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専攻名

学年

科目名

担当教員

キーワード

科目名	開講学科	担当教員	実務経験
AIシステム開発Ⅲ	高度情報処理研究（時間制）学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AIシステム開発Ⅳ	高度情報処理研究（時間制）学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AI活用演習	高度情報処理研究（時間制）学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AI活用演習	マルチメディア（時間制）学科システムエンジニアコース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AI活用演習	マルチメディア研究（時間制）学科 IT開発研究コース	担当教員武次　潤平	実務経験あり
AWSクラウド演習Ⅰ	高度情報処理研究（時間制）学科 IT開発エキスパートコース	担当教員内山　豊彦	実務経験あり
AWSクラウド演習Ⅰ	マルチメディア（時間制）学科システムエンジニアコース	担当教員内山　豊彦	実務経験あり
AWSクラウド演習Ⅰ	マルチメディア研究（時間制）学科 IT開発研究コース	担当教員内山　豊彦	実務経験あり
AWSクラウド演習Ⅱ	高度情報処理研究（時間制）学科 IT開発エキスパートコース	担当教員内山　豊彦	実務経験あり
AWSクラウド演習Ⅱ	マルチメディア研究（時間制）学科 IT開発研究コース	担当教員内山　豊彦	実務経験あり

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2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発Ⅲ

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

前期

科目概要

AIの基礎知識を踏まえて、系列データを扱う自然言語処理のモデル、および文章生成や画像生成などの生成系AIについて、演習を通じて学習する。

学習到達目標

系列データや言語データの特性、および生成系AIの基本的な仕組みを理解した上で、自然言語処理および生成AIモデルの作成や活用を行うことができる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1. 復習：ディープラーニングの基礎

2

2. 文章データとディープラーニング

3

3. リカレントニューラルネットワーク（RNN）

4

4. ゲート付きRNN（LSTM/GRU）

5

5. 双方向ネットワーク

6

6. 自然言語処理の前半まとめ・演習

7

7. Seq2Seqによる文書生成入門

8

8. Transformerの基礎

9

9. 文章生成の応用

10

10. 変分オートエンコーダ（VAE）

11

11. 敵対的生成モデル（GAN）の基礎

12

12. 生成モデルの基礎まとめ

13

13. 自然言語処理モデルのWebAPI化

14

14. 生成モデルのWebAPI化

15

15. 総合演習（API活用＋統合課題）

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発Ⅳ

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

AWSの機械学習サービス（例：SageMaker、Rekognition）を利用し、クラウド上でのAIモデルの構築・評価・活用の流れを体験的に学ぶ。

学習到達目標

AWS上でのAIモデル構築・評価・推論の体験を通じて、クラウド上でのサービス選択や設計上の制約を理解し、モデル活用の判断ができる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1. 機械学習とAWSの基礎（復習）

2

2. 機械学習パイプラインの体験①：データの扱い

3

3. 機械学習パイプラインの体験②：モデルの構築と展開

4

4. 機械学習パイプラインの体験③：モデルの評価とチューニング

5

5. 時系列データと予測

6

6. 画像認識の基礎と実習

7

7. 機械学習の基礎：まとめ

8

8. 自然言語処理の導入とテキスト分析

9

9. 感情分析・情報抽出の実装

10

10. トピック分析と言語処理の応用

11

11. 自然言語処理：まとめ

12

12. 生成AIの基礎とプロンプト設計

13

13. 基盤モデルを用いた生成AI実習

14

14. 生成AIアプリケーションの構築

15

15. 生成AI：まとめ

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AI活用演習

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

Pythonを使用した機械学習の基礎を学び、AIに関する各種ライブラリの活用法を身に付ける。

学習到達目標

基本的なPythonプログラムを作成し、機械学習をや画像認識などの各種ライブラリを活用したシステムを作成する力を付ける。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

