人工知能（AI）についてのプログラミングが学べる大学大学学部は

人工（AI）についてのプログラミングが学べる大学学部は

人工知能（AI）の技術は急速に進化し、私たちの日常生活やビジネスのあらゆる側面に大きな影響を与えています。この進化を支えるのが、AIプログラミングの専門知識と技術を持つプロフェッショナルな技術者たちです。これからの未来を創り上げるために、多くの大学がAIプログラミングを学べる学部や学科を設置しています。この記事では、AIのプログラミングを学びたいと考えている皆さんに向けて、日本国内の大学で提供されているAI専攻の学部や学科を紹介します。

人工知能（AI）とは

人工知能（AI、Artificial Intelligence）とは、コンピュータや機械による知的な行動や思考を実現する技術や研究の総称です。人工知能は、人間の知能を模倣し、学習や推論、問題解決などの能力を持たせることを目指しています。

具体的には、

学習能力: データからパターンや規則性を学び、それを元に問題解決や意思決定を行う能力があります。機械学習や深層学習などがその一例です。

推論能力: 学習した知識やデータを基に、新しい情報や状況に対して推論を行い、適切な行動や判断をします。

自然言語処理: 人間が使用する自然言語（例えば日本語や英語など）を理解し、生成・翻訳・要約などの処理を行う能力があります。

画像認識: 画像やビデオから物体や特定のパターンを認識する能力を持ちます。顔認識や物体検出がその一例です。

知識の表現と推論: 知識を論理的に表現し、その知識から新しい事実や結論を導く能力があります。

人工知能の応用は広範で、自動運転車、医療診断、金融取引の予測、ロボット工学、音声認識、ゲームやスポーツの戦略立案など、多岐にわたります。AI技術は日々進化し、その影響は私たちの生活や産業の様々な領域に深く浸透しています。

人工知能（AI）のプログラミングが学べる大学の学部

AI（人工知能）のプログラミングが学べる大学の学部は、以下のようなものがあります。

情報工学部/情報学部

コンピュータサイエンス
情報科学
ソフトウェア工学

工学部

電気工学
電子工学
機械工学（ロボティクス含む）

理学部

数学
物理学（特に計算物理学）
統計学

データサイエンス学部

データサイエンス
ビッグデータ解析

AI専攻・人工知能学部

AI・ロボティクス専攻
知能情報学

これらの学部では、AIに関連する基礎理論から実践的なプログラミングスキルまで、幅広く学ぶことができます。また、具体的な大学やプログラムによっては、より特化したカリキュラムを提供している場合もあります。日本国内外問わず、多くの大学でAIに関する教育プログラムが充実しているので、自分の興味やキャリア目標に合ったプログラムを選ぶことが重要です。

情報工学部/情報学部は何を学ぶの？

情報工学部/情報学部は、コンピュータ科学や情報技術の理論と実践を学ぶ学部です。この学部では、ソフトウェアとハードウェアの両面から情報処理や通信、データ解析に関する知識とスキルを習得します。具体的なカリキュラムや学ぶ内容は大学によって異なりますが、一般的には以下のような分野を学ぶことができます。

基礎科目

プログラミング
- 基本的なプログラミング言語（C、Java、Pythonなど）
- データ構造とアルゴリズム
数学
- 微分積分学
- 線形代数学
- 離散数学
- 確率と統計
コンピュータの基礎
- コンピュータアーキテクチャ
- オペレーティングシステム
- データベースシステム

応用科目

人工知能（AI）
- 機械学習
- ディープラーニング
- パターン認識
- 自然言語処理
ソフトウェア工学
- ソフトウェア開発プロセス
- ソフトウェア設計とアーキテクチャ
- テストと品質保証
ネットワークと通信
- コンピュータネットワーク
- インターネット技術
- セキュリティと暗号化
データサイエンス
- データ解析
- ビッグデータ技術
- データビジュアライゼーション
ロボティクス
- ロボット制御
- センサーとアクチュエータ
- ロボットの知覚と認識

研究と実践

プロジェクトベースの学習
- チームプロジェクト
- インターンシップ
- 卒業研究
最新技術とトレンド
- IoT（Internet of Things）
- クラウドコンピューティング
- サイバーセキュリティ

