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情報システム学科 AI専攻


【New】 2019年4月 新設予定

井上 聡 准教授|情報システム学科

AIの仕組みを理解し、活用方法を考え、設計開発から運用まで担うことができるエンジニアを育成します
現在、テレビや新聞、インターネットなどのメディアで人工知能(AI)の話題を目にしない日はありません。私たちの身の回りは、自動運転車やスマートフォンなどに搭載されている音声認識システム、機械翻訳などAI技術をもととした製品、サービスがあふれています。昨今のAIのひろがりは単なるブームではなく次世代産業革命といってもいいでしょう。現在ある職業の半数近くがAIに取って代わられるという衝撃的な報告もありますが、これはAIを開発する、利用するという新しい職業、産業が生まれるということであり、このような産業構造の変革はこれまで幾度となく繰り返されてきました。現在はAIの仕組みを理解し、活用方法を考え、設計開発そして運用ができる人材が求められています。AI専攻ではそのようなニーズに応えるべくAIを多角的観点から捉え、AIの理論、開発、運用の知識と技術を講義や、実践的な演習・実習を通して身につけた、これからのAI時代に活躍できるエンジニアの育成を目指します。

学びの特徴

AI(人工知能)の技術を活用するための知識とノウハウを用いて、新しいビジネスやアイディアを創出して活躍する人材を育成します

自動運転等のAIの技術革新がすさまじい勢いで進む中で、これまで人間にしかできないと思われていた仕事がAIに代わられようとしています。たとえば、AIで走る自動運転車が世界中に普及すれば、タクシーやトラックの運転手は仕事を失います。このようにAIに取って代わられると考えられている人間の仕事は非常に多岐にわたり、今後10~20年程度で日本の労働人口の49%の仕事がAIに奪われるという報告さえあるのです。このような新時代を乗り切るためには、AIを活用するための知識とノウハウを身につけ、新ビジネスやアイディア創出をリードしていく必要があります。
本専攻は今注目の先進技術であるの自動運転などのAIを体感しながら学べる教育カリキュラムを他大学に先駆けて用意しています。このカリキュラムをもとに、将来、AIを活用するための知識とノウハウを備えて、さらに新ビジネスやアイディア創出で社会をリードする人材を育成します。また、就職に有利な国家資格「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などの取得を支援します。

カリキュラムの特色

AIの開発から運用と
多方面に対応できる知識を修得

AI専攻では、AIの仕組みや開発手法を理解し、AIの活用方法を提案できるエンジニアを育成するために、理論の講義から実践的な演習、プログラミングと多彩な科目を組み入れ、AIへのイメージが鮮明になり、深い理解につながるような体系的カリキュラムを導入しています。

1年次 2年次 3年次 4年次
一般教養科目 文化論
社会学
国際関係論
歴史
教育と社会
ボランティアの研究
言語文化論 (中国、ドイツ、フランス)
経営学
経済学
体育実技I、II
仏教精神I、II
地域学
スポーツ文化論
日本国憲法
思想と宗教
心理学
哲学
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
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
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初級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
微分方程式
- -
理学系科目 物理学I、II
化学I、II
地球科学
工業力学
基礎生物学
生物学
地学
地球と環境
栽培
量子力学 - -
AI専攻専門科目 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
コンピュータアーキテクチャ
人工知能概論Ⅰ、Ⅱ
職業指導I
職業指導II
情報システム実習
基礎プログラム言語
基礎プログラミング演習
展開プログラム言語
展開プログラミング演習
基礎AIプログラム言語
基礎AIプログラミング演習
応用AIプログラム言語
応用AIプログラミング演習
情報工学実験I
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
機械学習I、II
アルゴリズムとデータ構造I
アルゴリズムとデータ構造II
暗号の代数学
離散数学
データベース
視覚の幾何学
分散処理システム
情報システムゼミ
応用プログラム言語
応用プログラミング演習
深層学習I、II
AIと自動運転
情報工学実験II、III
メカトロニクス
知能ロボット
画像工学
CAD/CAM
フィジカルコンピューティング
生体信号処理
コンピュータビジョン
情報・符号理論
卒業研究I
卒業研究II

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)ってなに?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。

自動運転概論

自動運転などのAI技術が世の中でどのように役に立っているのか、今後AI技術によってどのように世の中が変わっていくのかを学びます。

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
  • 集団を形成することで生まれる「群知能」がロボットやネットワークの進化を加速する

アリ、ハチなどの社会性昆虫は、群れをつくることで、複雑なタスクをこなしています。こうした単純な機能しか持たない個体が、集団を形成することで発生するさまざまな知的活動を「群知能」と呼びます。「群知能」はロボットやネットワークの制御にも応用できます。この研究は、自動運転技術や惑星探査、倉庫管理群ロボットなどの分野で役立つのではないかと期待されています。この「群知能」を用いて、現在、取り組んでいる研究の一つが「端末間協調による省電力通信システム」です。これは複数のスマートフォンの機能をうまく分担することで、電力消費を抑えるのが目的。「ここではWi-Fi」「ここではLTE」という具合に、様々な状況下で最も省電力になる通信方法をシステムが自律的に判断し、端末間で共有するイメージです。また、研究室には、ワイヤレスで充電ができる「無線給電システム」の開発を行うチームもあります。これらの「群ロボット」と「無線給電システム」を融合した新しいシステムの開発にも挑んでいます。

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年工学部情報システム学科准教授として着任。

Research

研究室で開発中の無線給電ロボット。
災害時にも活躍できる電池レスロボットの開発をめざしています。

研究室一覧

※学科の研究室のうち、専攻の学びに近いものです。研究室はどちらの専攻であっても学科内から選択することができます。

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
  • マイクロソフト オフィス スペシャリスト
  • 情報セキュリティ
  • 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※
  • ITパスポート※
  • 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

将来の進路

  • 民間企業
    プログラマー/システムエンジニア/CGデザイナー/Webデザイナー/ロボットエンジニア/ネットワークエンジニア/通信システムエンジニア/ゲームクリエイター/アニメクリエイター/AIエンジニア/自動運転エンジニア

  • 大学院進学

  • 教員
    中学校(数学・技術)/高等学校(情報・数学・工業)(申請中)

  • 公務員