01. 環境構築、AIの基礎、Python構文

2

02. 教師あり学習とは、分類問題1

3

03. 分類問題2

4

04. 回帰問題1

5

05. 回帰問題2

6

06. 教師あり学習の活用

7

07. 自然言語処理の活用

8

08. 画像処理の基礎

9

09. 画像処理_OpenCV1

10

10. 画像処理_OpenCV2

11

11. 画像認識_MediaPipe1

12

12. 画像認識_MediaPipe2

13

13. 物体検出_YOLO1

14

14. 物体検出_YOLO2

15

15. 画像系AIの活用

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AI活用演習

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

Pythonを使用した機械学習の基礎を学び、AIに関する各種ライブラリの活用法を身に付ける。

学習到達目標

基本的なPythonプログラムを作成し、機械学習をや画像認識などの各種ライブラリを活用したシステムを作成する力を付ける。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

01. 環境構築、AIの基礎、Python構文

2

02. 教師あり学習とは、分類問題1

3

03. 分類問題2

4

04. 回帰問題1

5

05. 回帰問題2

6

06. 教師あり学習の活用

7

07. 自然言語処理の活用

8

08. 画像処理の基礎

9

09. 画像処理_OpenCV1

10

10. 画像処理_OpenCV2

11

11. 画像認識_MediaPipe1

12

12. 画像認識_MediaPipe2

13

13. 物体検出_YOLO1

14

14. 物体検出_YOLO2

15

15. 画像系AIの活用

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AI活用演習

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

あり

実務経験

教育機関において、研究室および実習環境のサーバ・ネットワーク管理、Linux環境上でのシミュレーションプログラム開発（C言語）、社会人向けネットワーク講座（CCNA導入レベル）の指導などに従事していました。CiscoおよびAWS関連資格を保有しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

Pythonを使用した機械学習の基礎を学び、AIに関する各種ライブラリの活用法を身に付ける。

学習到達目標

基本的なPythonプログラムを作成し、機械学習をや画像認識などの各種ライブラリを活用したシステムを作成する力を付ける。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

01. 環境構築、AIの基礎、Python構文

2

02. 教師あり学習とは、分類問題1

3

03. 分類問題2

4

04. 回帰問題1

5

05. 回帰問題2

6

06. 教師あり学習の活用

7

07. 自然言語処理の活用

8

08. 画像処理の基礎

9

09. 画像処理_OpenCV1

10

10. 画像処理_OpenCV2

11

11. 画像認識_MediaPipe1

12

12. 画像認識_MediaPipe2

13

13. 物体検出_YOLO1

14

14. 物体検出_YOLO2

15

15. 画像系AIの活用

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AWSクラウド演習Ⅰ

担当教員

内山　豊彦

実務経験の有無

あり

実務経験

社内・学内でのSEの経験があり、システムの運用管理者として従事していました。また、Webサイトのディレクションの実務経験もあります。学内ネットワークや外部イベントなどの設計や運用、サーバなどのインフラに関する業務を行っています。ネットワークスペシャリストなどネットワークやクラウド系の資格を取得しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

AWS Academyのカリキュラムに従い、AWSを通じてクラウドサービスの技術を学習する。

学習到達目標

AWSを利用したWebシステムの構築・運用ができ、システム開発での活用ができる。また、AWS認定クラウドプラクティショナー試験に合格する

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1.クラウドのコンセプト(クラウドコンピューティング、AWSグローバルインフラストラクチャの概要)、アカウントの作成

2

2.コンピューティングサービス(コンピューティングサービスの概要、EC2、セキュリティグループ)

3

3.VPC(Virtual Private Cloud)

4

4.コンピューティングサービス(EC2、ALB)

5

5.データベースサービス(RDS)

6

6.サイト設計・構築①(データベースを利用したWebシステムの構築)

7

7.サイト設計・構築①(データベースを利用したWebシステムの構築)

8

8.ストレージサービス(S3、EBS、Glacer)

9

9.ストレージサービス(バックアップ、S3を利用したWebシステムの構築)、AMI(Amazon Machine Image)

10

10.ストレージサービス(S3を利用したWebシステムの構築)

