カリキュラム(情報工学専修)

科目PICK UP

現代社会の課題に挑み続ける学び

ネットワークシステム 領域

情報工学実験Ⅰ

IoT機器で広く利用されている超小型コンピュータ「Raspberry Pi」に関する実験、人工知能の実験を行います。機器開発の基礎を身につけるとともに、情報工学の実験の進め方や必要な機器の扱い方、実験報告書の作成方法を学びます。

データサイエンス・人工知能 領域

人工知能Ⅰ・Ⅱ

人工知能ⅠではAIを構成する基本的な概念について学び、人工知能Ⅱでは画像認識や自然言語処理などで応用が進んでいる深層学習を中心に、実装方法や評価手法について学習します。

マルチメディア 領域

マルチメディアとAI

機械学習に代表されるAI技術を用いたマルチメディア情報に関するデータ処理・分析の手法を学びます。プログラミング言語Pythonを用いた演習で、音声処理や自然言語処理などのアルゴリズムの実装方法を理解します。

アシスティブテクノロジー 領域

リハビリテーション工学

身近な道具からハイテクまで、各種機器を実際に操作しながら、障害がある人への適合方法や評価方法を工学的視点から学びます。そして、情報技術を活かした支援機器・アプリ開発に必要な知識や手法を修得します。

卒業研究テーマ例

AIを用いてスポーツの戦術を可視化する。

スポーツ分野でAI技術の活用が進み、戦術立案や選手のコンディション管理に大きな影響を与えています。卒業研究では、幼い頃から続けてきたテニスを題材に、試合映像から選手の位置情報を取得し、移動軌跡に基づくクラスタリングによって戦術の特徴を可視化するシステムを構築しました。感覚に頼りがちだった戦術分析を、AIを用いて客観的に行える点に研究の意義があると考え、今後のスポーツ指導や戦術分析への応用をめざしています。

卒業研究テーマ

テニスダブルスにおける選手の移動軌跡を用いた戦術のクラスタリング

負担なく利用できる転倒予防システムを開発。

要介護の人にとって、転倒や骨折は介護度が上がる大きな原因です。これまでの福祉用具の転倒検知システムは転んだ後に知らせるものが中心で、予防にはつながりにくいものでした。そこで私の研究では、福祉用具に加速度センサーを取り付けて普段の移動を記録し、「転びそうな兆候」を予測して知らせる仕組みをめざしました。カメラを用いないことで監視されているような感覚を減らし、使用者の負担なく"転ばせない"ことを目標にしています。

卒業研究テーマ

加速度センサーによる杖利用者の転倒リスク推定システムの開発

カリキュラム

卒業研究テーマ

  • 端末間同期を考慮したリアルタイムクイズアプリの開発
  • 三次元都市モデルを用いた交通安全教育アプリの開発
  • 姿勢推定AIによる運動支援システムの開発
  • 機械学習を用いた株価予測システムの開発
  • 大学専用チャットボットの開発と業務効率化
  • デジタルツインを用いた大学魅力発信方法の提言
  • 視線入力センサを利用した重度障害者用ゲームの考案
  • 車いす利用者の家事を援助する室内用台車型ロボットの開発

情報工学をじっくりと学べる環境を整備

ティーチングアシスタント(TA)

1年次の「プログラミング演習」などの演習科目にTA制度を導入。上級生が授業補助に入り、学習上の疑問に答えます。下級生に指導することがTA自身の学びにもなります。

学びを支援する設備

情報処理演習室には、ソフトウェア開発環境が充実したWindowsPCやMacを数多く配備。情報工学実験室には、AI・IoTやメディア情報と関わる実験機器を設置。デジタルものづくりやアシスティブテクノロジーを学べるファブリケーション・ラボも開設しています。

PICK UP

情報数学Ⅰ・Ⅱ

情報工学に必要な数学を基礎から学びます。人工知能やマルチメディア、信号解析の学習や研究に必要な行列などの線形代数を情報数学Ⅰで、微分積分を情報数学Ⅱで学習します。

LAB

研究室紹介

学生が主体となって議論したり自分で選んだテーマに沿って
地域で実践したりしながら学びを深めます。

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