2023年度
シ ラ バ ス
（講義計画）

学校法人 立志舎
東京ITプログラミング＆会計専門学校【ITビジネス学科】

昼間部
頁数 科目区分

分類

必修
選択必修

ビジネス専門課程
授業科目

就職ゼミナールⅠ

1
共通

必修

就職ゼミナールⅡ

2
一般科目
3

共通

4

A群

選択必修 就職セミナー
選択必修 ビジネスマナー

テクノロジⅠ

5
6

共通

必修

テクノロジⅡ

7

ストラテジ／マネジメント

8

科目A試験対策

9

情報処理技術者試験対策Ⅰ

10

情報処理技術者試験対策Ⅱ

11

Ｊａｖａ
Ｊａｖａ演習

12
共通

選択必修

13

アルゴリズム14

情報分析演習15

Ｐｙｔｈｏｎ16

Ｐｙｔｈｏｎ演習

17

システム開発Ⅰ

18

A群

選択必修 Ｗｅｂデザイン

19

B群

選択必修 ＡＩリテラシー

20

共通

80

4

80

4

20

1

80

4

4

80

4

4

80

4

2

40

2

2

40

2

4

80

4

4

80

4

4

80

4

4

80

4

4

80

4

4

80

4

4

80

4

4

80

4

2

40

2

2

40

2

40

2

20
60

4

授業時数

20
60
5
15

4

1
20
60

20
60
20
60
10
30
10
30
20
60
20
60
20
60
20
60
20
60
20
60
20
60
20
60
10
30
10
30
10
30

単位数

4

2

4

80

4

4

80

4

4

80

4

4

80

4

4

80

4

2

40

2

4

80

4

8

160

8

20
60
20
60
20
60
10
30
20
60
10
30
20
60
20
60
20
60
10
30
80

4

80

4

4

80

4

4

80

4

2

40

2

4

80

4

2

40

2

4

80

4

4

80

4

4

80

4

2

40

2

4

80

4

必修科目合計
280
14
80
4
360
選択必修科目合計
A群
780
39
800
40
1580
B群
780
39
800
40
1580
卒業に必要な総授業時数
920
46
800
40
1720
※選択必修科目については、1年次32単位以上、2年次36単位以上を取得する。

18

ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ
ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ演習
ＨＴＭＬ／ＣＳＳ

24
選択必修

25

Ｗｅｂアプリ開発

26

バージョン管理27

モバイルアプリ開発

28

卒業制作

29

機械学習Ⅰ

30

機械学習Ⅱ

31

ディープラーニングⅠ

32

ディープラーニングⅡ

33

データサイエンスⅠ
選択必修 データサイエンスⅡ

35

ビジネスＡＩ

36

Ｇ検定対策Ⅰ37

Ｇ検定対策Ⅱ

38

Ｗｅｂデザイン

39

単位数
合計

単位数

2

専門科目

B群

授業時数
合計

授業時数

40

23

34

第二学年

2

選択必修 プレゼンテーション演習

サーバ構築演習

Ａ群

講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
演習

第一学年

10
30
20
60
20
60
20
60
20
60
20
60
10
30
20
60
160

21
22

授業
形態

ITビジネス学科[２年制]

卒業演習

講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
講義
演習
演習

79
79
86

科目名： 就職ゼミナールⅠ

開講年次：１年

単位数：４

種類：一般科目

分類：必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員,実務経験のある教員[講義主要目標及び講義概要]
卒業後の進路選択を考える前段階として、職業についての考え方、企業研究や自己分析の仕方を学ぶ。また、社会人として必要とされる基本的なものの見方や考え方、行動の仕方を理解し、礼儀・マナーについても学ぶ。
[講義・演習項目]
１. 職業についての考え方

