AI技術は今や、私たちの生活に欠かせないものとなりました。
そんななか、「将来、AIに関連する仕事に就きたい」と考える高校生や受験生も増えています。
その需要に合わせて、AIを学べる大学や学部・学科は次第に増えてきています。
数あるAIを学べる大学のうち、自分に合った1校を選ぶためには、あるポイントを重視することが大切です。
この記事では、AIを学べる大学の選び方を7つのポイントに整理し、実践力を重視するなら選択肢となる「専門職大学」についても解説します。
AIを学べる主な学部・学科
一口に「AIを学べる大学」といっても、学部・学科によって学べる内容や身につくスキルは異なります。まずは代表的な4つの系統を押さえておきましょう。
| 学部・学科 | 主に学べる内容 | 向いている人 | 目指せる職種の例 |
|---|---|---|---|
| 情報工学・情報科学系 | プログラミング、機械学習、アルゴリズム | AIシステムを開発したい人 | AIエンジニア、機械学習エンジニア |
| データサイエンス・統計系 | 統計学、データ分析、予測モデル | データを使って課題を解決したい人 | データサイエンティスト、データアナリスト |
| 工学系 | ロボット、IoT、制御、電気・電子 | AIを機械や製品に応用したい人 | ロボットエンジニア、IoTエンジニア |
| 文理融合型 | AI、経営、マーケティング、社会課題 | AIをビジネスに活用したい人 | AIコンサルタント、企画職 |
また、自分がAIを「作りたい」のか「使いこなしたい」のかによって、適した学部・学科は変わってきます。
AIを作りたいのであれば「情報工学・情報科学系」「工学系」が、使いこなしたいのであれば「データサイエンス・統計系」「文理融合型」が適しています。
ただし、学部名だけでは詳しい学習内容まではわからないため、カリキュラムまでしっかりと確認することが大切です。
AIを学べる大学の選び方｜7つのポイント
AIを学べる大学は年々増えており、カリキュラムの内容や学びの深さも大学によってさまざまです。
入学してから「イメージと違った」とならないよう、進学先を比較検討する際は、以下の7つのポイントを事前に確認しておくことをおすすめします。
学びたいAI分野を学べるか
AIと一口にいっても、機械学習・自然言語処理・画像認識・ロボティクスなど分野は多岐にわたります。
まずは自分がどの分野に興味があるのかを整理し、その分野のカリキュラムが用意されている大学かどうかを確認しましょう。
シラバスやカリキュラム一覧を公開している大学も多いため、事前にチェックすることをおすすめします。
数学やプログラミングを基礎から学べるか
AIを本格的に学ぶには、線形代数や統計学、微分積分といった数学の知識と、Pythonなどのプログラミングスキルが土台になります。
高校で数学やプログラミングに苦手意識があっても、基礎から丁寧に学べるカリキュラムがあれば安心です。
初学者向けや、文系出身者向けの導入科目が用意されているかも確認しておきたいポイントです。
興味のある研究室や教員がいるか
AI分野は研究の進歩が速く、教員の専門性によって学べる内容の深さが変わります。
興味のある分野を研究している教員や研究室があるかどうかは、進学後の学びの充実度を左右する重要な要素です。
オープンキャンパスや大学のWebサイトで、教員の研究テーマを確認してみましょう。
実習や企業連携が充実しているか
AIは座学だけでなく、実際のデータやシステムに触れながら学ぶことで理解が深まる分野です。
企業と連携したプロジェクト型の授業や、インターンシップの機会が豊富にあるかどうかも、大学選びの重要な判断材料になります。
実務に近い環境で学べるほど、卒業後に即戦力として活躍しやすくなるでしょう。
開発設備や学習環境が整っているか
AIの学習には高性能なパソコンやサーバー、開発環境が欠かせません。
演算処理に対応した設備や、最新のソフトウェア・クラウド環境が整っているかどうかも確認しておきましょう。
設備が充実しているほど、実践的な開発経験を積みやすくなります。
就職実績や卒業後の進路が希望に合うか
AIエンジニアやデータサイエンティストなど、目指す職種への就職実績が豊富かどうかも大切な指標です。
大学の公式サイトでは就職先一覧や就職率が公開されていることが多いため、自分の目指すキャリアと一致しているかを確認しましょう。
入試科目・学費・通学条件が自分に合うか
どれだけ魅力的なカリキュラムがあっても、入試科目や学費、通学のしやすさが自分の状況に合わなければ、継続的に学ぶことは難しくなります。
奨学金制度の有無なども含め、無理なく通える条件かどうかを事前にチェックしておきましょう。
国際工科専門職大学では、オープンキャンパスや各種イベントを随時実施中です。
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AIを学ぶなら専門職大学という選択肢もある
