オンラインプログラミング環境• 「AI活用機械学習プログラミング演習」「AI活用Webアプリケーションプログラミング演習」ではオンラインプログラミング環境を提供しており、プログラミングを簡単にご体験いただけます。
※AI活用入門・AI活用アプリケーションデザイン入門・AI活用データサイエンス入門では提供していません。
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オンラインプログラミング環境画面イメージ【制約】• オンラインプログラミング環境は、同時アクセス数に上限があり、アクセスが集中するとコードを実行できないことがあります※アクセス上限数は受講者数等の状況に応じて変更することがあります• 負荷の高いコード（過度に行数の長いものやループなど）を実行すると、アクセス数に満たない場合も実行できないことがあります
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授業名
担当教授
授業目的
到達目標

授業の概要・背景

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AI活用Webアプリケーションプログラミング演習
巳波 弘佳（MIWA HIROYOSHI）,陰山 真矢（KAGEYAMA MAYA）
AIを活用したWebアプリケーションの開発に必要な基礎的な技術を修得することを目的とする。
・Webアプリケーションの動作の仕組みを理解し、説明できるようになる。
・顧客要望を受けて簡単なシステムを設計・実装して納品説明ができるようになる。
・Javaを使った簡単なWebアプリケーションを開発できるようになる。
Webアプリケーションの動作の仕組み、開発のために必要なプログラミング言語Javaの基礎、オブジェク
ト指向の考え方に基づくシステム開発プロセスやソフトウェアテスト技法を学ぶ。さらに、顧客の要望に応じてAIを活用したWebアプリケーションを開発する演習を行う。実際に、Javaを用いたプログラミングも行う。

講義タイトル
講義内容
AIシステムとWebアプリケーショ AIシステムの全体像を理解し、なぜAI活用人材にプログラミング技術が必要なのかを理解する。
ンの関係
AIシステムとWebアプリケーションの関係の全体像の概略を理解する。
HTTPのリクエスト/レスポンスの仕組みを理解し、Webの動作原理を説明できるようになる。
Webアプリケーション開発の基HTML/CSSの基本文法を理解し、簡単なWebページのためのソースコードを記述できるようになる。
礎
Webシステム間の連携を実現するREST APIの仕組みを理解する。
Javaプログラミング
Javaの概要と基本要素を理解し、演算操作などのJava基本構文を学習する。
（基礎編１）Javaプログラミング
Javaの概要と基本要素を理解し、実行制御や例外処理などのJava基本構文を学習する。
（基礎編２）
システム開発プロセス入門・オブ
オブジェクト指向の考えを理解し、説明できるようになる。
ジェクト指向１
システム開発プロセス入門・オブ オブジェクト指向の考えに基づき、クラスの設計と設計した内容のJavaによるコーディングができるように
ジェクト指向２なる。
Javaプログラミング実装演習
オブジェクト指向の考えに基づき、簡単なJavaのコーディングができるようになる。
動的なWebアプリケーション開 動的なWebアプリケーションを開発するためにブラウザで稼働するWebフロントエンドの開発の基礎を学発１習する。シンプルなUIフレームワークを用いて動的なWebフロントエンドの動作を理解する。
動的なWebアプリケーションを開発するためにWebフロントエンドとバックエンドサーバーの連携を学習す
動的なWebアプリケーション開 る。前回で作成したWebフロントエンドに対して、REST APIを提供するJava バックエンド側を実習で発２開発する。
バックエンドから返した内容によって、動的にWebフロントエンド側が変更されることを理解する。
リレーショナルデータベースの基礎や設計手順を理解し、説明できるようになる。
データベースの基礎
SQLによる簡易的なデータ操作ができるようになる。
データベースアクセス
Javaを使ったデータベースアクセスを実装できるようになる。
模擬プロジェクトを通しプロジェクト開発を体験する
Javaプログラミング総合演習１ - 顧客の要望書を確認し、実装するWebアプリケーションを検討する。
- システムアーキテクチャと、それに基づく設計書およびプログラムを検討する。
模擬プロジェクトを通しプロジェクト開発を体験する
Javaプログラミング総合演習2 - システム開発プロセスにおけるテストについて理解する。
- テストケースの作成について理解する。
模擬プロジェクトを通しプロジェクト開発を体験する
Javaプログラミング総合演習３ - AIアプリであるチャットボットを連携させたWebアプリケーションを開発し、顧客の要望に応じた、AIを活用したWebアプリを完成させる。

AI活⽤⼈材育成プログラム（バーチャルラーニング版）_ルーブリック
ルーブリック 10科⽬マッピング
AI活⽤⼊⾨アプリケーションデザイン⼊⾨
データサイエンス⼊⾨
Webアプリケーションプログラミング演習
科⽬名

機械学習プログラミング演習
UI/UXデザインプログラミング演習
AI活⽤アプリケーションデザイン実践演習
AI活⽤データサイエンス実践演習
AI活⽤発展演習Ⅰ
AI活⽤発展演習Ⅱ

