カリキュラム

目標人材像

AI・IoT・ビックデータの各技術を深めたうえで領域を超えた価値創造をグローバルにリード可能な人材
=フルスタック+専門性

人材像①

組み込み・IoTプロフェッショナル
ビジネスやイノベーションを見据え、センサ群とクラウドを組み合わせたIoTシステムを設計構築

人材像②

システムオブシステムズ・品質アーキテクト
システム群から全体を構成、セキュリティを含む多面的品質評価、ビッグデータ分析を通じ改善

人材像③

クラウド・ビジネスイノベーター
ビッグデータに対し人工知能を適用し未来を予測し、クラウド上での適応的なサービス提供や、ビジネスモデルのデザイン&検証をリード

教育プログラムの全体

教育プログラムの特徴

フルスタック
ビジネス、アプリケーション、情報処理、通信・物理の4つの専門領域、総合実践を合わせた5つの領域をカバーする科目群を、iCDやRAMI4.0等を参照モデルとして整理体系化しています。
専門性
各科目は深度に応じ、入門的な内容を扱う「エントリ」、情報系大学院レベルの専門知識を学ぶ「スタンダード」、実問題への応用力を養う「アドバンスト」の3段階があり、PBLなど実践的な教育を行います。
実践性
企業における実課題の解決を想定した「修了制作」を必須とします。修了制作はマンツーマンで指導します。

科目一覧

  • 2018年度は12科目(K1,K3,K4,K6,K7,K9,K10,K11,K13,K14,K15,K17)が開講されます
  • 総合実践領域のK1,K3は必修科目です
  • 正規修了には必修2科目を含む計10科目の履修が必要です
  • MCPC IoTシステム技術検定中級を未取得の方はK4を履修することを強くおすすめいたします
  • 2018年度各科目の開講日時はfixカリキュラムカレンダー(2018年度)でご確認ください

社会人の学びやすさの工夫(社会のニーズに応える工夫)

履修しやすさ

アクセス性
  • 利便性の高い立地コレド日本橋
受講時間の柔軟性
  • 平日夜&土日開講
  • 必修科目の座学部分を(2019年度より)オンライン提供し受講時間の柔軟性を確保
履修科目の多様性と最適化
  • 受講生の環境や目標に応じ、履修モデルコースを提示
  • 各科目を12時間に抑え多数の科目メニューが選択可能
  • 入門科目を設け、受講ハードルを下げる

修了後のニーズに応じた動機づけ

修了制作の活用・発展
  • 全国の大学ネットワークを活用し、多様な制作・研究テーマの希望にあわせて的確に指導マッチング
  • マンツーマン指導を受けた修了制作の成果を指導教員とともに共同研究として発展させることが可能
大学院への接続
  • 修了制作や論文化の結果を大学院入学要件として認め、入学や修了の負担を軽減を検討中

確かに身につく知識と技術

  • iCD/RAMI参照、身につけられる知識・技術を明確
  • 「IoTシステム技術検定 上級」合格レベルを目指す
  • 実践的な授業で、業務との関連付けを容易に