情報システム学科 自動運転専攻【2025年4月開設予定】
大草 柊人 さん|佐賀県・小城高等学校出身
(工学部 情報システム学科 AI専攻3年*)
その夢が、いま目の前に。
大学進学のとき[自動運転 大学]で検索してみたんですが、9件ほどしか見つけられなくて。思ったより少ないんですよね。そして、そのなかでも、いろんな場所で実証実験の活動実績のある埼工大が目に止まり、進学することに決めました。
それまで埼玉のことはよく知りませんでしたが、自動運転を学ぶためなら佐賀から約1,000キロ、ここ埼玉へやって来ました!
そもそも僕が自動運転を学びたいと思ったのは、これからの時代はAI(人工知能)だと思い、そのなかでも自動運転に注目が集まっていたから。高校時代はパソコンにあまり触れて来ませんでしたが、大学での授業を通して着実に知識や技術を身につけ、いまではプログラミングもバッチリ。
そして、4年生になったら念願の渡部先生の研究室へ。渡部先生は、深谷市をはじめ西新宿や川崎など、全国各地で実証実験を実施中。いま僕は、研究室に入る前の肩慣らしとして、実証実験のときのデータ分析を行っています。本格的に研究に関わる日が待ちきれません。
そして、いつか自動運転で佐賀へ里帰りする日が楽しみです。
* 自動運転専攻は2025年4月開設予定です。 インタビューは自動運転専攻と同等の内容の学びを経た学生です。 |
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自動運転専攻
学びの特徴
社会変化に伴う「未来のモビリティ」の姿を創造する
本専攻ではこのような高度なAI技術に裏付けられた未来のモビリティを開発する舞台で、中核となる人材の育成を目標としています。
学びのポイント
Point1
もっと自由な移動へ。
自動運転に重点を置いたAI技術を学ぶ
AI自らが大量のデータから必要な特徴量を抽出し、同時に学習していくこの手法は、画像処理には欠かせない技術です。本専攻では自動運転への適用に主眼を置いたディープラーニングを中心に、さまざまなAI技術を学びます。
Point2
将来のモビリティの全体像を見渡せる
技術者の育成
これらの世界で活躍するためには、技術的な発展を続けるモビリティの全体像を理解する能力が必要になります。本専攻のカリキュラムに沿って学ぶと、AIはもちろんのこと、モビリティに関する様々な知識を身につけることが可能です。
カリキュラム
1年次 | 2年次 | 3年次 | 4年次 | ||
専攻科目 | 自動運転の メカニズムを 基礎から学ぶ |
多様な 専門科目により 技術力を高める |
自動運転に関する 専門知識を 身につける |
卒業研究に取り組み 自動運転の技能を 習得する |
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自動運転専攻 必修科目 |
情報システム概論Ⅰ・Ⅱ コンピュータ実習Ⅰ・Ⅱ プログラミング入門 |
情報システム実習 AIプログラミング言語Ⅰ・Ⅱ AIプログラミング演習Ⅰ・Ⅱ 情報工学実験Ⅰ |
情報工学実験Ⅱ・Ⅲ 応用AIプログラミング言語 応用AIプログラミング演習 情報システムゼミ |
卒業研究Ⅰ・Ⅱ | |
専門科目 | 職業指導Ⅰ・Ⅱ 回路概論 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 自動運転テクノロジー入門 |
プログラミング言語Ⅰ・Ⅱ プログラミング演習Ⅰ・Ⅱ 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 分散処理システム 半導体工学 電気法規および電気施設管理 機械学習Ⅰ・Ⅱ 職業指導Ⅰ・Ⅱ 回路概論 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 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 光エレクトロニクス 自動車運動・制御学 |
応用プログラミング言語 応用プログラミング演習 電気電子専門実験Ⅰ・Ⅱ 制御工学 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 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Ⅰ・Ⅱ 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 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 電気機器学 発変電工学 自動運転のためのAI制御 自動運転のためのAIセンシング 自動運転のためのAIデータサイエンス |
- | |
理学系科目 | 物理学Ⅰ・Ⅱ 基礎化学 展開化学 地球科学 基礎生物学 工業力学 生物学 地学 地球と環境 |
量子力学 | - | - | |
