知能情報システム
プログラム

　知能情報システムプログラムでは、知能情報システムと地球・人間・社会との関わり合いの中で生じている様々な課題を解決するために、知能情報システム分野の知識を幅広く身につけ、グローバルに様々な領域で活躍できる人材を養成します。
　本プログラムでは、充実した教育研究環境で、コンピュータのソフトウェアとハードウェアに関する基礎知識から、人工知能、IoT（Internet of Things）、ビッグデータ、ロボットのような知能情報システムを支える最先端の情報処理技術、高度ネットワーク技術まで、幅広い知識・技術を学ぶことができます。

　「知能情報システムプログラム」は、知能情報システム分野の知識を幅広く身につけ、グローバルに様々な領域で活躍できる人材を養成するカリキュラムで構成されています。
　1年次では、導入教育として工学全般に関する基礎科目を学び、広い視野と深い洞察力を養うとともに、技術者としての社会的・倫理的責任を理解します。加えて、2年次以降に学ぶ専門分野に必要なコンピュータやプログラミングの基礎知識・技術を学びます。
　2年次以降は知能情報システムに関連する専門科目に取り組みます。専門科目では、情報処理のための数学、コンピュータの仕組み、ソフトウェアの動作原理、情報処理ネットワークの基礎などを学びます。さらに、人工知能、マルチメディア、人間支援技術などの応用科目も履修できます。また、実験、実習、卒業研究などを通じて、学んだ知識・技術を応用して研究開発する能力、コミュニケーション能力を身につけます。
　少人数のグループワーク、ゼミ形式の学修活動（２，３年次）、研究室配属（４年次）などでは、小さなコミュニティの一員となり、学習面だけでなく生活面でも、教員のきめの細かな指導を受けることができます。

　みなさん、データ科学（データサイエンス）とデータ工学（データエンジニアリング）の違いは何でしょうか？
　データ科学は、この分野を牽引する人工知能を用いたデータ分析を例にすると、データに基づくこれまでの経験を基に、これから起こりそうなことの予測や、想像もしなかった関連性の発見などを行い、ビジネスや社会に役立てていくことを目的としています。それらを実現するためには、人工知能だけでなく、人工知能が学習するための多種多様かつ膨大なデータ（ビッグデータ）が必要です。
　ビッグデータとして求められる特徴は、「データ量（Volume)」、「多様性(Variety)」、「生成頻度(Velocity)」の3つのVを高いレベルで備えていることです。実際の例として、インターネット通販サイトでの検索履歴や購入履歴、音声や画像などのマルチメディアデータ、電力消費量、気象データ、カーナビなどによる位置情報、販売管理システムによる購買記録などが挙げられます。しかし、これらのビッグデータがあれば、人工知能が勝手にデータの中身や形式を理解して、学習してくれることはなく、人工知能が理解（学習）しやすい形式のデータを準備する必要があります。
　データ工学は、ビッグデータを効率的に扱うのに必要なデータ活用技術（データの取得、整理、抽出、管理、可視化など）のことであり、我々人間や人工知能がビッグデータを理解して、新しい知識発見を行うためのデータ分析へと繋ぐ重要な役割を担います。
　本講義では、データ分析のプロセスの全体像を理解し、多種多様なビッグデータから課題解決のために必要なデータの収集、整理、可視化などを学び、実データを用いて機械学習などによるデータ分析を通して、データ活用技術の理解を深めていきます。