2019/01/21 (MON)プレスリリース

日本初! AIに特化した大学院 人工知能科学研究科を2020年4月に開設

キーワード:その他

OBJECTIVE.

立教大学(東京都豊島区、総長:郭 洋春)は、国内初となるAI(人工知能)に特化した大学院「人工知能科学研究科」(修士課程)を2020年4月に開設します。

アメリカや中国がAI研究開発において世界的な拠点となりつつある一方で、日本国内では人工知能・データサイエンスに携わる人材が大きく不足しています。特にAI人材育成の国内の教育機関による取り組みを俯瞰すると、数ヵ月間の短期的な講座や、研究室単位での部分的な取り組みに留まっているのが現状です。本学が開設する人工知能科学研究科は、機械学習やディープラーニング(深層学習)を中心としたAI領域について学習・研究できるカリキュラムの設置や文理融合型プロジェクトを推進し、各界を代表する企業等との産学連携による社会実装にも積極的に取り組む環境を設けます。

今後は、全学部学生にもAIを学ぶことができる環境を整え、研究者養成のため博士課程を設置することも目指します。

目的

人工知能および革新的なビッグデータ解析技術を駆使することで、自然科学・人文社会科学分野に新しい知を創出することを目指します。そして、人工知能・データサイエンスの深奥を極めた人材を社会に輩出することで、超スマート社会の実現に積極的に貢献することを目的とします。

4つの特長

  1. 機械学習・ディープラーニングの本格的な学習
  2. 「社会科学×AI」による革新的な研究と人材育成
  3. 産学連携による「社会実装」プログラムの充実
  4. 昼夜開講形式で、社会人も学びやすい環境

研究科データ

  • 設置時期:2020年4月
  • 募集定員:63名
  • 所属キャンパス:池袋キャンパス
  • 学位:修士(人工知能科学)
  • 教員数:9名
  • 開講形式:昼夜開講 <平日6時限(18:30~)+土曜日>を中心
  • 選考方法:4月下旬以降に公表予定

※2019年4月下旬に文部科学省へ設置届出を予定しています。また、記載されている内容は予定であり、変更の可能性があります。

参考資料

人工知能と倫理

AIの活用にあたっては、「ELSI」(" Ethical, Legal, and Social Implications"=倫理的、法的、社会的諸問題)に十分な配慮が求められます。本研究科ではAIにかかわるELSIを重点分野と捉え、人工知能の倫理を専門とする教員を配置し、AI ELSIを学ぶ科目を1年次必修とします。

輩出する人材のモデル

AIサイエンティスト
機械学習の数理モデルを深く理解し、高度な情報科学や統計学の知識を持ち、論文から最新のAI技術を実装できる力を育成。先端的な機械学習モデルを主導できる人材を目指します。
AIエンジニア
エンジニアやプログラマー経験のある社会人が、AI関連技術と既存技術と合わせて発展的に生かす力を育成。既存のAI技術をソフトウェアで実装でき、実データに対して機械学習の応用ができる人材を目指します。
AIプランナー
基礎的なAI関連知識を有し、業務活用を企画できる力を育成。ソフトウェア実装を経験し、エンジニアやプログラマーとコミュニケーションできる人材を目指します。
AIプロデューサー
ビジネス経験の豊富な社会人が、幅広く、そして深いAI関連の知識や技術を身に付けます。それらを生かして製品開発やサービスの企画立案を主導できる人材を目指します。

設置科目(予定)

機械学習やディープラーニング(深層学習)など、人工知能・データサイエンス分野の「知の体系」を修得する科目を設置します。企業の先端的なAI開発・事業開拓を授業内容に取り込み、社会での実践的な力を養成する科目(プロジェクトチーム実習)を充実させます。
基幹科目
データサイエンス概論/機械学習/人工知能概論/深層学習/先端科学技術の倫理/統計モデリングⅠ/複雑ネットワーク科学
基礎科目
情報科学概論/数理科学概論/社会情報科学概論/意思決定の科学/計算機科学概論/人工知能の哲学
応用科目
AIビジネス特論/自然言語処理特論/人工知能社会実装/認識技術特論/脳神経科学特論/統計モデリングⅡ/量子情報特論
演習・実習科目
Pythonプログラミング/機械学習演習Ⅰ/機械学習演習Ⅱ/深層学習演習Ⅰ/深層学習演習Ⅱ/社会モデリング演習/輪講Ⅰ/輪講Ⅱ/データサイエンス実習
研究指導科目
プロジェクトチーム実習Ⅰ/プロジェクトチーム実習Ⅱ/特別研究Ⅰ/特別研究Ⅱ/特別研究Ⅲ/修士論文指導演習

研究科開設の背景補足:日本のAI・データサイエンス教育の問題

米国の有力大学では経済学とコンピュータサイエンスのダブルメジャーのように文理を区別せずに学ぶことができます。一方で、日本国内ではデータを分析的に扱うことを学ぶ学部生は極めて少ないのが現状です。本研究科は、多様な学部を卒業した学生が、第2の専門分野として大学院でAI・データサイエンスを修得する新しいタイプの大学院です。