AI学べる学校として今新たに注目されているのが、専門職大学です。
専門職大学とは、簡単にいえば専門学校の「実践」と大学の「専門性」、どちらの強みも兼ね備える新しい大学制度のことです。
一般大学と専門職大学の違い
まずは、一般大学と専門職大学の違いを確認しましょう。
| 比較項目 | 一般大学 | 専門職大学 |
|---|---|---|
| 学びの特徴 | 専門分野に加え、教養や学術研究も幅広く学ぶ | 専門知識と職業現場で必要な実践力を学ぶ |
| 実習 | 内容や割合は大学・学部によって異なる | 卒業に必要な単位の約3分の1以上が実習・実技 |
| 教員 | 教員構成は大学・学部によって異なる | 実務経験を持つ教員を一定割合配置 |
| 企業との連携 | 大学によって異なる | 企業などでの実習や産業界と連携した教育をおこなう |
| 取得できる学位 | 学士 | 学士（専門職） |
一般大学が専門分野に加えて教養や学術研究を幅広く学ぶのに対し、専門職大学は専門知識と現場で必要な実践力を重視したカリキュラムが特徴です。
実習面では、一般大学では内容や割合が大学・学部によって異なるのに対し、専門職大学では卒業に必要な単位の約3分の1以上を実習・実技が占めます。
さらに、企業などでの実習や、業界と連携した教育が強みです。
なお、専門職大学で取得できる「学士（専門職）」とは、一般大学と同等の学位であり、就職活動の際も大卒向けの求人への応募が可能となります。
実践的な学びを重視する人に向いている
専門職大学は、理論だけでなく現場で通用する実践力を重視して学びたい人に向いている進学先です。
企業との連携授業や長期の実習を通じて、在学中から実務経験を積める点は、専門職大学の大きな魅力といえるでしょう。
特にAI分野は、「知識として学ぶ」だけでなく「手を動かして使いこなせるようになる」ことも重視されます。
そのため、実践的に学習できる専門職大学は、AIを学ぶための進学先として非常におすすめです。
AIを実践的に学ぶなら国際工科専門職大学
国際工科専門職大学（IPUT）工科学部 情報工学科 AI戦略コースは、東京・大阪・名古屋にキャンパスを持ち、AI・IT分野に特化した学びを提供しています。
ここでは、国際工科専門職大学の3つの特徴をご紹介します。
AIの基礎からシステム開発まで学べる
数学やプログラミングの基礎から、機械学習を活用したシステム開発まで、段階的に学べるカリキュラムとなっています。
AIエンジニア・ITコンサルタント・データアナリストなど、AIを作る人材と使いこなす人材、どちらも目指せるのが特徴です。
企業連携や実習を通じて実践力を身につけられる
企業と連携したプロジェクト型の授業や実習を通じて、在学中から実践的なスキルを身につけられる環境が整っています。
授業は基本的に実習形式でおこなわれ、2年次からは実際の企業や団体が抱える課題を解決するためのプロジェクトによって、実践的にAI・ITを活用できる人材を目指します。
※カリキュラムは一部変更となる場合があります
学修から就職までサポートを受けられる
入学から卒業、就職に至るまで一貫したサポート体制が整っている点も特徴です。
各クラスに1名担当教員がつく「完全担任制度」により、日々の授業や進路を丸ごとサポートします。
また就職面では、万が一就職できなかった場合に、卒業後最大2年間は学校側が学費を負担する「完全就職保証制度」や、資格取得のサポートなど、バックアップ体制が充実しています。
まとめ
AIを学べる大学を選ぶ際は、以下の7つのポイントを総合的に確認することが大切です。
- 学びたい分野との一致
- 数学・プログラミングの基礎教育
- 研究室や教員の専門性
- 実習や企業連携の充実度
- 設備環境
- 就職実績
- 入試・学費・通学条件
どれか1つだけを見て決めるのではなく、複数の観点を組み合わせて比較することで、入学後のミスマッチを防ぎやすくなります。
なかでも、座学だけでなく実践力を重視して学びたいという人には、専門職大学がおすすめです。
実習・実技の割合が高く、理論と実践をバランスよく学べる環境は、卒業後すぐに現場で活躍したいと考える方にとって大きな強みとなります。
国際工科専門職大学では、AIの基礎から実践的なシステム開発まで一貫して学べます。
業界トップ企業との連携や、著名企業出身のプロフェッショナルによる講義など、生きた知識・スキルを学べる環境が整っています。
AIを学べる進学先を検討している方は、ぜひ資料請求やオープンキャンパスで詳細を確認してみてください。
まずは資料請求やオープンキャンパスで、自分に合った学びの環境かどうかを確認してみてはいかがでしょうか。
AI戦略コース
自動車の「自動運転」や過去の検索キーワードを元に候補をあげる「予測変換」の事例のように、ビッグデータから目的情報を学習・推論し、ユーザのニーズに適した新たなAIサービスをデザインできる人材を育成します。
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