテーション能力が重視されている。プレゼンテーションは、与えられた条件のもとでいかに聞き手にわかりやすく情報伝達でき、受け入れてもらうかがポイントである。授業では、具体的にテーマを与え、実際にプレゼンテーションを経験する。受け入れてもらうためのストーリーづくりから視覚資料の作成、リハーサルの実施を行うことにより、本番までの流れを理解する。また、他の人のプレゼンテーションを観察することにより、自分のプレゼンテーションの改善ポイントを把握し、反省することによりプレゼンテーション能力の向上を目指す。これらを通して、「伝える力」を身に付ける。

1年次

- 2

2年次

1号館2階職員室

【前期】1～4回　イントロダクション（情報収集力・発信力・傾聴力について）5～12回 PowerPointをマスター13～16回　課題演習【後期】17～22回　PowerPointを使用して、プレゼンテーション資料の作成23～26回　プレゼンテーションの実施27～32回　プレゼンテーションの評価と改善


身近なものをテーマとして、プレゼン資料の制作、発表、評価、改善行う。資料については、ノートパソコンを使用しPowerPointで作成する。


専門教育科目

必　須科　目　名プレゼンテーション技法（198）

教科区分

必須 / 選択

担当教員

e-mail

連　絡　先



授業方法実習教　　室 162 補助教員

開　講　期

単　位　数

3年次

- -

4年次


オンライン教材貸与ノート型パソコン（授業内で適宜使用）

評価コード

評価方法



0

社会へ出ると、企業や業種特有の用語や言葉が日常的に飛び交い、覚えていく内容も多くなる。コンピューター・IT分野の学生は、卒業後には、様々な業種のシステム構築に携わることがあるため、より多くの企業用語を理解する必要がある。そのため、会社経営をはじめ、財務会計、販売管理、生産管理、顧客管理などの基礎を学び、社会へ巣立つ準備をする。

1年次

- 2

2年次


【後期】1～4回　会社経営、確認演習5～8回　財務会計、確認演習9～12回　販売管理、確認演習13～16回　物流・在庫管理、確認演習17～20回　生産管理、確認演習21～26回　人事管理、確認演習27～32回　総合演習


テキストを使用し、業務に関する基本的な知識を身につける。また、演習を通して、実際に業務管理を模擬的に実施する。


専門教育科目

必　須科　目　名業務知識（935）

教科区分

必須 / 選択

担当教員

e-mail

連　絡　先



システムエンジニアとして様々なシステムの構築、運用、保守に携わった。

授業方法講義教　　室 162 補助教員

開　講　期

単　位　数

3年次

- -

4年次


ITエンジニアのための【業務知識】がわかる本

評価コード

評価方法



教科区分

必須/選択

担当教員

e-mail

連　絡　先

授業方法

評価コード 0


学んだ知識やスキルを応用し、AIに関する研究、または、制作（以下、テーマと表記する）に取り組む。制作過程を通じ、様々なスキルを見つけることで、将来、活躍できるエンジニアとなることを期待する。年間で以下のような到達目標を定める。7月下旬の中間発表では、テーマの発表・プロトタイプの提示を行い、関係者で意見を交わすことで、機能の見直しや拡張、手直しなどを行う。12月初旬の卒業研究プレ発表会では、教室を使用したブース形式で行い、在校生を中心に見学・意見交換を行う。１月下旬には、卒業研究発表会を実施する。発表会では、内定先企業・教育関連の関係者に参加いただき、学生は卒業研究の集大成を発表する。テーマは完成させるべきではあるが学生個人のスキルを高める狙いがあるので、チャレンジ性があるテーマにし、最終的に完成していることを期待する。



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科　目　名


エンジニアとして、デジタル家電や特殊業務機器の設計・開発を担当。学内ではAIに関する授業、特別講座などを担当。その際の知識・経験を活かして講義をする。


専門教育科目

必須

評価方法


【2年次前期】 1～ 4回　授業ガイダンス、チームメンバー及びテーマの決定 5～ 12回　テーマに関する調査・分析・必要なスキルの学習 13～ 20回　各種設計（仕様書の作成、画面仕様の設計など） 21～ 28回　プロトタイプ作成 29～ 32回　中間発表会実施（プロトタイプの提示）

【2年次後期】 33～ 56回　授業ガイダンス、制作物（研究課題）の修正 57～ 80回　学生・教員による検証、プレ発表会 81～104回　最終調整、予稿集・ポスター制作105～128回　発表準備、卒業研究発表会


補助教員

テーマはAIに関する内容とし、具体的には各班で決定する。1班あたり5～6名で構成し取り組む。教員は必要最低限の講義、及び、テーマを進めるために必要な指導や学習環境の整備のサポートのみにとどめ、学生主体で進めていく。評価のため、各班に進捗を確認できる資料を課題として与え提出をしてもらう。また、学生個人の制作物の提出もしてもらう。定期的に進捗報告会を行い評価をすると同時に、プレゼンテーションの指導も行う。


貸与ノート型パソコン（授業内で適宜使用）教員が用意する補助教材


実習教　　室 162,176

卒業研究（249）

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