人工知能学における修士号

このカリキュラム マップは、情報技術管理理学修士プログラム全体にわたって学生の能力が段階的に発達していく様子を示しており、各コースが 7 つのプログラム学習成果 (PLO) をどのように導入 (I)、開発 (D)、または習得 (M) させ、最終的に学生がすべての成果の習得を実証するキャップストーン コースに到達するかを示しています。

• TECH 500: テクノロジー管理における倫理的課題
• TECH 650: 機械学習の基礎
• TECH 515: クラウド インフラストラクチャとセキュリティの管理
• TECH 575: IoT 向けビッグデータ分析
• ISTM 615: 応用AI: ビジネス向けソリューション
• TECH 675: 応用自然言語処理とインテリジェントテキスト分析
• TECH 557: モバイルアプリ開発
• TECH 685: 実践的なAI開発と最適化
• TECH 630: ビジネス洞察と意思決定のための高度な AI
• TECH 699: 高度な AI ソリューション - キャップストーン プロジェクト

コアクラス

TECH 500: テクノロジー管理における倫理的課題

このコースは、テクノロジー管理における複雑な倫理的ジレンマを解決するリーダーの育成に重点を置いています。このコースでは、聖書の価値と現代の課題に対する実践的な解決策に重点が置かれています。学生はキリスト教の世界観を通して倫理体系を探求し、ケーススタディを分析し、健全な道徳的判断を下すスキルを身につけます。コース終了時には、参加者はテクノロジー リーダーシップにおける倫理的問題に誠実かつ信仰に基づいた視点で対処できるようになります。

コース受講生の学習成果

• SLO 1: キリスト教の世界観を含むさまざまな倫理的枠組みを使用して、技術管理における複雑な倫理的ジレンマを分析します。(PLO 4)
• SLO 2: IT リーダーシップの役割における倫理的意思決定に対する新興テクノロジーの影響を評価します。(PLO 4、PLO 5)
• SLO 3: 聖書の原則と現代の倫理的課題を統合し、技術管理における信仰に基づくソリューションを開発します。(PLO 4)
• SLO 4: 技術倫理のケーススタディに関する健全な道徳的判断を開発し、明確に表現し、批判的思考と効果的なコミュニケーションを実証します。(PLO 4)
• SLO 5: 専門的な基準とキリスト教の価値観を統合した技術管理の課題に対処するための個人的な倫理的枠組みを作成します。(PLO 4)

TECH 650: 機械学習の基礎

このコースでは、機械学習の包括的な入門を提供し、教師あり学習、教師なし学習、強化学習のパラダイムにわたる理論的基礎と実践的応用を網羅します。学生は、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク、クラスタリング手法など、幅広いアルゴリズムを学習しながら、データ前処理、特徴エンジニアリング、モデル選択、パフォーマンス評価のスキルを身に付けます。AI 開発における倫理的配慮は、全体を通して統合されています。学生は、Python や Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch などのライブラリを使用した実践的なプログラミング課題やプロジェクトを通じて、実践的な経験を積むことができます。

学生の学習成果

• SLO 1: 批判的思考力と分析力を発揮しながら、複雑な現実世界の問題に対するさまざまな機械学習アルゴリズムの適合性を評価します。(PLO 1、PLO 5)
• SLO 2: データ分析と予測における多面的な課題に対処するために、複数のアルゴリズムと手法を統合した機械学習モデルを合成します。(PLO 1)
• SLO 3: 偏見、公平性、社会的影響の問題を考慮した、倫理的に責任ある機械学習ソリューションを作成します。(PLO 4)
• SLO 4: 機械学習モデルのパフォーマンスと限界を評価するための厳密な実験を設計および実施し、高度な研究および分析機能を実証します。(PLO 3)
• SLO 5: 高度なコミュニケーション スキルを発揮して、複雑な機械学習の概念と結果を技術者と非技術者の両方の聴衆に定式化し、伝えます。(PLO 2)

TECH 515: クラウド インフラストラクチャとセキュリティの管理

このコースでは、クラウドベースの運用とセキュリティに重点を置き、情報技術 (IT) におけるエンタープライズ データ管理とネットワーク テクノロジーの概要を説明します。学生は、ネットワーク テクノロジー、クラウド アーキテクチャ、データ センター運用について学習し、安全な IT インフラストラクチャ、データ保護の原則、クラウド環境における運用効率に重点を置きます。また、このコースでは業界標準と規制への準拠についても取り上げ、学生がエンタープライズ IT の複雑な状況に対応できるように準備します。

学生の学習成果

• SLO 1: 複雑なクラウドベースのネットワーク アーキテクチャを評価し、エンタープライズ レベルの IT インフラストラクチャに最適なソリューションを設計します。(PLO 3)
• SLO 2: クラウド セキュリティのベスト プラクティスを統合して、新たな脅威や規制コンプライアンスに対応する包括的なリスク管理戦略を作成します。(PLO 3)
• SLO 3: スケーラビリティ、パフォーマンス、コスト効率を最適化し、クラウド環境向けの革新的なデータ管理およびストレージ ソリューションを作成します。(PLO 1)
• SLO 4: キリスト教の管理の観点から IT 実践を批評し、企業環境における責任あるテクノロジー利用のための倫理的枠組みを策定します。(PLO 4)
• SLO 5: クラウド コンピューティングとエンタープライズ IT の新たなトレンドが組織の運用に与える影響を予測し、これらのテクノロジーを安全に活用するための適応戦略を策定します。(PLO 5)