８. 映像等による事例研究

２. 業界に関する予備知識

９. 就職試験演習

３. 職種に関する予備知識
４. 就職活動に関する予備知識
５. 企業研究の仕方
６. 自己分析の仕方
７. 礼儀・マナーの知識[テキスト]定番ＳＰＩ基礎ベイシック、定番ＳＰＩ問題集、必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に提出されたレポート及び報告書、出席等を総合して判断する。

1

科目名： 就職ゼミナールⅡ

開講年次：２年

単位数：４

種類：一般科目

分類：必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
企業の採用試験に向けて自己分析し、受験する企業の研究を行い熱意が伝わる志望動機を考える。また、筆記試験対策演習や面接試験練習、及びグループディスカッ
ションを通して、どのように発言すれば趣旨を伝えることができるのかなどの伝達方
法や表現方法について学習する。
[講義・演習項目]
１. 自己分析
２. 業界研究３. 職種研究４. 企業研究５. 筆記試験対策演習
６. 面接試験練習７. グループディスカッション[テキスト]
一般常識チェック＆マスター、必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

2

科目名： 就職セミナー

開講年次：１年

単位数：１

種類：一般科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：２０

担当教員：本学教員,実務経験のある教員[講義主要目標及び講義概要]
卒業後の進路選択を考える前段階として、日々の学生生活を有意義なものとする意
識の高揚を目指す。特に、社会人として必要とされる基本的なものの見方や考え方・行動の仕方の理解を深め、礼儀・マナーの修得、面接練習等を行う。
[講義・演習項目]
１. 職業についての考え方

８. 映像等による事例研究

２. 就職を取り巻く社会状況の分析

９. 就職試験演習

３. 就職活動の予備知識

10. 面接練習

４. 官公庁研究及び企業研究の方法
５. 自己分析の仕方
６. 礼儀・マナーの知識
７. 敬語表現[テキスト]
種々のプリント、映像等を中心とする。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のレポート内容、出席等を総合して判断する。

3

科目名： ビジネスマナー

開講年次：２年

単位数：４

種類：一般科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：実務経験のある教員（システム開発を受託している企業担当者であり、実務経験に基づいてビジネ
スマナー関する授業を行う。）[講義主要目標及び講義概要]
ビジネスマナーの基本的な知識とスキルを習得し、入社に向けての不安解消と入社
後のイメージを明確にする。また、社会人と学生の違い、組織人としての自覚を醸成する。

[講義・演習項目]
１. ビジネスマナーとは

６. オフィスワーク

２. 社会人の心構え

７. ロジカルコミュニケーション

３. 社会のルール

８. 実技・演習

４. ビジネスシーンでの言葉遣い
５. ビジネス文書の作成[テキスト]
産学連携講座 ビジネスマナーと仕事の進め方[成績評価]
成績評価は、連携する企業と事前に打ち合わせを行って取り交わした方法と、授業期間中に提出されたレポート及び報告書、出席率等を総合して判断する。

4

科目名： テクノロジⅠ

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
テクノロジ分野であるハードウェア、情報処理システム、ソフトウェア、データベースなどの分野に関して、基本的な知識を修得するための講義・演習を行う。

[講義・演習項目]
１. ハードウェア
２. 情報処理システム
３. ソフトウェア
４. データベース[テキスト]
ＩＴワールド、基本情報技術者 科目A問題集[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

5

科目名： テクノロジⅡ

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
テクノロジ分野であるネットワーク、セキュリティ、データ構造とアルゴリズムなどの分野に関して、基本的な知識を修得するための講義・演習を行う。

[講義・演習項目]
１. ネットワーク
２. セキュリティ
３. データ構造とアルゴリズム[テキスト]
ＩＴワールド、基本情報技術者 科目A問題集[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

