"ロボットと共に育つ"実践型AI活用人財育成
人工知能を使いこなす
現代の技術者に必須のAI(人工知能)を学ぶ
学ぶ、そして育つ。ロボットと共に。
ものづくりとの関連性を意識しながら学ぶ。ロボットがかしこく動くようになったときには、自分もかしこくなっているはず。
数学と実社会との関わりを学ぶ
AIと言っても、中身はプログラムというより数学。今まで数学と社会との関わりがピンとこなかった人も、このカリキュラムを通していろいろと繋がるようになるはず。
ものづくりとAI（基礎）
このクラスでは、AIとは何か、簡単なものづくりを通して学びます。
- クラスの特徴
- 2〜3年生で学ぶ基礎的な数学とAIとをリンクさせます。
- 簡単なロボット製作を行いAIを実装します。
- 2〜3年生を目安としますが、4〜5年生でも受講可能です。
テーマ例（詳細はシラバスを参照してください）
回帰
LEGO Mindstormsのモータの回転速度とボールの飛距離についての予測モデル（ニューラルネットワークモデル）を構築する。
分類
LEGO Mindstormsの色センサのデータを元に、目の前にある物体を識別するニューラルネットワークモデルを構築する。
ものづくりとAI（応用）
このクラスでは、AIを使ったシステムの動作と解析方法を学びます。
- クラスの特徴
- 人型ロボットの制御を通して学びます。
- AI推進啓蒙活動において講師を担当します。
- “AI基礎クラス”の講師を担当します。
- 地域との連携により実践的AI技術を修得。
- 4〜5年生を目安としますが、基礎クラス程度の知識を持つ2〜3年生でも受講可能です。
テーマ例（詳細はシラバスを参照してください）
分類
人型ロボットで把持した物体が何であるかを、AlexNet (CNNの一種) を用いて判別する。
回帰
人型ロボットを適当に動かしたデータから、人型ロボットのモデルを作成し、手先位置の予測器を作成する。
異常検出
人型ロボットの一部に調整を施した（重い物を持たせるなどした）ときの運用データの変化から、どのような異常が起きているのかを検出・判断する。
Q&A
Q. E科やD科のためのカリキュラムじゃないの？
A. 本カリキュラムではロボットを扱いますが、「ロボット＝センサとモータ等のアクチュエータの集まり」と考えられ、本カリキュラムで得た知識は、工場のラインや製造現場でも応用可能です。様々な分野の専門知識を持つAI活用技術者は今後需要が増えると考えられますので、全学科の学生さんの受講をお待ちしております。
Q. プログラミング苦手なんですけど...？
A. そんなあなたが「ロボットが動くようになった！」と楽しみながらプログラミングも学べるのが本カリキュラムです。AIに興味があればぜひ受講してください。
Q. AT/PE課程を受講してるのですが受けられますか？
A. 本カリキュラムは授業時間帯ではなく、全て放課後に実施します。もし負担にならないのであれば、両方を受講可能です。AT/PEの知識を持ち合わせたAI技術者になれるチャンスでもあります！
Q. いつ授業を行うの？
（新カリキュラム（1単位）受講生）A. 長期休業中に数日間かけてまとめて実施します。自宅から参加可能な授業＋休業後の演習・発表を経て単位取得になります。
（旧カリキュラム（2単位）受講生, 令和2年度以前入学生に限る）A. 基本的にすべて放課後など自身の自由な時間を使って実施予定です。受講生は、自分の都合の良い時間に部屋に来て実習を行います。また、こういった自由な時間に実施することから、教員が講義をする形式ではなく、WebClassを用いたe-learningによる自学自習スタイルでの開講を目指しています。もちろん、教員に聞くこともできますし、応用クラスの学生が基礎クラスのTAになるなど、わからないときにはすぐに聞ける体制を整えます。
受講申込など
毎年度のはじめに、各教室に申込み方法を記載したポスターを掲示します。