文字サイズ

学習の流れ

知能と情報をしっかり学ぶ２分野

2025年度から本学科は新たな２分野を設定します。高校における学習内容によらず知能と情報についてしっかり学ぶことができます。

マルチメディア・知能ロボット分野

　マルチメディア応用のための映像・音響情報処理技術、ウェブデザイナー、デジタル情報処理技術者になるための専門技術について学びます。加えて、ロボット工学、手術ロボットの制御などに必要な知識、生産設備機器の保守管理を行うための高度な専門技術についても学びます。

データサイエンス・情報ネットワーク分野

　数理統計、データ処理といった学術的な知識とプログラミングスキルを学び、膨大なデータから有用な知見を導き出し新たな社会的な価値を作り出す技術を学びます。更に、コンピュータやネットワークを安全・便利に利用するための基本技術、ネットワーク社会の広い分野で活躍するための応用技術についても学びます。

カリキュラム

下記画像をクリックするとカリキュラム詳細（PDF）開きます

※2025年度から開始するカリキュラムとなります。

特色のある授業科目

プログラミング基礎演習 Ⅰ・Ⅱ

　コンピュータを動かすために必須であるプログラミングの基礎を学びます。演習を通して実践的な論理的思考力も高まります。教員だけでなく4年生の先輩も随時質問に対応するので、初心者でも細かい指導を受けることができ安心です。

人工知能Ⅰ・Ⅱ

　近年人工知能を用いたサービスが浸透していますが、その舞台裏をのぞくと巧みなプログラミングとデータ利用の世界が垣間見えます。
人工知能を作る側になってはじめてわかる、「データによって行うことが変わるプログラム」の世界を理論・実践両側から身につけます。
※ 右図は画像生成AIでの作成例

データサイエンス

　近年では、様々なデータが大量に収集・蓄積され続けられています。しかし、多様さや膨大さのために、それらをそのままどうにかしようとしても何かを見出すのは困難です。本科目では、主に統計学によりデータのもつ特徴を明らかにし、データの中にある「価値」を見いだす方法をAI技術とともに学びます。
図は、授業におけるデータの分析の一例でロジスティック回帰を行ったものです。

ロボット工学

　ロボット工学は、AIと機械工学が融合する最先端分野です。本科目では、マニピュレーター型ロボットの設計・解析・制御に必要な理論を学びます。構造、座標変換、運動学、軌道計画などを深く掘り下げ、Matlabによるシミュレーションスキルも磨きます。これらの知識は産業用ロボットから医療機器まで幅広く応用可能です。AIとロボット工学の融合は、自動運転車や先進製造システムなど、私たちの生活を変革する技術の基盤です。本科目を通じて、論理的思考力と創造力を養う力を身につけます。図は、ロボットアームがギアの形状に合わせて手先の位置制御を行うシミュレーション結果です。

実習紹介

卒業研究

　卒業研究では自ら問題を提起し、解決方法を考え、結果の理解を伝えるというプロセスの中で学んだ知識を深めます。
　卒業研究を通し社会の流動化や国際化に対し、知識と技術を活かして貢献できる人材を育てます。
　特に技術者に求められる「解析⇒設計・デザイン⇒要件充足⇒プレゼンテーション」というプロセスを卒業研究で実践し、問題解決の手法を身につけます。

ネットワークシステム演習

　インターネットをはじめ、コンピュータネットワーク上で様々なサービスを実現するためには、ネットワークおよびネットワークシステムを正しく構築・管理・運用することが重要です。「ネットワークシステム演習」では、サーバの管理・設定の実習を通して、種々のインターネットサーバと利用するプロトコル（コンピュータ同士で通信するために必要な手順のルールのこと）、ウェブとクライアントサーバ構成、ネットワークセキュリティの原理と設定など、システム管理者およびネットワーク技術者としての基本技術を学びます。

知能情報システム実験

　知能情報システム実験では知能・情報に関連したテーマについて実験・演習を通じて体験的に学びます。プログラミング言語を用いたソフトウェア実験と実験機器を用いたハードウェア実験を通して、ソフトウェア・ハードウェア両面から技術者として必要なスキルを身につけます。具体的には、論理回路やディジタル信号処理、集積回路などをテーマにグループでコミュニケーションを取りながら実験をします。
また、実験内容をプレゼンテーションする時間を設け、資料作成や発表を通して聞き手に情報を正確に伝える能力も養います。