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情報システム学科 AI専攻


3年 神庭 勇輝|埼玉県・鴻巣高等学校出身

AIが人間の仕事を奪うって、ホント?
「朝起きてから夜眠るまで、AI(人工知能)はあなたの生活にどれだけ関わっていますか?」。ある日、先生の不意な質問に思わず考え込んでしまった僕。そういえば、何があるだろう。スマホの音声アシスタント機能、機械翻訳、インターネット検索エンジン……。気づけばAIは僕たちの生活にすっかり浸透し、AI にかかわらずに一日を終えることなんてない。今後、ますます活用されることになるはず。そこに大いなる可能性を感じる一方、僕はAIのことをどれだけ理解できている?そう思うと、自分の学ぶ方向性がなんとなく見えてきました。AIがどんなに便利なものであろうとも、いかに役立てるかを考えるのはあくまで人間の役割。すべての人がAIを気軽に使いこなせるような社会。僕はそんな未来をつくるために学んでいるんだ。

学びの特徴

AI(人工知能)のエキスパートになる

技術革新がすさまじい勢いで進んだことで、人間だけにできるとされていた仕事もAIが担いはじめています。しかし、これはAIを利用した新しい職業や産業が生まれるチャンスでもあるのです。AI専攻では、AIの仕組みや活用のためのノウハウを身につけて、新ビジネスやアイデア創出をリードできる人材を育成します。

カリキュラムの特色

Point1

AIの開発から運用まで
多方面に対応する知識を身につける

AIの理論、開発、運用の知識と技術について、理論の講義や実践的な演習、プログラミングを通して身につけます。今注目の先進技術である自動運転など、AIを体感しながら学べるカリキュラムを他大学に先駆けて設置しています。AIへのイメージが鮮明になり、深い理解を促します。

Point2

社会の期待に応える人になるために
資格取得支援も充実

AIに精通した人材は、様々な分野から求められています。AIの新しい活用方法を考え、設計開発、運用できるエンジニアになることを視野に入れながら、就職に有利な国家資格である「基本・応用情報技術者」や日本ディープラーニング協会の資格取得など、万全のサポート体制を整えています。

1年次 2年次 3年次 4年次
一般教養科目 文化論
社会学
中国の言語と文化
体育実技I、II
仏教精神I、II
地域学
国際関係論
歴史
フランスの言語と文化
ドイツの言語と文化
教育と社会
ボランティアの研究
経営学
経済学
スポーツ文化論
心理学
哲学
思想と宗教
日本国憲法
科学技術史 -
外国語科目 英語I、II
発展英語I、II
英語III、IV
発展英語III、IV
- -
キャリア・デザイン科目 キャリア・デザインI
異文化コミュニケーション(海外研修)
情報と職業
情報処理特講I
情報処理特講II
電気技術特講I、II
TOEIC初級I、II
キャリア・デザインII
インターンシップI、II
プレゼンテーション技法
働くことの科学と実践I、II
TOEIC中級I、II
数学系科目 基礎数学および演習I、II
線形代数および演習I、II
微積分および演習I
線形代数およびコンピュータ演習
微積分および演習II
微積分およびコンピュータ演習
統計処理I、II
電気数学
数理解析
複素関数論
応用数学
ベクトル解析
微分方程式
- -
理学系科目 物理学I、II
化学I、II
地球科学
基礎生物学
栽培
工業力学
生物学
地学
地球と環境
量子力学 - -
AI専攻専門科目
(AI専攻必修)
情報システム概論I、II
コンピュータ実習I、II
プログラム入門
情報システム実習
基礎AIプログラム言語
基礎AIプログラミング演習
情報工学実験I
展開AIプログラム言語
展開AIプログラミング演習
情報工学実験II、III
応用AIプログラム言語
応用AIプログラミング演習
情報システムゼミ
特別情報システム実験
特別情報システムゼミ
卒業研究I・II
専門科目(選択) 職業指導I、II
回路概論
社会基盤工学
人工知能概論
コンピュータアーキテクチャ
情報セキュリティ概論
工業概論
基礎プログラム言語
基礎プログラミング演習
電気回路I、II
電気回路演習I、II
電磁気学I、II
電磁気学演習I、II
ネットワーク概論
アルゴリズムとデータ構造I、II
暗号の代数学
材料科学概論
情報とエネルギー
知的財産権
木材加工
分散処理システム
電気機器学
半導体工学
電気法規および電気施設管理
機械学習
金属加工実習
機械工学実習
展開プログラム言語
展開プログラミング演習
電子回路I
電子回路演習
電気電子基礎実験
離散数学
数値計算法
ソフトウェア設計
データベース
ネットワーク構築と管理
オペレーティングシステム
視覚の幾何学
コンピュータグラフィックスと可視化
MATLABプログラミング
ネットワークコンピューティング
発変電工学
人工知能
機械学習と深層学習
応用プログラム言語
応用プログラミング演習
電気電子専門実験I、II
メカトロニクス
ディジタル回路
データ通信
伝送システム理論
電子回路II
電子物性
LSI工学
ディジタル信号解析
CAD/CAM
生体信号処理
情報・符号理論
画像工学
高電圧・放電工学
電気材料
コンピュータビジョン
フィジカルコンピューティング
深層学習基礎
システム工学
知能ロボット
ディジタル信号処理
電磁波工学
インテリジェントマテリアル
電気電子設計製図
送配電工学
計測工学
パワーエレクトロニクス
シミュレーション工学
AI・モビリティ
深層学習応用
機械工学概論