TECH 575: IoT 向けビッグデータ分析

このコースでは、ビッグデータ処理フレームワークである Apache Spark について、大規模データセット分析への応用に焦点を当てて紹介します。受講者は、Python を使用して Spark の機能を活用し、高度なデータ操作手法、機械学習アプリケーション、実際の問題解決シナリオを学習します。コース終了時には、受講者はデータ分析と機械学習モデル開発のための Spark の習熟度を習得します。

学生の学習成果

• SLO 1: Python プログラミングと Apache Spark フレームワークを統合して、高度なビッグ データ分析ソリューションを設計および実装します。(PLO 1)
• SLO 2: Spark 2.0 DataFrame 構文を評価および適用して、複雑なデータ処理タスクを最適化し、分析効率を向上させます。(PLO 3)
• SLO 3: Spark の MLlib を使用して高度な機械学習モデルを作成し、批評し、現実世界の分類問題を解決します。(PLO 1、PLO 5)
• SLO 4: テキスト分析と分類に Spark を活用し、スパム フィルターなどの革新的な自然言語処理アプリケーションを開発および評価します。(PLO 1、PLO 5)
• SLO 5: 大規模データ分析技術の社会的影響を批判的に検討し、管理とプライバシーに関するキリスト教の原則を統合したビッグデータ分析の倫理的枠組みを策定します。(PLO 4)

TECH 615: 応用AI: ビジネス向けソリューション

このコースでは、AI が業界全体に及ぼす影響を紹介し、AI スキルに対する需要の高まりに対処します。学生は、ディープラーニング、強化学習、自然言語処理、コンピューター ビジョン、ロボット工学を学びます。カリキュラムは、顧客離れの予測、画像認識、株価予測、推奨システム、NLP アプリケーションなど、現実世界のビジネス課題の解決に重点を置いています。

学生の学習成果

• SLO 1: さまざまな業界に対する AI の影響を評価し、傾向を分析して将来の発展を予測します。(PLO 1、PLO 5)
• SLO 2: 顧客離脱予測や株価予測などのビジネス上の問題を解決するために、人工ニューラル ネットワークを設計および実装します。(PLO 1)
• SLO 3: 画像認識と時系列分析のために畳み込みニューラルネットワークと再帰型ニューラルネットワークを使用して AI モデルを開発します。(PLO 1)
• SLO 4: 顧客体験とビジネス運営を強化するために、推奨システムと自然言語処理アプリケーションを作成して評価します。(PLO 1、PLO 5)
• SLO 5: AI 実装における倫理的考慮事項を、管理と人間の尊厳に関するキリスト教の原則と統合し、ビジネス アプリケーション向けの責任ある AI 戦略を策定します。(PLO 4)

TECH 675: 応用自然言語処理とインテリジェントテキスト分析

このコースでは、コンピューターと人間の言語インタラクションに焦点を当てた AI のサブフィールドである自然言語処理 (NLP) について学びます。学生は、RNN やトランスフォーマーなどの高度なディープラーニング アーキテクチャを学習しながら、テキストの前処理、トークン化、品詞タグ付け、固有表現認識、感情分析、機械翻訳について学びます。このコースでは、学生がさまざまなドメインにわたって革新的な NLP ソリューションを実装できるように準備します。

学生の学習成果

• SLO 1: 複雑な NLP アルゴリズムとアーキテクチャを分析し、その理論的基礎と実用的な意味を理解していることを示します。(PLO 1)
• SLO 2: 現実世界の言語処理の課題に対処するために、ツールとライブラリを使用して高度な NLP ソリューションを設計および実装します。(PLO 1)
• SLO 3: さまざまな NLP モデルとテクニックのパフォーマンスと限界を評価し、さまざまなアプリケーションへの適合性を評価します。(PLO 3、PLO 5)
• SLO 4: 偏見、公平性、社会的影響の問題を考慮し、倫理的に責任のある NLP アプリケーションを開発します。(PLO 4)
• SLO 5: 複雑な NLP 概念を統合して技術者と非技術者の両方の聴衆に伝え、科学的な文章作成とプレゼンテーションの熟練度を示します。(PLO 2)

組織学習成果（ILO）

• ILO 1: 生徒は効果的にコミュニケーションをとることができる。
• ILO 2: 生徒は知識の獲得と応用のために探究の方法を使用します。
• ILO 3: 生徒は信仰と倫理的推論を適用して具体的な問題に取り組みます。
• ILO 4: 生徒は学習の人生を追求するために創造的かつ批判的に考えます。
• ILO 5: 生徒は文化的に多様な世界に関わり、他者との関係を強化します。

プログラム学習成果 (PLO)

• PLO 1: 最先端の方法論、アルゴリズム、テクノロジーを使用して高度な AI ソリューションを開発および実装し、さまざまな分野にわたる複雑な現実の問題に対処します。(ILO 2、ILO 4)
• PLO 2: 共同プロジェクト管理の能力と、技術者と非技術者の両方の聴衆に対する複雑な AI コンセプトの効果的なコミュニケーション能力を実証します。(ILO 1、ILO 5)
• PLO 3: 特にクラウドベースおよび分散コンピューティング環境における AI システムのパフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティを評価および最適化します。(ILO 2、ILO 4)
• PLO 4: AI ソリューションの開発と展開において、キリスト教の世界観に基づくものも含めた倫理的配慮を統合し、責任ある AI の実践を実証し、公平性、プライバシー、社会的影響の問題に対処します。(ILO 3、ILO 5)
• PLO 5: AI の現在の動向と新たな動向を批判的に分析し、ビジネスと社会への潜在的な影響を評価し、組織の状況に適用するための革新的な戦略を策定します。(ILO 2、ILO 4、ILO 5)