6

科目名： ストラテジ／マネジメント

開講年次：１年

単位数：２

種類：専門科目

分類：必修

授業方法：講義・演習

授業時数：４０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
ストラテジ・マネジメント分野である企業と法務、経営戦略、情報システム戦略、
開発技術、プロジェクトマネジメント、サービスマネジメント，システム監査と内部統制などの分野に関して、基本的な知識を修得するための講義・演習を行う。
[講義・演習項目]
１. 企業と法務
２. 経営戦略３. 情報システム戦略
４. 開発技術
５. プロジェクトマネジメント
６. サービスマネジメント
７. システム監査と内部統制[テキスト]
ＩＴ戦略とマネジメント、基本情報技術者 科目A問題集[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

7

科目名： 科目Ａ試験対策

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
基本情報講座の修了認定試験受験にあたり必要となるテクノロジ、マネジメント、
ストラテジの分野の問題演習を行い、知識の定着を図る。

[講義・演習項目]
１. テクノロジ問題演習
２. マネジメント問題演習
３. ストラテジ問題演習
４. 総合問題演習[テキスト]
基本情報技術者 科目A問題集、種々のプリント[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

8

科目名： 情報処理技術者試験対策Ⅰ

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
プログラム、アルゴリズム分野において、演習を通じて実践力を修得し、基本情報技術者試験の対策を実施する。

[講義・演習項目]
１. 集計に関するアルゴリズム
２. 数学的処理（多項式計算や行列など）に関するアルゴリズム
３. データ操作（探索・整列・リスト構造など）に関するアルゴリズム
４. 画像処理（座標制御）に関するアルゴリズム
５. 文字列操作（文字列探索・置換・複写など）に関するアルゴリズム
６. その他アルゴリズム
７. 基本情報技術者試験対策[テキスト]
基本情報技術者科目B問題集、種々のプリント[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

9

科目名： 情報処理技術者試験対策Ⅱ

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
情報セキュリティ技術と情報セキュリティ管理に関する基本的な知識を学習し、基本情報技術者試験のセキュリティ分野対策を実施する。

[講義・演習項目]
１. 情報セキュリティの概念
２. 情報セキュリティ技術
３. 情報セキュリティ管理
４. 物理的・人的・技術的セキュリティ対策
５. セキュリティ演習実装技術
６. 基本情報技術者試験対策[テキスト]
ITワールド、基本情報技術者試験科目B問題集、種々のプリント[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

10

科目名： Java

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
Javaプログラミングの基礎的な知識と技術を身につけるため、構造化プログラミン
グとオブジェクト指向プログラミングの基本について講義・演習を行う。

[講義・演習項目]
１. Javaの特徴と開発手順

８. インスタンスの生成と利用

２. Javaプログラムの基本

９. アクセスレベルとパッケージング

３. 演算子10. 参照型配列とArrayListクラス

４. 配列

11. クラスの拡張

５. 制御構造12. オーバライド

６. メソッド

13. インタフェース

７. オブジェクト指向とクラス定義

14. プリモフィズム[テキスト]Javaプログラミング、Javaプログラミング能力認定試験 3級過去問題集[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

11

科目名： Java演習

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
Javaの理解を深めるため，例外処理やコレクション、ファイル入出力、スレッド、
ネットワーク、GUIフレームワークなどの実用的な知識・技術に関する講義・演習を行う。
[講義・演習項目]
１. パッケージとJava API

８. GUIアプリケーション

２. 例外処理

９. グラフィックスとマウスイベント

３. スレッド

10. ネットワーク

４. ガーベッジコレクションとメモリ

11. 一歩進んだJavaプログラミング

５. コレクション
６. ラムダ式
７. 入出力[テキスト]
Java 第3版 実践編 アプリケーション作りの基本[成績評価]
授業期間中に実施される種々の課題、成果物、出席等を総合して判断する。

12

科目名： アルゴリズム

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
コンピュータでデータを処理するためのデータ構造と、それらに関連する各種アルゴリズムについて基本的な知識の修得を図る。

[講義・演習項目]
１. データ構造（配列、リスト、スタック・キュー、木構造）
２. アルゴリズムの基本
３. 基本データ処理
４. 配列操作
５. 文字列操作
６. 探索アルゴリズム
７. 整列アルゴリズム
８. その他のアルゴリズム[テキスト]
ITワールド、はじめてのアルゴリズム、種々のプリント[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

