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    システムプログラム

    プログラムの特色

    世界に通用する教養と
    専門性を兼ね備えた人材の育成

    知能情報システムプログラムでは、知能情報システムと地球・人間・社会との関わり合いの中で生じている様々な課題を解決するために、知能情報システム分野の知識を幅広く身につけ、グローバルに様々な領域で活躍できる人材を養成します。
    本プログラムでは、充実した教育研究環境で、コンピュータのソフトウェアとハードウェアに関する基礎知識から、人工知能、Iot(Internet of Things)、ビッグデータ、ロボットのような知能情報システムを支える最先端の情報処理技術、高度ネットワーク技術まで、幅広い知識・技術を学ぶことができます。

    教育プログラム

    「知能情報システムプログラム」は、知能情報システム分野の知識を幅広く身につけ、グローバルに様々な領域で活躍できる人材を養成するためのカリキュラムです。
    1年次では、導入教育として工学全般に関する基礎科目を学ぶことで、広い視野と深い洞察力を養うとともに、技術者としての社会的・倫理的責任を理解します。また、2年次以降に学ぶ専門分野に必要なコンピュータやプログラミングの基礎知識・技術を学びます。
    2年次以降は知能情報システム分野に関連する専門科目を履修します。専門科目では、情報処理のための数学、コンピュータの仕組み、ソフトウェアの動作原理、情報処理ネットワークの基礎などを学びます。さらに、人工知能、マルチメディア、人間支援技術などの応用科目も履修できます。また、実験、実習、卒業研究を通して、学んだ知識・技術を応用して研究開発する能力、コミュニケーション能力を身につけます。
    さらに、1年次から4年次まで少人数のゼミや研究室などの小さなコミュニティの一員となり、学習面だけでなく生活面でも指導教員のきめの細かな指導を受けることができます。

    カリキュラム

    履修の流れ

    • 1年次
    • 語学、人文社会系、数学などの教養系科目や、工学全般に関する基礎科目を中心に学びます。また、少人数のゼミを通して、大学での学習方法や数理的な考え方の基礎も学びます。プログラミングの実習も1年次から始まります。

    • 2年次
    • 教養系科目・専門基礎科目に加えて、コンピュータのソフトウエアとハードウェアの基礎を学びます。情報システム基礎実習では、グループ毎に様々なテーマの実習に取り組み、問題解決のプロセスを体験しながら習得します。

    • 3年次
    • 人工知能、ネットワーク、マルチメディア、ロボットなど知能情報システムの発展的な内容、技術英語などを学びます。さらに、実験や演習で「学んだ知識」を「使える知識」となるように学習します。

    • 4年次
    • 卒業研究では、各教員の指導の下で、大学院生と共に様々な分野の先端的な研究に参加します。応用力に磨きをかけるとともに、自ら学び新たな知識を創造する能力を養い、問題発掘や問題解決の手法、テクニカルプレゼンテーションの技法を体験的に学ぶことができます。

    授業紹介

    マルチメディアコンピューティング

    現在の情報社会では、音声、画像、映像など様々なメディアを使って情報がやりとりされています。マルチメディアという概念は、1960 年代には使われていて、コンピュータやネットワークの利用方法・利用形態や技術とともに進化してきました。マルチメディアコンピューティングとは、マルチメディア情報をコンピュータでどう扱うかを対象にしていますが、マルチメディア情報の伝送だけではなく、画像や音声の認識も対象に含めています。本科目では、マルチメディアに関して、基本的な内容から最新技術まで取り扱います。
    マルチメディアコンピューティング及びその内容は、利用者の要求の多様化・高度化と新しい技術の登場や従来の技術の進化とともに、大きく変化してきましたし、今も変化し続けています。マルチメディアコンピューティングの講義では、マルチメディアを扱うために有用な種々の技術や理論を学びながら、マルチメディアを使った様々なサービスやシステムをどうすればよりよいものにできるのか、また全く新しいマルチメディアとその可能性について考えていきます。
    本科目では、主な中心テーマとして、マルチメディアセンサーとメッセージングを取り扱います。

