理工学部
情報システム工学科

情報システム工学科の概要

情報社会の次世代を担う人材を創出

情報社会の発展に貢献できる志・技術・発想力を持った人材を育てるため、時代の流れに応じた柔軟なカリキュラムと、実験や研究に集中できる施設・設備を用意しています。授業や研究室では教員と学生の対話を重視して好奇心を刺激。産業界とも積極的に連携し、想像力と実践力を養います。

情報システム工学科の特長ポイント１

データサイエンスに基づき社会現象を分析

数理と情報の横断学習で多彩な人材を養成します。ディープラーニングに代表される人工知能（AI）の技術と大量のデータを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出すデータサイエンスを学びます。最先端のこれらの技術により、高度な認識、解析、推論可能なコンピュータやアルゴリズムの開発をめざします。

情報システム工学科の特長ポイント２

自然や社会の真理を探究

数学を中心に数理科学・情報科学を学び、論理的思考力や創造力を身につけます。整数論や位相幾何学の理論をはじめ、タンパク質分子や熱と流れなどの自然現象をモデル化し、数学的な手法で原理を解明する課題にも取り組みます。また、数理と情報の間で横断学習できる利点を活かし、合教科型の数学教員をはじめ、公務員、コンサルタントなど多彩な人材を養成します。

情報システム工学科の特長ポイント３

最先端の科学技術イノベーション

安全・安心なDX 推進のため、最先端の科学技術イノベーションにより問題解決する能力を身につけます。AIやIoTにより膨大な情報が共有され、新しい価値が創出される社会では、信頼性の高いシステムを支えるエンジニアが必要です。コンピュータやネットワークへのサイバー攻撃や障害に対処する理論的基盤と実用的な技術を学び、幅広い業種で活躍するスキルを修得します。

情報システム工学科の特長ポイント４

VR（仮想現実）、AR（拡張現実）などの技術

VR（仮想現実）、AR（拡張現実）などの技術を通して、ロボットでより良い未来を築きます。人間と生活するロボットの研究・開発では、数理科学を基盤とした認識・計測技術、駆動部の制御、センサ処理などの知識が必要です。さらに、VR・AR・MR（複合現実）の技術を総合的に機能させることも重要。チーム内でディスカッションしながら協調性を育み、課題解決力を養います。

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情報システム工学科のカリキュラム

技術力と発想力を伸ばし、情報社会の次世代を担う人材を創出

最先端の科学技術で、豊かな人間社会に貢献できる人材を創出します。

1年次

学びの土台となる情報分野の基礎知識を習得します。

情報分野の基礎となる数学、コンピュータの基本やプログラミングの基礎力を養います。特に数学は一部、高校で学ぶ内容も復習します。また、アクティブラーニング科目でコミュニケーション能力を養い、文系の科目も履修することができ、幅広い知識を修得することができます。

2年次

興味や関心、学習到達レベルに合わせて専門分野を学びます。

希望進路などに沿って科目を選択し、数学、AIや応用プログラミング、画像処理技術などの専門知識の基礎を学ぶことができます。学習到達レベルの高い学生は、アドバンストプロジェクト・スタディーズを履修(条件有り)し、研究活動を先取りした経験を積むことができます。

3年次

研究室に所属し、より高度な専門知識を身に付け、応用力を高めます。

より高度な専門選択科目、特に実験科目も充実しており、情報セキュリティ、データベースやネットワークなどの知識を学びます。また、研究室に所属することにより、興味のある専門分野の知識を深く学び、ケーススタディを通して実践的なスキルを身につけることができます。さらに、この時期に海外留学に挑戦する学生も多いです。

4年次

専門領域を探求し、卒業研究に取り組みます。

３年次までに学んだ情報分野の知識を活かし、自分のアイデアを形にし、新たな発見と創造性を発揮できる卒業研究に取り組むことができます。独自のテーマを設定し、試行錯誤のプロセスを通じて、問題解決能力や論理的思考力を向上させることができ、プレゼンテーションスキルも磨かれ、将来の就職へ役立ちます。ただし、卒業研究は選択科目のため、履修せずに、教員採用試験や公務員試験に集中することも可能です。

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