13

科目名： 情報分析演習

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：実務経験のある教員（システム開発を受託している企業担当者であり、実務経験に基づいてデータ分析に関する授業を行う）
及び本学教員[講義主要目標及び講義概要]
Microsoft社のビジネスソフトExcelの基本機能と操作方法に関する講義・演習を行う。また、表計算ソフトを用いて業務データを分析し、表やグラフを駆使した的確な報告書の作成およびプレゼンを実践する。
[講義・演習項目]
１. Excelの概要

８. 関数の利用

２. ワークシートやブックの作成と管理

９. グラフ作成

３. セルやセル範囲のデータの管理

10. データベース機能操作

４. テーブルの作成

11. ピボットテーブルの利用

５. 数式や関数を使用した演算の実行

12. 情報分析演習

６. グラフやオブジェクトの作成

13. 分析結果の報告と評価

７. 総合演習[テキスト]
よくわかるマスター MOS Excel 365＆2019 対策テキスト&問題集
Excel利活用 情報分析演習[成績評価]
成績評価は、連携する企業と事前に打ち合わせを行って取り交わした方法と、授業期間中に提出されたレポート及び報告書、出席率等を総合して判断する。

14

科目名： Python

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
Pythonプログラミングの基礎的な知識と技術を身につけるため、Javaとの違いを確認しながら、Python特有の表現を中心に講義・演習を行う。

[講義・演習項目]
１. Pythonの特徴と開発手順

８. テキストファイルの入出力

２. 値と変数

９. グラフ描画

３. 標準ライブラリ

10. NumPyの配列

４. 条件分岐、繰り返し、例外処理

11. 機械学習

５. リスト、タプル、セット、辞書
６. 関数
７. クラス定義[テキスト]
詳細! Python 3 入門ノート[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

15

科目名： Python演習

開講年次：１年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
Pythonを用いた基礎的なGUIアプリケーション開発技術を身につけ、また、様々なア
ルゴリズムを学習するため、GUIフレームワークを用いた基本的なゲーム開発に関する講義・演習を行う。
[講義・演習項目]
１. 簡単なミニゲームの作成
２. キャンパスへの図形の描画
３. 三目並べゲームの作成
４. 神経衰弱ゲームの作成
５. リバーシゲームの作成
６. エアホッケーゲームの作成[テキスト]
Pythonで作って学べる ゲームのアルゴリズム入門、Pyhon3スキルアップ教科書、配布プリント[成績評価]
授業期間中に実施される種々の課題、成果物、出席等を総合して判断する。

16

科目名： システム開発Ⅰ

開講年次：１年

単位数：２

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：４０

担当教員：実務経験のある教員（システム開発を受託している企業担当者であり、実務経験に基づいてシステム開発に関する授業を行う）
及び本学教員[講義主要目標及び講義概要]
企業と連携しながら、システム開発全体の理解やアルゴリズム、データベースなどの知識を習得する。また、グループ学習を通じて、コミュニケーション能力を向上させる。
[講義・演習項目]
１. システム全体像の理解
２. グループミーティング
３. フローチャートの作成
４. ＳＱＬ操作
５. スケジュール管理[テキスト]
システム開発入門、ＩＴワールド[成績評価]
成績評価は、連携する企業と事前に打ち合わせを行って取り交わした方法と、授業期間中に提出されたレポート及び報告書、出席等を総合して判断する。

17

科目名： Ｗｅｂデザイン

開講年次：１年

単位数：２

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：４０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
基礎的なＷｅｂサイトを制作できるように、ＨＴＭＬとＣＳＳ、Ｗｅｂデザインに関する基本的な知識と技術に関する講義・演習を行う。

