コース説明と修了基準

コース説明と修了基準
ホーム > 大学院 > コース説明と修了基準

2020年度に開設するコースの説明と修了基準

コース一覧

コース説明

1.メディア処理コース

メディア処理コースは「グラフィックスと応用モジュール」、「画像処理モジュール」という2つのモジュールから構成されています。本コースでは、画像を具体的な処理対象として、メディアの認識・理解、変換・符号化、生成技術について、基礎理論から先進的な応用システムまでを系統立てて学ぶことができます。学んだ理論や技法は、大量の生の情報をリアルタイムに分析して実世界にフィードバックするための技術として、個人生活の質を向上して安心・安全・感動を与えるための技術として、あるいは人工的に現実感を作り出し対話・知的エージェントを実現するための技術として高度なメディア処理システムの構築に役立ちます。

修了基準 次の2モジュールを修得すること。

2.システムLSIコース

LSI(大規模集積回路)は、情報化社会を形成するための様々なシステムにおける必須の構成要素であり、その適用範囲は益々広がってきています。LSI技術は、現在でも3年で4倍のスピードで高集積化を可能にしており、一つの電子システムを「システムLSI」と呼ばれる一つのLSIにより実現できるようになっています。システムLSIコースは、大規模な回路をどのように設計すればよいかを学ぶ集積回路設計モジュールを中心に、システムLSIに関わる技術について学ぶことにより、電子技術者として活躍できる素養を育成します。

修了基準 次の1モジュールを修得すること。

さらに、次の3モジュールから6単位以上を修得すること。

3.LSI and Applied Computing Course

This course, which consists of two practical modules, covers the key technologies of system abd LSI design including applied computing. The LSI design module provides knowledge of design for integrated circuits and dependable systems. The applied computing and system design module provides applications of computing methods with advanced systems and the methodology of system design.※The person of study sets a ceiling of 30.

修了基準 次の2モジュールを修得すること。

4.電子物性コース

現代の情報化社会を支えるコンピュータは、トランジスタなど、多くの電子デバイスから成り立っています。そして、それらの電子デバイスは、シリコン及び化合物半導体などの種々の電子材料から出来ています。より高速なコンピュータを実現するためには、新しい電子デバイスが必要となり、そのためには、新しい電子材料が必要となります。本コースは、既存の電子デバイス及び電子材料、将来の電子デバイス及び電子材料について学びます。電子物性コースは、種々の電子デバイス及びその製造方法について学ぶ半導体製造モジュール、及び種々の電子材料について学ぶ電子材料モジュールから構成されます。

修了基準 次の2モジュールを修得すること。

5.ロボットコース

本コースは、ロボットが活動・行動することをテーマとして、コニュニケーションや環境認識・理解の技術的なアプローチとして、知的制御とロボティクスの2つのモジュールを構成し、知能ロボットの制御系設計、プランニング、行動・情動規範、センサ情報処理を学びます。ロボティクス分野のヒューマノイド、移動ロボット、仮想エージェント、複合現実感システムなどの問題や新たな技術について、解決と展開および可能性を見出すことを目的とし、学部科目の基礎知識とともに従来技術の知識の構築とその応用技術を修得させます。

修了基準 次の2モジュールを修得すること。

6.デジタルエンジニアコース

デジタルエンジニアコースは、「知的自動化生産設計モジュール」、「CAEモジュール」、「精密工学モジュール」の3つのモジュールで構成されています。本コースでは、自動車や家電等の設計、生産、検査に欠かせない生産情報処理、製造デザインや精密測定、金型の基本技術を学ぶことが出来ます。さらに、金型の製作に欠くことのできない最新の解析技術、材料技術を学ぶことができます。こうした技術や知識を学ぶことで、製造業全般において生産技術に関するグローバルエンジニアとして活躍するための基礎知識を深めることができます。

修了基準 次の2モジュールを修得すること。

さらに、次のモジュールから2単位以上を取得すること。

7.ライフサイエンスコース

ゲノム配列情報をはじめとする各種生命情報の蓄積が著しい今日、生命科学と生物工学はその枠組みや手法を大きく変貌させています。タンパク質や遺伝子など生命現象の各要素を個別的、分析的に理解するとともに、生物システムを全体的、総合的に把握する必要があります。このような認識に基づき本コースでは、分子レベルから細胞、生物個体など上位階層までの着実な知識体系と方法論を修得し、またそれをダイナミックに応用する態度を養います。