11

11.セキュリティ(IAM)

12

12.クラウドサービスの設計(Well-Architectedフレームワーク)

13

13.負荷分散サービス(Elastic Load Balancing)

14

13.負荷分散サービス(Auto Scaling)

15

15.サイト設計・構築②(総復習、Webシステムの構築)

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AWSクラウド演習Ⅰ

担当教員

内山　豊彦

実務経験の有無

あり

実務経験

社内・学内でのSEの経験があり、システムの運用管理者として従事していました。また、Webサイトのディレクションの実務経験もあります。学内ネットワークや外部イベントなどの設計や運用、サーバなどのインフラに関する業務を行っています。ネットワークスペシャリストなどネットワークやクラウド系の資格を取得しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

AWS Academyのカリキュラムに従い、AWSを通じてクラウドサービスの技術を学習する。

学習到達目標

AWSを利用したWebシステムの構築・運用ができ、システム開発での活用ができる。また、AWS認定クラウドプラクティショナー試験に合格する

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1.クラウドのコンセプト(クラウドコンピューティング、AWSグローバルインフラストラクチャの概要)、アカウントの作成

2

2.コンピューティングサービス(コンピューティングサービスの概要、EC2、セキュリティグループ)

3

3.VPC(Virtual Private Cloud)

4

4.コンピューティングサービス(EC2、ALB)

5

5.データベースサービス(RDS)

6

6.サイト設計・構築①(データベースを利用したWebシステムの構築)

7

7.サイト設計・構築①(データベースを利用したWebシステムの構築)

8

8.ストレージサービス(S3、EBS、Glacer)

9

9.ストレージサービス(バックアップ、S3を利用したWebシステムの構築)、AMI(Amazon Machine Image)

10

10.ストレージサービス(S3を利用したWebシステムの構築)

11

11.セキュリティ(IAM)

12

12.クラウドサービスの設計(Well-Architectedフレームワーク)

13

13.負荷分散サービス(Elastic Load Balancing)

14

13.負荷分散サービス(Auto Scaling)

15

15.サイト設計・構築②(総復習、Webシステムの構築)

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AWSクラウド演習Ⅰ

担当教員

内山　豊彦

実務経験の有無

あり

実務経験

社内・学内でのSEの経験があり、システムの運用管理者として従事していました。また、Webサイトのディレクションの実務経験もあります。学内ネットワークや外部イベントなどの設計や運用、サーバなどのインフラに関する業務を行っています。ネットワークスペシャリストなどネットワークやクラウド系の資格を取得しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

後期

科目概要

AWS Academyのカリキュラムに従い、AWSを通じてクラウドサービスの技術を学習する。

学習到達目標

AWSを利用したWebシステムの構築・運用ができ、システム開発での活用ができる。また、AWS認定クラウドプラクティショナー試験に合格する

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1.クラウドのコンセプト(クラウドコンピューティング、AWSグローバルインフラストラクチャの概要)、アカウントの作成

2

2.コンピューティングサービス(コンピューティングサービスの概要、EC2、セキュリティグループ)

3

3.VPC(Virtual Private Cloud)

4

4.コンピューティングサービス(EC2、ALB)

5

5.データベースサービス(RDS)

6

6.サイト設計・構築①(データベースを利用したWebシステムの構築)

7

7.サイト設計・構築①(データベースを利用したWebシステムの構築)

8

8.ストレージサービス(S3、EBS、Glacer)

9

9.ストレージサービス(バックアップ、S3を利用したWebシステムの構築)、AMI(Amazon Machine Image)

10

10.ストレージサービス(S3を利用したWebシステムの構築)

11

11.セキュリティ(IAM)

12

12.クラウドサービスの設計(Well-Architectedフレームワーク)

13

13.負荷分散サービス(Elastic Load Balancing)

14

13.負荷分散サービス(Auto Scaling)

15

15.サイト設計・構築②(総復習、Webシステムの構築)