[講義・演習項目]
１. Ｗｅｂサイト制作の基礎知識
２. ＨＴＭＬコーディングの基本
３. ＣＳＳコーディングの基本
４. Ｗｅｂデザインの基礎知識
５. Ｗｅｂサイト制作の実践
６. Ｗｅｂサイトの公開方法[テキスト]
世界一わかりやすい ＨＴＭＬ＆ＣＳＳコーディングとサイト制作の教科書[成績評価]
授業期間中に実施される種々の課題、成果物、出席等を総合して判断する。

18

科目名： AIリテラシー

開講年次：１年

単位数：２

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：４０

担当教員：本学教員,実務経験のある教員[講義主要目標及び講義概要]
AIの概要、AIの歴史、AI技術の基礎について学習する。また、機械学習・深層学習についても学び、人工知能の技術的なポイントを理解できるようにし、AI検定の合格を目指す。
[講義・演習項目]
１. AIの概要

６.

深層学習

２. AIの歴史

７.

深層学習の種類

３. AI分野の課題

８.

産業への応用、AI社会の実現に向けて

４. AIの関連知識

９.

知的財産の保護５. 機械学習

１０. 基礎数学[テキスト]
図解で早わかり人工知能がまるごとわかる本
AIリテラシー講座（サーティファイ）、必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

19

科目名： プレゼンテーション演習

開講年次：２年

単位数：２

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：４０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
プレゼンテーションソフトを用いた業務や作業を効率的に行えるようになるため、Microsoft社のビジネスソフトPowerPointの基本的な機能と操作方法に関する講義・演
習を行う。
[講義・演習項目]
１. PowerPointの概要
２. プレゼンテーションの作成と管理
３. テキスト、図形、画像の挿入と書式設定
４. 表、グラフ、SmartArt、メディアの挿入
５. 画面切り替えやアニメーションの適用
６. 複数のプレゼンテーションの管理
７. 総合演習[テキスト]
よくわかるマスター MOS PowerPoint 365＆2019 対策テキスト&問題集[成績評価]
授業期間中に実施される種々の課題、成果物、出席等を総合して判断する。

20

科目名： サーバ構築演習

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
LinuxOSの基礎的な操作・設定方法を理解し、基本的なサーバ構築を行えるようになるため、CentOSを題材として、LinuxOSのコマンドや設定ファイルの記述方法、また、
DNSサーバやWebサーバなどのサーバ構築に関する講義・演習を行う。
[講義・演習項目]
１. Linuxとは

８. シェルスクリプト

２. Linuxのインストール

９. ネットワークの設定と管理

３. 基本的なコマンド

10. DNSサーバの構築

４. 正規表現とパイプ

11. Webサーバの構築

５. viエディタ

12. メールサーバの構築

６. 管理者の仕事
７. ユーザ権限とアクセス権[テキスト]
Linux標準教科書、Linuxサーバー構築標準教科書[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

21

科目名： ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
インタラクティブなＷｅｂサイトを制作するための基礎的な知識と技術を身につけるため、JavaScriptの基本文法、jQueryなどの基礎知識に関する講義・演習を行う。

[講義・演習項目]
１. JavaScriptの特徴と開発手順

８． Ajaxの基礎知識

２. アウトプットの基本

９． アニメーション作成

３. JavaScriptの文法と基本的な機能

10． Webサイトの制作

４. インプットとデータの加工
５. 応用テクニック
６. jQueryの基礎
７. 外部データの活用[テキスト]
確かな力が身につくJavaScript「超」入門[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

22

科目名： ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ演習

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
クラウドIDEであるMonacaを利用して、HTML5/CSS3/JavaScriptによるモバイルアプ
リケーションの開発技術を身につける。Monacaの使用方法と、カメラやGPSなどを利用したネイティブアプリの作成に関する講義・演習を行う。
[講義・演習項目]
１. Monacaの基本と各種設定
２. HTMLとCSSの基礎知識
３. JavaScriptの基礎知識
４. イベント、DOM、フォームの基礎知識
５. デバッグの手法
６. ハードウェア機能の利用
７. サンプルアプリの作成[テキスト]Monacaで学ぶ初めてのプログラミング[成績評価]
授業期間中に実施される種々の課題、成果物、出席等を総合して判断する。

