情報通信工学部情報工学科
コンピュータを使いこなし、人間の知的活動のための「情報」を発生・伝達・収集・蓄積・処理する先進の理論と技術を追究します。人工知能（AI）、IoT、データベース、バーチャルリアリティ、メディア情報処理、データ・サイエンス等、学びの対象は実に多様です。
将来のイメージ
ハードウエア・ソフトウエアそれぞれのIT分野へ
- システム・ネットワーク開発
- ソフトウエア開発
- マルチメディア関連
- 学びの分野
- 人工知能（AI）
- データサイエンス
- IoT
- メディア情報処理
- 情報システム
もっと知ろう！情報工学科
情報のプロフェッショナルを育成
「情報」を使いこなし、世の中を支えるエンジニアを輩出するためにさまざまなサポートを提供しています
資格対策および奨学制度について
情報工学科では、学生の資格取得を全力で応援しています。たとえば、情報処理の入門資格である「ITパスポート」の取得を推進するため、夏季休暇中に学科主催で集中講座を開講。1年次の必修科目「コンピュータ工学1・2」を中心とした授業で、より発展的な内容の「基本情報技術者試験」にも対応可能な基礎知識をカバーできるようになっています。オンラインで学修できるe-learningも整備しており、自習の環境もばっちり。さらには、学科指定の資格を取得することで受験料相当を返金する独自の奨学制度まで設けられています。
情報工学科 × ICT
情報工学科で体験できる、先端的なICTの教育・研究を紹介します
データサイエンスの基礎を身につけ、学生自身で選んだテーマを研究
情報工学科では、1年次から統計学やデータベース等の学修に加え、3年間一貫したプログラミング教育を実施。データサイエンスの基盤となる力を身につけ、興味のある分野の研究に役立てます。認知科学研究室では、データサイエンスを駆使して人間の心理的なイメージを予測する「感性工学」に取り組んでいます。たとえば、平均的に「かわいい」 という印象を与えるリップとチークの色の組み合わせや図形を割り出すといった研究を行っています。コンピュータが生成した2種類の画像に対して「どちらがかわいいか」を回答することで、かわいい組み合わせや形を推定するという仕組みで、学生たち自身がプログラムを書いて実行しています。統計学やデータサイエンスはさまざまな分野への応用が可能な技術。研究の一部は企業の製品開発に活用される等、実社会への応用も盛んに行われています。
学びのポイント
- ポイント01
情報系資格との連動性が高いカリキュラム
- ポイント02
クォーター制による継続性の高いプログラミング教育
- ポイント03
将来の進路に応じた豊富な科目と履修モデル
学びのステップ
1年次情報工学の世界に足を踏み入れる
情報系資格との連動性が高い基礎専門科目により、情報工学を学ぶための基礎を修得しつつ、資格取得をめざします。さらに、演習科目では、プログラミングだけでなく、コンピュータの本質的な計算能力や工学的応用の仕組みについても実践的に学び、情報工学に関する意識を高めます。
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2年次専門性の基盤をしっかり固める
情報工学の基礎知識をもとに、ハードウエアからソフトウエアにいたる専門知識を身につけ、高度な情報系資格の取得をめざします。また、幅広い応用分野で活躍するための土台を形成すべく、知能情報科学、データサイエンス、情報システム、メディア情報処理などの分野を学修します。
つぎへ
3年次最先端の技術や知識を学ぶ
２年次までに構築した高度な専門的知識を活用し、各分野における最先端の技術や知識を学修します。また、継続的なプログラミング教育および情報工学に関する実験を通し、自律的な学修能力と技術者としてのコミュニケーション能力を体得します。
つぎへ
4年次卒業研究に打ち込む
本格的な研究開発プロジェクトである卒業研究を通して、多様化する社会からのニーズに対して柔軟にキャリア形成していく能力を総合的に体得します。具体的には、卒業後も先進的な技術に対して自律的学修を継続できるような応用力、情報収集能力、問題分析能力を獲得します。
就職
| 資格 | 取得できる資格 （所定科目の単位取得が必要） |
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|---|---|---|
| 関連する資格 |
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カリキュラム
学科内容
授業紹介
情報工学入門
情報工学を学ぶための基礎となる知識を身につける
情報工学とはどのような学問なのか、大学では何を学び、卒業後どのような分野で活躍できるのか。グループワークやプレゼンテーションを交えながら、情報工学を学ぶ上で必要な基礎知識を身につけます。
ネットワーク工学
生活になくてはならない情報通信システムについて、その基礎となる技術を修得
わたしたちの生活になくてはならない、電話ネットワークやインターネット等の情報通信システム。この重要なシステムを支える技術の基礎を学ぶとともに、基本情報技術者の資格取得をめざせる力も養います。
人工知能
いま注目を集めているディープラーニングをはじめ、人工知能に関する技術を学ぶ
人工知能のベースとなる探索、知識表現、論理学といった分野を中心に講義します。また、いま注目を集めているディープラーニングの技術や、その基本であるニューラルネットワークについても学びます。
コンピュータグラフィックス
3DCGを構成するモデリング、レンダリングの基礎知識を修得する
3次元コンピュータグラフィックス（3DCG）を構成する「モデリング（計算機内に3次元世界を構築する技術）」「レンダリング（それをスクリーンに投影し2次元の映像を得る技術）」の基礎知識を修得します。
研究室紹介
知能情報メディア研究室
AIを支える技術、深層学習について学ぶ
世界的に開発が加速しているAI（人工知能）の分野。本研究室では、最先端のAIを支える深層学習（ディープラーニング）の技術について研究を行っています。これらは、従来のアルゴリズムベースとは異なるまったく新しい手法であり、その実践・応用として画像処理やロボットの人認証・対話システム、ドローンの自律飛行等のテーマにも取り組んでいます。これからの社会では、必ず深層学習を使う機会が出てくるでしょう。早くから深層学習の研究に取り組み、その使い方を知識として得ることは、競争社会で大きなアドバンテージとなります。
信号解析研究室
音声の解析で、くらしの安全を支える
音声は、多くの人が用いるコミュニケーション手段のひとつ。その音声を解析し、人々のくらしに役立つシステムを提供するための研究は、実は60年以上も前に始まりました。最近では、スマートフォンの音声操作等が注目を集めています。この研究室では、くらしのさらなる改善に向けた音声認識システムの開発に取り組んでいます。人の悲鳴を解析し、危険を検知するシステムもそのひとつ。犯罪を防止する新たな方法として、研究を進めています。その他、音声から個人を特定してより高精度な認証を行うシステム等の開発も行い、音声による社会貢献をめざしています。
統計的品質管理／映像メディア処理／画像・光計測／認知心理学／感性情報処理／自然言語処理／コンピュータ・ビジョン／アルゴリズム／計算量理論／人文情報学／地理情報処理／コンピュータグラフィックス（CG）／光情報処理／画像処理／多変量解析／システムVLSI（超大規模集積回路）設計
先輩の声
AIを扱うエンジニアへ
基本情報技術者 取得
（大阪府 堺西高校 出身）
