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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システム開発演習Ⅰ	高度情報処理研究学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験なし
AIシステム開発演習Ⅱ	高度情報処理研究学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験なし
AIシステム開発演習Ⅱ	マルチメディア研究学科 IT開発研究コース	担当教員武次　潤平	実務経験なし
AI活用演習	マルチメディア研究学科 IT開発研究コース	担当教員武次　潤平	実務経験なし
AI活用演習	高度情報処理研究学科 IT開発エキスパートコース	担当教員武次　潤平	実務経験なし
AI活用演習	マルチメディア学科システムエンジニアコース	担当教員武次　潤平	実務経験なし
AI活用演習（経営）	マルチメディア研究学科ゲームプログラム開発コース	担当教員岡本　武士	実務経験あり
AI活用演習（経営）	高度情報処理研究学科ゲーム開発エキスパートコース	担当教員岡本　武士	実務経験あり
AI活用演習（経営）	マルチメディア研究学科 IT開発研究コース	担当教員岡本　武士	実務経験あり
AI活用演習（経営）	高度情報処理研究学科 IT開発エキスパートコース	担当教員岡本　武士	実務経験あり

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2025年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発演習Ⅰ

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

なし

実務経験

単位数

4

授業形態

演習

学期

前期

科目概要

AIの基礎知識を幅広く学び、機械学習やディープラーニングを使用した基本的なAIを作成する。

学習到達目標

機械学習やディープラーニングの用語や基礎的な仕組みを踏まえ、ライブラリを使用して簡単なAIモデルを作成することができる。

テキスト

（テキストは使用しない）

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

01. AIとは、AIの歴史1

2

02. AIの歴史2

3

03. 機械学習、教師あり学習1

4

04. 教師あり学習2

5

05. モデルの評価

6

06. 学習が進まない原因と対策

7

07. 教師なし学習、強化学習

8

08. 復習問題1

9

09. ディープラーニングの概要

10

10. ディープラーニングの要素技術1

11

11. ディープラーニングの要素技術2

12

12. ディープラーニングの応用例1

13

13. ディープラーニングの応用例2

14

14. 数理統計、法律と倫理

15

15. 復習問題2

※ 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。

2025年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発演習Ⅱ

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

なし

実務経験

単位数

4

授業形態

演習

学期

前期

科目概要

AIシステム構築手順の全体を踏まえて、より高性能なAIモデルを作成し使用する。

学習到達目標

予測性能向上のためのデータ処理やモデル選択などを含むAIシステム構築手順について理解した上で、AIモデルを作成し使用することができる。

テキスト

（テキストは使用しない）

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1. 環境構築

2

2. 機械学習を使用したアプリケーション作成１モデルの作成と呼び出し

3

3. 機械学習を使用したアプリケーション作成２学習用データの作成

4

4. 機械学習を使用したアプリケーション作成３アルゴリズムの選択

5

5. 機械学習を使用したアプリケーション作成４データの受け渡し

6

6. 機械学習を使用したアプリケーション作成５モデルの評価と改良

7

7. 機械学習を使用したアプリケーション作成６総合演習

8

8. 機械学習のまとめ、中間評価

9

9. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成１モデルの作成と呼び出し

10

10. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成２時系列データ

11

11. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成３画像分類1

12

12. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成４画像分類2

13

13. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成５画像分類3

14

14. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成６画像分類4

15

15. ディープラーニングのまとめ、期末評価

※ 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。

2025年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AIシステム開発演習Ⅱ

担当教員

武次　潤平

実務経験の有無

なし

実務経験

単位数

4

授業形態

演習

学期

前期

科目概要

AIシステム構築手順の全体を踏まえて、より高性能なAIモデルを作成し使用する。

学習到達目標

予測性能向上のためのデータ処理やモデル選択などを含むAIシステム構築手順について理解した上で、AIモデルを作成し使用することができる。

テキスト

（テキストは使用しない）

成績評価方法

試験0%　平常点20%　課題点80%　で評価する

1

1. 環境構築

2

2. 機械学習を使用したアプリケーション作成１モデルの作成と呼び出し

3

3. 機械学習を使用したアプリケーション作成２学習用データの作成

4

4. 機械学習を使用したアプリケーション作成３アルゴリズムの選択

5

5. 機械学習を使用したアプリケーション作成４データの受け渡し

6

6. 機械学習を使用したアプリケーション作成５モデルの評価と改良

7

7. 機械学習を使用したアプリケーション作成６総合演習

8

8. 機械学習のまとめ、中間評価

9

9. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成１モデルの作成と呼び出し

10

10. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成２時系列データ

11

11. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成３画像分類1

12

12. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成４画像分類2

13

13. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成５画像分類3

14

14. ディープラーニングを使用したアプリケーション作成６画像分類4

15

15. ディープラーニングのまとめ、期末評価

※ 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。

2025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

なし

実務経験

単位数

4

授業形態

演習

学期

前期

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

（テキストは使用しない）

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。

2025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

なし

実務経験

単位数

4

授業形態

演習

学期

前期

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

（テキストは使用しない）

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。

2025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

なし

実務経験

単位数

4

授業形態

演習

学期

前期

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

（テキストは使用しない）

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。

2025年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AI活用演習（経営）

担当教員

岡本　武士

実務経験の有無

あり

実務経験

日常業務にてAIを活用。

単位数

2

授業形態

演習

学期

前期

科目概要

人工知能（AI)に触れ基礎会話のやり取りから効率的なプロンプトの作成を学びさまざまな業務の効率化スキルを学習する。

学習到達目標

人工知能（AI)の基本を理解し業務（作業）の効率化を図れるようになる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点50%　課題点50%　で評価する

1

人工知能（AI）とは。

2

AIを使ってみよう①

3

AIを使ってみよう②

4

AIを使ってみよう③

5

AIを使ってみよう④

6

AIを使ってみよう⑤

7

効果的なプロンプト

8

ビジネスでの活用①

9

ビジネスでの活用②

10

ビジネスでの活用③

11

ビジネスでの活用④

12

ビジネスでの活用⑤

13

生成AI①

14

生成AI②

15

生成AI③

※ 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。

2025年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AI活用演習（経営）

担当教員

岡本　武士

実務経験の有無

あり

実務経験

日常業務にてAIを活用。

単位数

2

授業形態

演習

学期

前期

科目概要

人工知能（AI)に触れ基礎会話のやり取りから効率的なプロンプトの作成を学びさまざまな業務の効率化スキルを学習する。

学習到達目標

人工知能（AI)の基本を理解し業務（作業）の効率化を図れるようになる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点50%　課題点50%　で評価する

1

人工知能（AI）とは。

2

AIを使ってみよう①

3

AIを使ってみよう②

4

AIを使ってみよう③

5

AIを使ってみよう④

6

AIを使ってみよう⑤

7

効果的なプロンプト

8

ビジネスでの活用①

9

ビジネスでの活用②

10

ビジネスでの活用③

11

ビジネスでの活用④

12

ビジネスでの活用⑤

13

生成AI①

14

生成AI②

15

生成AI③

※ 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。

2025年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AI活用演習（経営）

担当教員

岡本　武士

実務経験の有無

あり

実務経験

日常業務にてAIを活用。

単位数

2

授業形態

演習

学期

前期

科目概要

人工知能（AI)に触れ基礎会話のやり取りから効率的なプロンプトの作成を学びさまざまな業務の効率化スキルを学習する。

学習到達目標

人工知能（AI)の基本を理解し業務（作業）の効率化を図れるようになる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点50%　課題点50%　で評価する

1

人工知能（AI）とは。

2

AIを使ってみよう①

3

AIを使ってみよう②

4

AIを使ってみよう③

5

AIを使ってみよう④

6

AIを使ってみよう⑤

7

効果的なプロンプト

8

ビジネスでの活用①

9

ビジネスでの活用②

10

ビジネスでの活用③

11

ビジネスでの活用④

12

ビジネスでの活用⑤

13

生成AI①

14

生成AI②

15

生成AI③

※ 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。

2025年度（前期・後期）

科目概要

科目名

AI活用演習（経営）

担当教員

岡本　武士

実務経験の有無

あり

実務経験

日常業務にてAIを活用。

単位数

2

授業形態

演習

学期

前期

科目概要

人工知能（AI)に触れ基礎会話のやり取りから効率的なプロンプトの作成を学びさまざまな業務の効率化スキルを学習する。

学習到達目標

人工知能（AI)の基本を理解し業務（作業）の効率化を図れるようになる。

テキスト

成績評価方法

試験0%　平常点50%　課題点50%　で評価する

1

人工知能（AI）とは。

2

AIを使ってみよう①

3

AIを使ってみよう②

4

AIを使ってみよう③

5

AIを使ってみよう④

6

AIを使ってみよう⑤

7

効果的なプロンプト

8

ビジネスでの活用①

9

ビジネスでの活用②

10

ビジネスでの活用③

11

ビジネスでの活用④

12

ビジネスでの活用⑤

13

生成AI①

14

生成AI②

15

生成AI③

※ 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。