23

科目名： ＨＴＭＬ／ＣＳＳ

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
HTML、CSSを使ってユーザ体験を考慮したWebコンテンツを設計・制作できるスキル
や、スマートフォンや組み込み機器など、ブラウザが利用可能な様々なデバイスに対応したコンテンツを制作できるスキルや知識を身に付けるための講義・演習を行う。
[講義・演習項目]
１. HTML
２. CSS
３. レスポンシブWebデザイン
４. API概要
５. Web関連の規格と技術[テキスト]
HTML5プロフェッショナル認定試験レベル１対策テキスト
HTML5プロフェッショナル認定試験レベル１スピードマスター問題集[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

24

科目名： Ｗｅｂアプリ開発

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
基礎的なWebアプリケーション開発技術を身につけるため、PythonによるWebアプリ
ケーション開発フレームワークであるDjangoの基本的な機能に関する講義・演習を行う。
[講義・演習項目]
１. Djangoの概要と開発環境の構築
２. ビューとテンプレート
３. モデルとデータベース
４. データベースの実践的な利用方法
５. サンプルアプリケーションの開発
６. サンプルアプリケーションへの機能追加[テキスト]
Python Django3 超入門[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

25

科目名： バージョン管理

開講年次：２年

単位数：２

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：４０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
バージョン管理の考え方と実践方法を理解し、効率的な開発手法を身につけるため、Gitの特徴とその代表的なコマンド、また、GitHubの基本的な利用方法に関する講義・演習を行う。
[講義・演習項目]
１. Gitの基本
２. Gitのインストールと設定
３. ローカルリポジトリ操作の基本
４. GitHubの使用準備と基本的な利用方法
５. リモートリポジトリ操作の基本
６. ブランチの利用とGitHubフロー７. コンフリクトへの対処[テキスト]
いちばんやさしい Git＆GitHubの教本 第2版[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

26

科目名： モバイルアプリ開発

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習 授業時数：８０
担当教員：実務経験のある教員（アプリ開発を受託している企業担当者であり、実務経験に基づいてアプリ
リ開発に関する授業を行う。）[講義主要目標及び講義概要]
ニフクラmobilebackendを利用してクラウドデータベースを利用した実践的なモバイ
ルアプリの開発技術を身につけるための講義・演習を行う。

[講義・演習項目]
１. バックエンド利用準備

６． ポインタとリレーションの基本

２. バックエンド入門

７． ポインタとリレーションの応用

３. バックエンドアプリ開発入門

８． 位置情報検索機能

４. データの取得

９． 会員管理・認証機能

５. データの更新と削除

10． データの参照権限[テキスト]Monacaとニフクラmobile backendで学ぶ初めてのプログラミング[成績評価]
成績評価は、連携する企業と事前に打ち合わせを行って取り交わした方法と、授業期間中に提出された成果物及び報告書、出席等を総合して判断する。

27

科目名： 卒業制作

開講年次：２年

単位数：８

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：１６０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
アプリケーション開発のプロジェクトチームを発足して、Ｗｅｂまたはモバイルア
プリケーション開発を行う。ペアプログラミング、バージョン管理、進捗管理などの手法を取り入れてプロジェクトを進める。
[講義・演習項目]
１. プロジェクトチーム発足
２. メンバーの役割の決定
３. テーマ発表
４. スケジュール作成
５. アプリ開発
６. 発表会[テキスト]
特になし[成績評価]
授業期間中に提出された成果物及び報告書、出席等を総合して判断する。

28

科目名： 機械学習Ⅰ

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
機械学習の概要を理解し、機械学習で必要となるデータ分析の方法を理解する。また、教師あり学習の基本的な考え方を身に付け、NumPy・Matplotlib・sklearnといったライブラリを使いこなせるようにする。
[講義・演習項目]
１. 機械学習の概念

８.

