プログラムは、理論的な知識と実践的なスキルの両方に重点を置いて、コンピュータサイエンス、プログラミング、人工知能、機械学習などの基礎的なモジュールをカバーしています。学生は実践的なプロジェクトを通して学び、プログラミング言語やソフトウェア開発技術を学びます。私たちのカリキュラムはまた、技術への責任あるアプローチを奨励し、AIの倫理的考察と社会的影響に焦点を当てています。
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Innovateの学生は、2週間の大学入学前プログラムの一環として、コンピュータサイエンス・AI学部での学習を選択することができます。プログラミング、データ分析、機械学習など、コンピュータサイエンスの中核分野に深く関わり、技術的な知識とAIの倫理的・社会的影響に対する理解の両方を得る。
ケンブリッジ大学、キングス・カレッジ・ロンドンなどの名門大学出身の講師陣
ロンドンの中心にある世界的に有名なユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）で学ぶ。
ロンドンの一流企業訪問や講演で将来のキャリアに備える
イノベイト・サマー・アカデミーを友人に薦めたいと思う生徒の割合
このコースは、批判的思考を持ち、創造的な問題解決能力を持ち、責任感のある技術ユーザーを育成することを目的としています。プログラム終了時には、学生は総合的なスキルを身につけ、テクノロジー分野での可能な専門分野やキャリアパスについて明確な感覚を持つようになります。
コンピュータサイエンスの基本原理と人工知能の基礎理論をしっかりと理解する。
実践的なプロジェクトや演習を通して、プログラミング言語、ソフトウェア開発、AIツールやフレームワークの使用に関するスキルを身につける。
分析能力を高め、複雑な問題に対して理路整然と創造的にアプローチする能力を養う。
AI技術の倫理的考察と社会的影響に対する認識を醸成し、責任ある十分な情報に基づいたAIの活用を奨励する。
最先端の技術を探求し、解決策を革新し、この分野の進歩に貢献する研究に従事するよう、学生を鼓舞する。
この基礎モジュールでは、バイナリシステム、ハードウェアコンポーネント、計算論理、コンピュータシステムの構造などのトピックを取り上げながら、コンピュータサイエンスの主要原理を紹介します。このモジュールでは、初期の技術革新が今日のテクノロジーへとどのように発展してきたかを説明しながら、コンピューティングの歴史的概観を提供します。
このモジュールでは、Pythonを通してプログラミングの概念を学びます。変数、ループ、条件分岐、関数について学び、問題解決とデバッグのテクニックに重点を置きながら、簡単なアプリケーションのコーディングを始めます。このモジュールでは、アルゴリズム思考にも触れ、効率的なコードを計画し記述するためのツールを学びます。
このモジュールでは、人工知能の歴史的発展、基本概念、および現在の応用を含む、人工知能の入門的概観を提供します。学生は機械学習、ニューラルネットワーク、自然言語処理について学び、AIがヘルスケア、金融、エンターテイメントなどの分野でどのように応用されているかを議論します。AIにおけるプライバシー、偏見、説明責任など、倫理的な考慮点についても議論し、学生がAIに対する思慮深いアプローチを身につけられるようにします。
このモジュールでは、コアとなる機械学習テクニックを紹介し、データセット上でモデルをトレーニングするプロセスをガイドします。学生は、機械学習の種類を区別し、様々なタスクに適切なアルゴリズムを選択することを学びます。実習では、簡単な機械学習モデルの適用に焦点を当て、モデルの学習とチューニングの反復性を体験します。
このモジュールでは、データサイエンスのワークフローに焦点を当て、データ収集から分析、可視化までのステップを学びます。学生は、データから意味のある傾向を特定し、発見を明確かつインパクトのある方法で発表することを学びます。この実践的なアプローチにより、学生はデータ分析における貴重なスキルを身につけることができ、AIやアナリティクスにおけるより高度な作業の基礎となります。
このモジュールでは、ロボット工学の原理を紹介し、センサー、制御機構、簡単な自動化タスクなどのトピックを扱います。学生は基本的なロボットに取り組み、コースをナビゲートしたり、物を拾ったりするタスクを実行するようにプログラミングします。このモジュールでは、機械部品と電子部品のつながりを強調し、ロボットがセンサーを使用して環境とどのように相互作用するかを示します。
このモジュールでは、AIの倫理的・社会的な意味を探求し、データプライバシー、アルゴリズムによる偏見、AIが雇用や社会的公平性に与える影響などのトピックを検討します。ディスカッション、ケーススタディ、ディベートを通して、学生はAI技術の潜在的な利点とリスクの両方を検討します。このようなスキルを身につけることで、生徒はAIの将来と社会におけるAIの役割についての会話に参加できるようになります。
このモジュールでは、データ保護、暗号化、セキュリティ脅威の特定など、サイバーセキュリティの基礎を学びます。データの暗号化がどのように情報を保護するのか、セキュリティ・プロトコルがどのように一般的な攻撃を防御するのかを学びます。実習では、セキュリティ・ツールを使って実験を行い、デジタル・セーフティのベスト・プラクティスを学びます。このモジュールは、デジタル・セキュリティを理解し、相互接続が進む世界でリスクを管理するために不可欠な基礎を提供します。
アグリボットはAIと衛星技術を組み合わせ、精密農業をグローバルに展開している。生産者、NGO、政府と提携し、そのツールは、農家が作物の問題を診断し、土地利用を最適化し、土壌の健康を守るのを支援する。
Mixed Reality Rooms社は、B2B向けの没入型マーケティング・プラットフォームで、ゲーム化されたメタバース主導の体験を創造し、バイヤーの関心を高め、教育する。同社のCEOとCTOがライブ・デモを披露し、ステージ上で学生と交流する。
o FinNetは、安全でコンプライアンスに準拠したブロックチェーンベースの金融インフラを提供する世界的なFinTech新興企業である。許可されたブロックチェーンと自己保管技術を使い、24時間365日の多通貨不換紙とデジタル資産決済を提供している。学生はクイズを通じてブロックチェーンを探求し、Level39を訪問する。