修了基準 次の3モジュールを修得すること。

さらに、次の2モジュールから4単位以上を取得すること。

8.バイオインフォマティクスコース

ゲノム科学、ポストゲノム科学の急速な発展とともに、塩基配列、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームを含む大量の生物情報が生み出されています。一方、タンパク質の構造解析技術の発展によって、多数のタンパク質の機能が解明されています。これらの多様な生物・生体情報から、生物システムを分子レベルから理解するために必要な情報科学・システム工学・生物物理学の方法論を修得し、医療やバイオテクノロジーの発展に貢献できる人材を養成します。

修了基準 次の2モジュールを修得すること。

さらに、次の3モジュールから4単位以上を取得すること。

9.ICTクラウドコース

社会の具体的な課題を情報技術により解決するリーダー的技術者が必要とされています。本コースでは、社会と最新の情報技術の関わりを理解し、クラウドを含む多様で複合的な情報技術を高度に活用し、新しい価値や新産業を創出できる、高度な知識とスキルを備えた情報技術者を育成します。そのため、インターンシップや、課題解決型グループ学習、ソフトウエア開発プロセスに係る演習などを通して実践的な能力を養います。

修了基準 次の1モジュールを修得すること。

さらに、次の2モジュールからいずれか1モジュールを取得すること。

さらに、次の3モジュールからいずれか1モジュールを修得すること。

10.需要創発コース

実践的演習を通じて、新たな需要を創発できる人材の養成を目指したコースです。大学院実践演習Ⅰ/Ⅱ/Ⅲで提示される課題に対応して、プロジェクトの立ち上げ、チームの形成、課題設定、問題点の把握、ソリューションの提案、仕様書の策定、試作品の作成、納品に至るまでの課程に取り組みます。

本コースは、大学院実践モジュールを必須モジュールとし、これに加えて、課題に応じた2つ以上のモジュールで構成します。

その他、需要創発コースに関する情報はこちら

修了基準 次の1モジュールを修得すること。

さらに、「大学院実践モジュール」におけるグループの課題に関連する2つ以上の2モジュールを取得すること。

11.バイオメディカルデザインコース

情報工学及び生物医学の連携分野で医療イノベーションを起こすために、デザイン思考の能力を涵養し、マネジメント、リーダーシップ、チーム活動に関する知識及び技術を修得して、医工情報連携イノベータを育成します。

その他、バイオメディカルデザインコースに関する情報はこちら

修了基準 次の1モジュールを修得すること。

さらに、バイオメディカルデザイン演習におけるグループの課題に関する1つ以上のモジュールを修得すること。(モジュール1~27より選択)

さらに、次の3モジュールから1モジュールを習得すること。

12.インテリジェントカー・ロボディクスコース

産業用ロボットや自動車が自動運転や自律移動を実現するためには、認知、判断の自動化、高度化が必要です。本コースでは、次世代の知能化ロボット、自動車の実現を支える専門技術に関する知識及び技術を習得し、広く産業界の技術動向にも通じた情報処理技術者を育成します。

その他、インテリジェントカー・ロボティクスコースに関する情報はこちら

修了基準 次の2モジュールを修得すること。

13.起業家コース

イノベーションを担うリーダーとしての資質や起業家精神(アントレプレナーシップ)を涵養します。大規模システム設計や問題発見・解決に必要なエンジニアリングデザイン能力と、スタートアップに必要な経営にかかわる幅広い知識と技術を習得します。

修了基準 次の1モジュールを修得すること。

さらに、次のモジュールから1モジュールを修得すること。

14.データサイエンスコース

膨大なデータが溢れる時代において、その中から有益な情報を抽出することができるデータサイエンティストが必要とされています。本コースでは、データ解析手法の普遍的な原理、境界条件と限界を理解し、あらゆる分野のデータに適切に対応できる柔軟性を身につけ、さらには、最先端の理論を理解し、データ解析技術の進化に継続的に対応できる人材を育成する。

修了基準 次の2モジュールを修得すること。

さらに、大学院情報工学府で開講される以下の2科目を修得すること。ただし、卒業した大学において、対応する科目を修得済みの場合は当該科目については免除します。

  • 離散アルゴリズム特論
  • 最適化アルゴリズム論