学ぶ内容の具体例

プログラミングとソフトウェア開発
- 複雑なアルゴリズムの設計と実装
- 大規模なソフトウェアシステムの開発と管理
データ処理と解析
- 大量のデータの効率的な処理方法
- データから有益な情報を引き出す技術
ネットワークと通信技術
- インターネットやローカルネットワークの構築と管理
- データの安全な通信方法
人工知能と機械学習
- 自動化システムの設計と実装
- 人間の思考を模倣するシステムの開発

これらのカリキュラムを通じて、情報工学部や情報学部の学生は、理論的な知識だけでなく、実際の問題解決スキルや最新の技術トレンドについても深く理解することが求められます。卒業後には、ソフトウェアエンジニア、データサイエンティスト、ネットワークエンジニア、AI研究者など、多様な分野で活躍できる基盤を築くことができます。

工学部は何を学ぶの？

工学部では、様々な分野にわたる工学技術と理論を学び、実践的なスキルを身につけます。工学部の具体的な学科や専攻に応じてカリキュラムは異なりますが、共通して学ぶ内容を以下にまとめます。

基礎科目

数学
- 微分積分学
- 線形代数学
- 確率と統計
- 数値解析
物理学
- 力学
- 電磁気学
- 熱力学
- 流体力学
化学
- 基礎化学
- 材料化学
- 有機化学

専門科目

機械工学
- 機械設計
- 材料力学
- 熱力学およびエネルギー変換
- 制御工学
電気・電子工学
- 電気回路
- 電子デバイスと回路
- 通信工学
- 信号処理
土木工学
- 構造力学
- 地盤工学
- 流域管理
- 都市計画
建築工学
- 建築設計
- 建築構造
- 環境工学
- 建築施工
化学工学
- 化学プロセス
- 反応工学
- 分離工学
- 材料工学
情報工学
- プログラミング
- データ構造とアルゴリズム
- コンピュータネットワーク
- ソフトウェア工学

応用と実践

プロジェクトベースの学習
- 実験・実習
- インターンシップ
- 卒業研究
デザインとシステム思考
- システム設計
- プロトタイプ開発
- プロジェクトマネジメント
最新技術とトレンド
- IoT（Internet of Things）
- 再生可能エネルギー
- ナノテクノロジー
- 人工知能（AI）

研究と開発

基礎研究
- 理論的な問題解決
- シミュレーションとモデリング
応用研究
- 新製品開発
- 技術革新と最適化

これらのカリキュラムを通じて、工学部の学生は基礎理論から応用技術までを幅広く学び、実際の問題解決や技術革新に寄与できるスキルを身につけます。卒業後は、製造業、建設業、情報通信業、エネルギー業界など、多岐にわたる分野で活躍することが期待されます。

理学部は何を学ぶの？

理学部は、自然科学の基礎的な原理と法則を探求し、それを深く理解することを目的とした学部です。理学部では、純粋科学の分野に焦点を当て、科学的な知識と探求心を育てることを重視します。以下に、理学部で学べる主な分野とその内容について説明します。