レベル定義
AI活⽤⼈材のスキル

AIスキル

AIスキル

プロジェクトマネジメントスキル

1

2

3

4

基礎知識を有する基本的な知識・技術を有する上位者の補佐ありで作業可能

実践的な知識・技術を有する上位者の指⽰を仰ぎ作業可能

発展的な知識・技術を有する
独⼒で業務を遂⾏できる【AI活⽤⼊⾨】
様々な事例を踏まえ、AIを活⽤して課題を解決するための基本的な考え⽅を理解している。
AI技術やAPIの基礎を理解し、AIアプリケーションを利⽤できる。

【アプリケーションデザイン⼊⾨】
様々な分野におけるAI活⽤事例において、それらが技術的にどのように実現されているかを理解しており、AIを 【アプリケーションデザイン実践演習】
活⽤して課題を解決するための考え⽅を理解している。 課題解決のために、⾃然⾔語処理・⾳声認識・画像/⾃然⾔語処理、⾳声認識、画像/動画解析といったAI 動画解析などのAPIを適切に⽤いてAIアプリケーション技術、及びAI機能を利⽤するためのAPIを理解してお 開発ができる。
り、APIを⽤いた基本的なAIアプリケーションを開発できる。

システム設計の基礎を理解している。

様々な事例を踏まえ、システム設計の⽅法を理解している。

チームメンバーとのコミュニケーション・ディスカッションの重要性を理解し、顧客にとって適切なソリューションをチームとして導き出すことができる。

【発展演習I】
課題解決に有効なAPIを選定し、様々なAPIなどを組み合わせたプログラミングを⾏って、AIアプリケーション開発ができる。

【発展演習II】
課題解決に有効なAPIを選定し、様々なAPIなどを組み合わせたプログラミングを⾏って、⾼度なAIアプリケーション開発ができる。

チームビルディング能⼒を発揮し、スケジュール計画、役 チームビルディング能⼒を発揮し、スケジュール計画、役割分担等、協⼒してプロジェクトを遂⾏することができ割分担等、協⼒して⾼度なプロジェクトを遂⾏することる。
ができる。
課題発⾒・分析~アプリケーション開発~ソリューション 課題発⾒・分析~アプリケーション開発~ソリューション
提⾔といったプロジェクトの⼀連のプロセスを、チームで実 提⾔といったプロジェクトの⼀連のプロセスを、チームで実施することができる。
施することができる。

Node-REDを⽤いて、画像・⾳声・⾔語処理などのアプリケーション開発ができる。

AI活⽤スキルITスキル【Webアプリケーションプログラミング演習】
Javaを⽤いたWebアプリケーションを開発できる。

プログラミングスキル

データサイエンススキル

ビジネススキル

統計解析スキル（データ分析⼿法）統計解析スキル（数学・統計知識）
ビジネス基礎スキル（業務知識）

インダストリスキル（業界知識）※対象外

ビジュアルプログラミング⾔語Node-REDの基礎を理解している。

Node-REDを⽤いて、画像・⾳声・⾔語処理などの基本的なアプリケーション開発ができる。

AIスキルも組み合わせ、Node-RED, Java, Python, AIスキルも組み合わせ、Node-RED, Java, Python,HTML, CSS, JavaScript等などを複合的に⽤いて、 HTML, CSS, JavaScript等などを複合的に⽤いて、【機械学習プログラミング演習】
適切なUI/UXのアプリケーションを開発できる。
適切なUI/UXの⾼度なアプリケーションを開発できる。
Pythonを⽤いた機械学習や深層学習のプログラミングができる。

【UI/UXデザインプログラミング演習】
ユーザにとって使いやすいUI/UXを設計でき、HTML,CSS, JavaScript等を使ってUIデザインを開発できる。
【データサイエンス実践演習】
データ分析⼿法の基礎を理解し、R/R Studioを使って 【データサイエンス⼊⾨】
RやSPSSを使って、実践的なデータに対して深い分析
SPSSを使って実践的なデータ分析を実施することがで基本的なデータ分析ができる。
R/R Studioを使ってデータ分析ができる。
を実施することができる。
きる。
データ分析や統計に関する数学的な基礎を理解してい データ分析や統計に関する様々なアルゴリズムを理解し データ分析や統計に関する数学的知識やアルゴリズムをデータ分析や統計に関する数学的知識やアルゴリズムをる。ている。
応⽤できる。
実践的な対象に応⽤できる。
ストーリー構造化⼿法や、プレゼンテーション資料作成
顧客とコミュニケーションを取り、データサイエンススキルも顧客とコミュニケーションを取り、問題を論理的思考と構⼿法を活⽤し、データ分析結果を適切に顧客に伝達す
あわせ、データ分析・論理的思考・構造化を組み合わ
ロジカルシンキング、ラテラルシンキング、フレームワークを造化によって的確に捉えることができる。
ることができる。
せて問題を的確に捉えることができる。
ロジカルシンキングなどの思考法の基礎を理解している。 理解し、これらを⽤いて課題を発⾒し、解決の⽅向性
また、デザインシンキングを実施し、顧客視点に⽴ったソAIを活⽤したイノベーティブな提案を⾏うためのデザイン
また、デザインシンキングを実施し、顧客視点に⽴った⾼の⾒当をつけることができる。
リューションの提案や、プレゼンテーションを実施することがシンキングプロセスを理解しており、提案作成を実施でき
度なソリューションの提案や、プレゼンテーションを実施すできる。
る。
ることができる。