情報理工学部

Keyword 学びのキーワード

次世代ハードウェア

機械学習

情報セキュリティ

データサイエンス

ブレインマシン
インタフェース

デジタル
ファブリケーション

FPGA（Field-Programmable Gate Array）と呼ばれる書き換え可能なハードウェア。ハードウェア記述言語（HDL：Hardware Description Language）を用いて開発する

多機能の電子レンジや冷蔵庫、全自動洗濯機、ロボット掃除機、ドローンなどは、それぞれの用途に特化したハードウェアから構成されています。今、さらに生活を一変させるような、次世代ハードウェアの開発が求められています。情報理工学部では、このような要望に応えるため、ハードウェアの設計技術について学びます。

機械学習とは、データを読み込む経験に応じて自動的に性能が向上するコンピュータプログラムを構築する手法のことで、笑顔検出や音声認識、物資最適配送、農業・医療応用、未来予測など、広く利用されています。AI(人工知能)を構成する重要な要素で、その原理や性質、限界を学ぶことで、AIを開発・活用するための洞察力や応用力が身につきます。

より豊かな生活・世界を創るため、デジタルデータを活用した新たな取り組みが進められています。一方で、悪意のある攻撃者たちは、様々な技術を用いてシステムの弱点を狙い、不正利用を企んでいます。こうした悪意に立ち向かうため、個々がもつ技術を最大限に伸ばしながら、グループワークを活用したチームの力で対抗する技術の習得を目指します。

個人の嗜好や脳活動などわたしたちの生活に関わるデータから、データのもつ意味やデータ間の関係を解き明かすことで、社会や科学に役立つ新たな知識を得られます。情報理工学部では、データサイエンスの基礎となる数理を含め、機械学習技術やビックデータ解析技術、そして分析結果を応用した情報技術まで幅広く学びます。

脳波などの脳の活動信号を入力として機械やコンピュータなどの情報機器を直接操作したり、各種センサーで計測した外界の環境情報を感覚入力として脳を直接に刺激したりする生体情報工学技術。人工視覚や意思で動かせる義肢などの福祉工学分野での応用をはじめ、さまざまな応用が期待されている。攻殻機動隊やMATRIXのSFの世界が現実になりつつある。

コンピュータで設計されたデジタルデータをもとに、3Dプリンタやレーザーカッターなどのデジタル工作機械を使って行うものづくりと技術。必要なものを自分で設計し作ることや、インターネットで設計図データを共有し世界中の人と一緒にものを作ることが可能になっている。これまでの大量生産に代わる21世紀の産業革命が始まっている。

Learn 学部の学び

学部の特色

選んだ「道（ルート）」を究める

Point: 「入門スキル」を段階的に取得
Point: 「豊富な実験・演習」で学びを定着

4年間の学び

1年次は基礎を徹底、
2年次からは専門を深める

Voice 先輩の声

Q&A よくある質問

プログラミングを大学で初めて学びます、ついていけますか。

基礎から段階的に学べるようカリキュラムが組まれているので安心してください。また、１年次に、「情報リテラシ基礎演習」「大学数学の基礎演習I」「大学数学の基礎演習Ⅱ」などの科目を履修することで、情報理工学部の学修に必要なコンピュータの操作やプログラミングに関する基礎知識を学修できます。また、学修を進めるなかで、疑問点があれば、授業中だけでなく、オフィスアワー（学生からの質問や相談に応じるために、教員が必ず研究室にいる時間帯）や寺子屋（先輩学生による修学サポート）を利用して、授業の内容やレポート課題について等、幅広く質問いただけます。

コースの選択はどのようにするのですか。

まずは1年次春学期開講の授業を通して、10コースの特色について学びます。情報理工学部では、情報学をベースに、電気電子工学、数理科学、脳科学（神経科学）、デザイン学を融合した体系的なカリキュラムを構築しており、現代の情報社会のニーズに合わせてコースが設定されています。その後、１年次秋学期に初めてコースの選択を行います。コースは１つだけでなく最大３つまで同時に選択できますので、１つの分野で深く追求することも、分野横断的な形で深い知識とスキルを身に付けることもできます。

就職先について教えてください。

卒業生は、専門的な学びを生かして、情報通信業への就職がおよそ半数を占めますが、サービス業、製造業など幅広い業種へ活躍の場を拡げてくれています。職種は、システムエンジニアなど技術職が多いのも特徴です。また、例年２割近くの学生が大学院への進学を選択し、より高度で発展した研究に取り組んでいます。