物理学

学ぶ内容

力学、電磁気学、熱力学、光学
量子力学、相対性理論
物性物理学、固体物理学
素粒子物理学、宇宙物理学

キャリア例

研究機関の物理学研究者
エレクトロニクス産業の技術者
医療物理学者

化学

学ぶ内容

有機化学、無機化学
物理化学、分析化学
生物化学、材料化学
環境化学、ナノテクノロジー

キャリア例

化学研究所の研究者
製薬会社の研究開発職
環境保護団体の科学者

生物学

学ぶ内容

細胞生物学、分子生物学
遺伝学、生態学
進化生物学、動物学、植物学
微生物学、生理学

キャリア例

バイオテクノロジー企業の研究者
医療研究機関の科学者
環境保護機関の生態学者

数学

学ぶ内容

純粋数学（解析学、代数学、幾何学）
応用数学（統計学、計算数学）
数理物理学
数学的モデリング

キャリア例

アカデミアの数学者
金融機関のリスクアナリスト
ソフトウェア開発企業のアルゴリズムエンジニア

地球科学

学ぶ内容

地質学、鉱物学
気象学、気候学
海洋学、地球物理学
環境科学、宇宙科学

キャリア例

環境コンサルタント
石油・鉱業会社の地質学者
気象庁の気象予報士

応用と実践

プロジェクトベースの学習

実験とデータ解析
研究プロジェクトとフィールドワーク
卒業研究や修士論文

最新技術とトレンド

バイオインフォマティクス
材料科学とナノテクノロジー
環境科学と持続可能な技術
天文学と宇宙探査

研究と開発

基礎研究

自然界の基本法則と現象の探求
新しい理論の構築と検証

応用研究

医療や産業への応用
新材料や新技術の開発

理学部では、科学的な問題解決能力と批判的思考を養い、純粋科学の深い理解を目指します。卒業生は、研究機関、教育機関、産業界、政府機関など、多岐にわたる分野で活躍することが期待されます。

データサイエンス学部は何を学ぶの？

データサイエンス学部は、大量のデータを収集・解析し、有益な情報や知識を引き出すための技術と理論を学ぶ学部です。データサイエンスは、統計学、コンピュータサイエンス、機械学習、ビジネスインテリジェンスなど、多岐にわたる分野を統合しており、これらを基礎から応用まで幅広く学びます。以下に、データサイエンス学部で学べる主な内容とそのキャリアについて説明します。

基礎科目

プログラミング
- Python、Rなどのデータ解析に特化したプログラミング言語
- データ構造とアルゴリズム
数学と統計学
- 微分積分学
- 線形代数学
- 確率論
- 統計推論
データベース管理
- リレーショナルデータベース
- SQL（Structured Query Language）
- データベース設計と管理

応用科目

データ解析
- 探索的データ解析（EDA）
- 回帰分析と分類
- 時系列解析
- 多変量解析
機械学習
- 教師あり学習（回帰、分類）
- 教師なし学習（クラスタリング、次元削減）
- ディープラーニング
- 強化学習
ビッグデータ技術
- Hadoop、Sparkなどのビッグデータフレームワーク
- 分散処理
- クラウドコンピューティング
データビジュアライゼーション
- データの視覚化技術
- Tableau、D3.jsなどのツール
- 効果的なデータプレゼンテーション
データ倫理とプライバシー
- データの倫理的使用
- プライバシー保護
- データガバナンス

プロジェクトと実践

プロジェクトベースの学習
- チームプロジェクト
- 実際のデータを用いた解析プロジェクト
- 卒業研究やキャップストーンプロジェクト
インターンシップと企業連携
- 企業や研究機関での実務経験
- 産学連携プロジェクト

キャリア例

データサイエンティスト
- データ解析とモデル構築
- ビジネスインサイトの提供
データアナリスト
- データの収集とクリーニング
- データの視覚化と報告
機械学習エンジニア
- 機械学習モデルの設計と実装
- モデルの最適化とデプロイ
ビジネスインテリジェンス（BI）アナリスト
- ビジネスデータの解析
- 戦略的な意思決定の支援
ビッグデータエンジニア
- ビッグデータインフラの設計と管理
- データパイプラインの構築

データサイエンス学部の学生は、理論的な知識だけでなく、実際のデータを用いた実践的なスキルも身につけます。卒業後は、様々な業界でのデータ活用が進む中で、データドリブンな意思決定を支援する専門家として広く活躍することが期待されます。

AI専攻・人工知能学部は何を学ぶの

AI専攻・人工知能学部は、人工知能（AI）とその応用に関する理論、技術、実践を学ぶ学部です。AI技術の基礎から応用まで幅広く学び、AIシステムの設計、開発、実装に必要なスキルを習得します。以下に、AI専攻・人工知能学部で学べる主な内容とそのキャリアについて説明します。

基礎科目

プログラミング
- Python、Java、C++などのプログラミング言語
- データ構造とアルゴリズム
数学と統計学
- 微分積分学
- 線形代数学
- 確率論と統計学
コンピュータサイエンスの基礎
- オペレーティングシステム
- データベース管理
- コンピュータアーキテクチャ