専攻の主な科目

AIプログラム言語・演習

AIプログラムの開発に不可欠なプログラム言語であるPythonを学びます。また効率的な開発を行うのに有用なライブラリ、フレームワークを用いた開発手法も修得します。

人工知能概論

人工知能(AI)って何?どうやってつくるの?どういう活用法があるの?そのような疑問を解決するために、人工知能の歴史、背景、手法、活用事例について多角的視点で学んでいきます。

深層学習

自動運転や画像・音声認識、機械翻訳など多方面で活用されている現在の人工知能(AI)技術。その技術の柱となっている深層学習(ディープラーニング)の詳細な仕組みを演習も交えて学んでいきます。

AI・モビリティ

AI技術の進歩は私たちの移動交通手段(モビリティ)にも様々な変化をもたらします。近年急速に進化している自動運転技術を中心に、AIとモビリティの関わり、そしてAIが作るモビリティの未来について学びます。

研究室紹介

研究室ピックアップ

  • 群ロボット・ネットワーク研究室

生物集団の働きをロボットに応用する
社会性昆虫と呼ばれるアリやハチは、群れをなすことで単体ではできない複雑で大がかりなタスクをこなせるようになります。このように、集団化によって個の能力を超えた結果が得られることを群知能と言います。群知能の特徴は、その時々の状況に応じて最も合理的な動きができたり、リソースを上手に活用できたりするようになること。この研究室では、実際に複数のロボットを用いながら群知能についてシミュレーションで検証し、実社会でいかに応用していくかを考えています。具体的には、大規模工場や自動運転技術、さらには惑星探査までと実に多様な分野での活用が期待されています。ロボット同士が協調し、瞬時に最も良い解決策を導いて処理するという世界は、すぐそこまで来ているのです。

ロボットにとって稼働率も重要。ワイヤレスでロボットに給電する無線給電システムの開発にも取り組んでいます。電磁波を通したシート状に乗せるだけで電力を得ることができます。

服部 聖彦 准教授

Profile
東京工業大学大学院 知能システム科学専攻 博士後期課程修了。博士(工学)。電気通信大学大学院助教、情報通信研究機構主任研究員などを経て2017年に工学部情報システム学科准教授として着任。

研究室一覧

取得可能資格

  • 基本情報技術者※※
  • 応用情報技術者
  • ネットワークスペシャリスト
  • 情報セキュリティマネジメント
  • ITパスポート※
  • マイクロソフト オフィス スペシャリスト
  • 電気通信設備工事担任者
  • 電気通信主任技術者
  • 電気主任技術者※
  • 情報処理活用能力検定
  • CG検定
  • 画像処理検定
  • マルチメディア検定
  • 日本ディープラーニング協会のE資格及びG検定
  • TOEIC※
  • 公務員※
※資格支援対策授業実施
※※基本情報技術者試験を午前免除で受験できる制度あり

目指せる主な業種

  • IT関連
  • コンサルティング関連
  • 製造業
  • 医療・福祉関連
  • 研究機関
  • 金融機関 ほか