ソフトウェア開発方法論の進化を学びながら、データ・AIはどのようにシステムに組み込まれるのか、AIシステムはどのように構築するのか、システム全体、データ周り、モデル周りの各設計方針、Webアプリケーション開発の基本技術を学びます。
※経済産業省及び独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「DX推進スキル標準」準拠
・DXの推進において、デジタル技術を活用した製品・サービスを提供するためのシステムやソフトウェアの設計・実装・運用を担う人材
・DXで既存事業の高度化と社内業務の高度化を目指す社員全般
・DXで新規事業開発プロジェクトを推進する社員全般
・企業や組織の中でそれぞれの役割を担う人材と協働関係を構築し、連携することでDXを推進する社員全般
・AI/機械学習モデルも含め、コンピュータが組み込まれたシステム全体の構成とデータの流れを理解する。
・自動運転車に組み込まれるAIならびにソフトウェアシステム全体の関係を理解する。
・自動運転開発における主な課題を理解する(大量のアノテーション、フレーム問題など)。
・エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの違いを理解する。
・ソフトウェア開発における、ウォーターフォール、V-モデル、アジャイル開発、開発の進化とその背景を理解する。
・DevOps、MLOps、DevSecOps、MLSecOpsという開発運用体制を理解する。
・デスクトップアプリケーションとWebアプリケーションの違いを学び、なぜ今はWebアプリケーションが注目されているのかを理解する。
・ユーザーが操作する画面を開発するフロントエンドと、処理を実行する仕組みを開発するバックエンドの役割を学ぶ。
・HTTP、URL、CSS、JavaScript、DBMS、SPAなどのWebアプリケーションを構成する技術を学ぶ。
・ビジネスアーキテクトが進めるプロジェクトの中で、ソフトウェア開発全体の構想フェーズを学ぶ。
・AIシステム実装における考慮ポイントを理解する(システム全体のアーキテクチャ、データ収集の工夫、モデル設計/評価方法など)。
・Tensor Flowなどを使用して実用的な機械学習モデルは非常に短いプログラムで、簡単に構築できることを学ぶ。