確率的分類

２. 機械学習の流れ

９.

決定木

３. NumPy

10.

線形回帰

４. Matplotlib

11.

重回帰分析

５. sklearn

12.

ロジスティック回帰

６. 線形判別分析

13.

ランダムフォレスト

７. SVM（サポートベクタマシン）

14.

総合演習（自由課題）[テキスト]
AI機械学習入門
スッキリわかる機械学習入門、必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

29

科目名： 機械学習Ⅱ

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
クラスタリング手法について理解する。また、機械学習の応用問題に取り組める力を身に付け、様々な形式のデータに対して、加工・解析し、学習を行えるようにする。
[講義・演習項目]
１. 機械学習の基礎復習

８.

時系列データ

２. 予測性能評価

９.

応用演習課題1

３. クラスタリング概要

10.

応用演習課題2

４. 階層クラスタリング

11.

応用演習課題3

５. 非階層クラスタリング

12.

Kaggle基礎

６. 数値データ演習

13.

Kaggle演習1

７. 画像データ演習

14.

Kaggle演習2[テキスト]
スッキリわかる機械学習入門、必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

30

科目名： ディープラーニングⅠ

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
ディープラーニングの基本的な仕組みを理解し、CNN/RNNについても理解を深める。
また、Kerasを用いて自分でディープラーニングを用いたモデル構築を行えるようにする。
[講義・演習項目]
１. ディープラーニングの概念

８.

ディープニューラルネットワーク

２. 活性化関数

９.

OpenCV３. 順伝播・逆伝播

10.

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

４. Pandas

11.

再帰的ニューラルネットワーク（RNN）

５. ニューラルネットワーク

12.

LSTM

６. 多層パーセプトロン（MLP）

13.

過学習

７. Keras

14.

自然言語処理[テキスト]
あたらしい人工知能技術の教科書、必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

31

科目名： ディープラーニングⅡ

開講年次：２年

単位数：２

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：４０

担当教員：本学教員,実務経験のある教員[講義主要目標及び講義概要]
応用問題に取り組める力を身に付ける。MNIST形式のデータを用いて、学習データの生成から学習モデルの選定まで行い、予測の精度を高めるための工夫を行う。

[講義・演習項目]
１. ディープラーニング基礎復習
２. MNIST形式
３. 正則化のためのデータ加工
４. 画像データの生成
５. MNIST形式の作成
６. CNNによるMNIST判定
７. 予測精度向上の工夫[テキスト]
AI機械学習実践、必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

32

科目名： データサイエンスⅠ

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
Pythonを用いてデータ分析の基本的な手法を身に付け、データ分析に必要となるデータの収集方法についても理解する。また、「Python3エンジニア認定データ分析試
験」の合格を目指す。
[講義・演習項目]
１. データサイエンスの概念

８.

主成分分析

２. データ分析の目的

９.

行列因子分解３. データの収集と前処理

10.

次元削減手法

４. 基本統計量11.

多次元削減手法

５. データの種類

12.

データの収集（オープンデータ）

６. データの整形

13.

データの収集（WebAPI）

７. 次元削減14.

データの収集（スクレイピング）[テキスト]
あたらしいデータ分析の教科書、必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

33

科目名： データサイエンスⅡ

開講年次：２年

単位数：２

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：４０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
データサイエンスの応用問題に取り組める力を身に付ける。また、Kaggleによるデータ分析を行い、実務的なデータ分析の演習を行う。

[講義・演習項目]
１. データサイエンス基礎復習
２. 評価方法
３. Webスクレイピング
４. アンサンブル学習
５. ハイパーパラメータ最適化
６. 応用演習課題
７. Kaggle基礎[テキスト]
あたらしいデータ分析の教科書、必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

34

科目名： ビジネスAI

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
MicrosoftAzureを用いてノンプログラミングによる課題の解決方法を身に付ける。
自然言語、画像、時系列データといった様々な形式のデータを扱えるようにする。また、PowerBIを用いて、様々なデータの加工、分析を行い、レポートの作成できるようにする。
[講義・演習項目]
１. Azureの使い方

８.