応用科目

機械学習
- 教師あり学習（回帰、分類）
- 教師なし学習（クラスタリング、次元削減）
- ディープラーニング（ニューラルネットワーク）
- 強化学習
データ解析とビッグデータ
- データ前処理とクリーニング
- ビッグデータ技術（Hadoop、Sparkなど）
- データビジュアライゼーション
自然言語処理（NLP）
- テキスト解析と処理
- 言語モデル（BERT、GPTなど）
- 機械翻訳とチャットボット
コンピュータビジョン
- 画像認識と解析
- 物体検出と識別
- 画像生成モデル（GANなど）
ロボティクス
- ロボット制御
- センサーとアクチュエーター
- 自動運転技術
AI倫理と法規
- AIの倫理的問題
- データプライバシーとセキュリティ
- AI規制と法的問題

研究と実践

プロジェクトベースの学習
- チームプロジェクト
- 実際のデータを用いた解析プロジェクト
- 卒業研究やキャップストーンプロジェクト
インターンシップと企業連携
- 企業や研究機関での実務経験
- 産学連携プロジェクト

キャリア例

AIエンジニア
- AIシステムの設計と開発
- 機械学習モデルの構築と最適化
データサイエンティスト
- データ解析とモデル構築
- ビジネスインサイトの提供
ロボティクスエンジニア
- ロボットの設計と制御
- 自動運転技術の開発
NLPエンジニア
- テキスト解析と処理
- チャットボットや翻訳システムの開発
ビジネスインテリジェンス（BI）アナリスト
- ビジネスデータの解析
- 戦略的な意思決定の支援
AI研究者
- AI技術の基礎研究と応用研究
- 学術論文の執筆と発表

AI専攻・人工知能学部の学生は、AI技術の理論的な知識と実践的なスキルを身につけ、様々な業界でAI技術を活用した問題解決や技術革新に貢献することが期待されます。卒業後は、テクノロジー企業、研究機関、製造業、医療分野など、多岐にわたる分野で活躍することができます。

工学部や理学部での人工知能（AI）の学問領域

工学部や理学部では、人工知能（AI）のプログラミングを学ぶために以下のような分野や学問領域で学習することがあります。

工学部での学問領域

電気電子工学: AIシステムのためのハードウェアやセンサー技術、組み込みシステムの開発を学ぶことができます。また、ロボット工学や自動運転技術など、AIと結びついた応用技術にも焦点を当てることがあります。
情報工学: ネットワーク、通信技術、情報処理技術などを学び、AIシステムの通信やデータ処理の基盤となる技術を習得します。AIのアルゴリズムやデータ解析手法も学ぶことができます。
機械工学: ロボット工学や制御工学を通じて、AIを搭載したロボットの制御システムや動作計画を学ぶことがあります。また、AIを活用した自動化システムの設計と実装も扱います。
コンピュータ工学: コンピュータアーキテクチャ、ソフトウェア工学、プログラミング言語などを学び、AIのアルゴリズム開発やシステム設計に必要な技術を身につけます。

理学部での学網領域

数学: 確率論、統計学、最適化理論などの数学的な基礎知識を学びます。これらはAIの機械学習やデータ解析において重要な役割を果たします。
情報科学: 情報理論、計算論、アルゴリズム論など、情報処理と計算の理論的な側面を学びます。これらはAIのアルゴリズム開発や問題解決において基盤となります。
物理学・化学: 物理学や化学の知識を応用し、物理現象や化学反応のシミュレーション、解析にAIを活用する研究分野があります。

工学部や理学部では、それぞれの専門領域からAIの応用に必要な技術や知識を学ぶことができます。また、大学や学部によってカリキュラムが異なるため、自分の興味やキャリア目標に合わせて選択することが重要です。

subblog 著者プロフィール

私は、新卒から約20年大手大学受験予備校の職員として働いておりました。現役生や浪人生、国公立医学部を受験する生徒から私立文系を受験する生徒まで、数千名の生徒と向き合ってきました。受験校の相談や学習方法の相談、受験勉強の息抜きなどさまざまな相談、時には生徒から教えてもらうことも。今までの経験を少しでも受験生に役立つ情報をお届けできたらと思っています。