    (1)マルチメディアセンサー
    現在では、最新の技術を用いたマルチメディアセンサーをネットワークに接続することで様々なデータを集め、ビッグデータ解析等を用いて利活用しています。本科目では、伝統的な画像・情報処理に加え、種々のセンサー及びセンサーネットや機械学習を用いたパターン分類まで広く取り扱います。

    (2)メッセージング
    マルチメディアデータは、ネットワーク上では、様々なフォーマットやプロトコルでやりとりされます。本科目では、マルチフォーマット・プロトコルでマルチメディアを扱うメッセージング(図1)についても解説します。
    その他、注目を集めている Artificial Intelligence (AI)や Intelligence Augmentation (IA)もこの科目の中心テーマの一つです。さらに、将来のコンピュータやネットワークでどのようなマルチメディアをどのように処理、活用していくのがよいかを考えていきます。

    図1.マルチメディアとメッセージング

    プログラムの先端研究

    バイオインフォマティクス(生命情報学)~ゲノムビックデータから有用な知識を発見するための手法開発とその応用~

    阿部 貴志 准教授

    バイオインフォマティクス(生命情報学)とは、生物学(医学や農学も含む)と情報学が融合した学問分野です(図1)。ゲノムは生命の設計図であり、ゲノムを構成するDNAはA(アデニン)、T(チミン)、 G(グアニン)、C(シトシン)の4つの塩基の連なりで構成されています。ATGCを新聞の紙面に印字すると、ヒトゲノムでは朝刊の25年分(30億文字)の分量にも達します。朝刊の1万年分(4.5兆文字)を超える、ヒトをはじめとする様々な生物のゲノム情報が無償で公開されています。このゲノムビックデータを有効活用するためには、計算機を活用した研究が必要不可欠です。
    我々は、人工知能を活用したゲノム情報解析手法の開発とその応用を行っています。例えば、ゲノムビックデータから有用な知識を発見するために、全ゲノム情報をある一枚の2次元平面図上に集約し、その全体像を容易に可視化できる機械学習手法を開発し、生物系統ごとにグループ分け可能なことを示しました(図2)。これはATGCの文字の連なりに微生物からヒトまでの全ての生物系統ごとに固有な特徴が存在していることを示しています。この解析は、通常の計算機では途方もない計算時間が必要なため、スーパーコンピュータによる大規模並列計算を行って、初めて得ることができました。
    このように効率的な知識発見を行うために開発した手法を用いて生物の謎を解き明かすべく、環境中に潜む新規なお宝微生物や遺伝子の探索、地球環境や生育環境の変化に対する生物多様性の獲得や環境適応プロセスの解明などに取り組んでいます。

    図1.バイオインフォマティクスの概要図
    図2. 解析当時、入手可能なゲノム情報を対象に開発した解析手法を用いてスーパーコンピュータで作成したゲノム地図

    取得できる免許と資格

    免許

    • 高等学校教諭1種免許状(工業)

    資格

    • 安全管理者(2年の実務により申請可)など

    就職状況

    ※ここでは、改組前の学科の就職状況を掲載しております。

    卒業後の進路

    知能情報システムプログラムを卒業した後、6割程度の人が大学院へ進学し、4割程度の人が就職します。近年の不況にもかかわらず大学院・学部を含めて1名の学生あたり3~5社の求人があります。求人の業種も多種多様です。主な職種は電子情報系の技術者、SE、プログラマ等が多く、最先端の業種で大いに活躍できます。昨年度の就職状況は下記のとおりです。研究・開発を重視する大手企業は大学院修士課程の修了者を優先的に採用しています。

    なお、昨年度までの博士課程修了者・学位取得者、修士修了者、学部卒業生の主な就職先は以下のとおりです。

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