画像処理

２. データ入出力

９.

時系列データ３. 教師あり学習

10.

音声データ

４. 教師なし学習11.

PowerBI基礎

５. 交差検証（クロスバリデーション）

12.

PowerBIによる商品分析

６. クラスタリング

13.

PowerBIによる顧客分析

７. 自然後処理

14.

基礎演習課題[テキスト]
できる Power BI データ集計・分析・可視化ノウハウが身に付く本必要に応じプリントを配布する。
[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

35

科目名： G検定対策Ⅰ

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
G検定の合格を目指すために、人工知能、機械学習の基礎知識を固める。人工知能の動向、人工知能の歴史についても学び、人工知能の概観についても知識を深める。

[講義・演習項目]
１. 人工知能の定義
２. 人工知能研究の歴史
３. 探索・推論
４. 知識表現
５. 機械学習・深層学習（ディープラーニング）
６. 人工知能分野の問題
７. 代表的な手法１（教師あり学習・教師なし学習）
８. 代表的な手法２（強化学習）
９. モデルの評価（評価指標）[テキスト]
ディープラーニングG検定公式テキスト
最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

36

科目名： G検定対策Ⅱ

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
ディープラーニングの概要、手法について理解する。また、AIを活用した事例についても学び、AIを様々な分野に応用できる知識を身に付け、G検定の合格を目指す。

[講義・演習項目]
１. ニューラルネットワークとディープラーニング
２. ディープラーニングのアプローチ
３. ディープラーニングの実現
４. 活性化関数
５. 学習率の最適化（勾配降下法）
６. 畳み込みニューラルネットワーク
７. 深層生成モデル
８. 画像認識分野での応用
９. 音声処理と自然言語処理分野
１０. 深層強化学習
１１. ディープラーニングの社会実装に向けて
１２. 産業への応用[テキスト]
ディープラーニングG検定公式テキスト
最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集[成績評価]
授業期間中に実施される種々のテスト、学期末試験、出席等を総合して判断する。

37

科目名： Ｗｅｂデザイン

開講年次：２年

単位数：２

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：４０

担当教員：本学教員[講義主要目標及び講義概要]
基礎的なＷｅｂサイトを制作できるように、ＨＴＭＬとＣＳＳ、Ｗｅｂデザインに関する基本的な知識と技術に関する講義・演習を行う。

[講義・演習項目]
１. Ｗｅｂサイト制作の基礎知識
２. ＨＴＭＬコーディングの基本
３. ＣＳＳコーディングの基本
４. Ｗｅｂデザインの基礎知識
５. Ｗｅｂサイト制作の実践
６. Ｗｅｂサイトの公開方法[テキスト]
世界一わかりやすい ＨＴＭＬ＆ＣＳＳコーディングとサイト制作の教科書[成績評価]
授業期間中に実施される種々の課題、成果物、出席等を総合して判断する。

38

科目名： 卒業演習

開講年次：２年

単位数：４

種類：専門科目

分類：選択必修

授業方法：講義・演習

授業時数：８０

担当教員：本学教員,実務経験のある教員[講義主要目標及び講義概要]
Kaggleによるデータ分析を行う。各グループで実務的なデータを選び、そのデータについて多角的な視点からデータ分析を行う。グループ毎の成果を成果発表会で報告する。
[講義・演習項目]
１. 企画書の作成
２. データ・テーマの選定
３. データ分析
４. プレゼン資料の作成
５. 成果発表[テキスト]
Kaggleデータ分析入門[成績評価]
授業期間中に提出された成果物及び報告書、出席等を総合して判断する。

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