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AWSクラウド演習Ⅱ

担当教員

内山　豊彦

実務経験の有無

あり

実務経験

社内・学内でのSEの経験があり、システムの運用管理者として従事していました。また、Webサイトのディレクションの実務経験もあります。学内ネットワークや外部イベントなどの設計や運用、サーバなどのインフラに関する業務を行っています。ネットワークスペシャリストなどネットワークやクラウド系の資格を取得しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

前期

科目概要

AWS Academyのカリキュラムに従い、AWSを通じてクラウドサービスの技術を学習する。

学習到達目標

AWSを利用したWebシステムの構築・運用ができ、システム開発での活用ができる。また、AWS認定クラウドプラクティショナー試験、ソリューションアーキテクト試験に合格する。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1.復習課題(VPC、EC2、RDS、S3、ELB、AutoScaling)

2

2.CDN(Content Delivery Network)、S3(静的サイト、バケットポリシー、レプリケーション他)、CloudFormation(自動化)

3

3.設計パターン1(Webサイト)

4

4.モニタリング(CloudWatch)、デカップリングアーキテクチャ(データ通知サービス(SNS)、キューイング(SQS))

5

5.サーバレス、Lambda、API Gateway、Elastic Beanstalk

6

6.サーバレス、Lambda、API Gateway、Elastic Beanstalk

7

7.復習課題1(第1週?6週)

8

8.その他のデータベースサービス(Amazon Aurora、DynamoDB)

9

9.その他のデータベースサービス(Amazon Aurora、DynamoDB)

10

設計パターン2(サーバレス)

11

10.コンテナサービス、ECS (Elastic Container Service)、ECR(Elastic Container Registry)、Cloud9

12

12.Amazon SageMakerを利用した機械学習(Amazon SageMaker)

13

13.Amazon SageMakerを利用した機械学習(Amazon SageMaker)

14

14.Amazon Rekognition(顔認証)

15

15.その他（KMS,CodeCommitなど）

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。

2026年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AWSクラウド演習Ⅱ

担当教員

内山　豊彦

実務経験の有無

あり

実務経験

社内・学内でのSEの経験があり、システムの運用管理者として従事していました。また、Webサイトのディレクションの実務経験もあります。学内ネットワークや外部イベントなどの設計や運用、サーバなどのインフラに関する業務を行っています。ネットワークスペシャリストなどネットワークやクラウド系の資格を取得しています。

単位数

4

授業形態

講義・演習

学期

前期

科目概要

AWS Academyのカリキュラムに従い、AWSを通じてクラウドサービスの技術を学習する。

学習到達目標

AWSを利用したWebシステムの構築・運用ができ、システム開発での活用ができる。また、AWS認定クラウドプラクティショナー試験、ソリューションアーキテクト試験に合格する。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1.復習課題(VPC、EC2、RDS、S3、ELB、AutoScaling)

2

2.CDN(Content Delivery Network)、S3(静的サイト、バケットポリシー、レプリケーション他)、CloudFormation(自動化)

3

3.設計パターン1(Webサイト)

4

4.モニタリング(CloudWatch)、デカップリングアーキテクチャ(データ通知サービス(SNS)、キューイング(SQS))

5

5.サーバレス、Lambda、API Gateway、Elastic Beanstalk

6

6.サーバレス、Lambda、API Gateway、Elastic Beanstalk

7

7.復習課題1(第1週?6週)

8

8.その他のデータベースサービス(Amazon Aurora、DynamoDB)

9

9.その他のデータベースサービス(Amazon Aurora、DynamoDB)

10

設計パターン2(サーバレス)

11

10.コンテナサービス、ECS (Elastic Container Service)、ECR(Elastic Container Registry)、Cloud9

12

12.Amazon SageMakerを利用した機械学習(Amazon SageMaker)

13

13.Amazon SageMakerを利用した機械学習(Amazon SageMaker)

14

14.Amazon Rekognition(顔認証)

15

15.その他（KMS,CodeCommitなど）

※ 授業計画表の内容は学習状況により変更となる場合があります。