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 ベクトル解析 微分方程式 |
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情報系科目 | 人工知能入門 ICTリテラシー |
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学部共通科目 | キャリア・デザイン科目 | キャリア・デザイン基礎 異文化コミュニケーション(海外研修) 情報社会と倫理 情報処理特講Ⅰ TOEIC 初級Ⅰ・Ⅱ |
情報処理特講Ⅱ TOEIC中級Ⅰ・Ⅱ |
電気技術特講Ⅰ・Ⅱ キャリア・デザイン実践 インターンシップⅠ・Ⅱ |
- |
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 |
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一般教養科目 | 社会学 中国の言語と文化 体育実技Ⅰ・Ⅱ 仏教精神Ⅰ・Ⅱ 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 | - |
自動運転テクノロジー入門
自動運転の仕組みを修得
人に代わって自動で車を動かすメカニズムのアウトラインを学び、自動運転技術者としての第一歩を踏み出してみましょう。
自動車運動・制御学
自動車の基本機能を理解
「走る」「曲がる」「止まる」という自動車の動作の基本三大要素を、運動力学と制御理論に基づいて修得します。
AI・モビリティ
次世代の要素技術を学ぶ
自動運転は自動車業界や交通社会にとって、百年に一度の革命的な技術といわれています。自動運転車を構成する要素技術について事例を交えて学びます。
自動運転が広く普及する未来のモビリティを把握し、エンジニアとして活躍するための技術を学ぶ
- 高周波回路研究室[松井 章典 教授]
主に電波に関する研究を実施。具体的にはアンテナの動作解明や、さまざまなシステムに対応した新しい形式のアンテナの提案を行っています。 - 自動運転AI研究室[渡部 大志 教授]
AIによる自動運転技術に関する研究教育を行うとともに、新時代で活躍する人材を育成します。 - 生体情報システム研究室[井上 聡 教授]
高度な機能を有する脳を中心に、生物がもつ緻密な機能をお手本にして、それを私たちの生活に活かす研究をしています。 - 知能システム研究室[曹 建庭 教授]
知能システムと脳信号処理の分野において、ブラインドセパレーションや脳波・脳磁界の計測と脳信号処理等を中心に研究を進めています。 - 認知ロボティクス研究室[橋本 智己 教授]
人間とロボットの間で自然なコミュニケーションの実現を目標とし、知情意の工学的モデルを提案しています。 - アナログ集積回路研究室[吉澤 浩和 教授]
電子機器のディジタル化が進むにつれて、実は重要性が高まってきているアナログ集積回路の設計について、研究を行っています。 - ヒューマンインタフェース研究室[鯨井 政祐 教授]
AR技術・V R技術などを使いながら、ヒトを中心に据えた、インタフェース、IoT、センサ、アプリケーションなどに取り組んでいます。 - 医用画像解析学研究室[山崎 隆治 教授]
画像工学を応用して、主に医療分野における生体計測システム(各種臓器の形態、機能計測や可視化など)の研究、開発を行っています。
- システム制御研究室[中村 晃 教授]
現代の電気機器や産業機械を制御するのにふさわしい最新の手法を考えていきます。
- 光情報解析研究室[古川 靖 教授]
レーザーを用いた光波センシングの研究を実施。センサで計測した物理量をAIで解析し、利用者の価値に変える取り組みをしています。
- ディジタル情報システム研究室[伊丹 史緒 准教授]
様々なセンサからのデータを統合するシステムや、その周波数や形状などの特徴を解析するシステムについて、幅広い研究を行っています。 - ネットワークコンピューティング研究室[前田 太陽 准教授]
ユーザインタフェース、ライブラリ、データベースなどを取り入れながら、ネットワークを利用したシステム開発を行います。 - 計算電磁気学研究室[藤田 和広 准教授]
電磁気の現象や回路の特性を人工知能に学習させる技術を開発し、それを電気電子機器の設計に応用する研究に取り組んでいます。 - 学習ロボットシステム研究室[舘山 武史 准教授]
複雑で高度な動作を「学習」によって獲得するロボットシステムの実現を目標として、強化学習、深層学習、深層強化学習などを用いた学習システムについて研究しています。 - 視覚情報処理研究室[望月 義彦 講師]
情報を数理的・幾何的に解析・理解し、ロボットナビゲーションなどの工学的な応用を目指します。 - ディープラーニング研究室[村田 仁樹 講師]
自分の気になる問題にディープラーニングを使ってみたい人や、ディープラーニングの判断根拠を明らかにしてもっと説得力を持たせたい人はぜひこの研究室で一緒に研究しましょう! - 教育情報システム研究室[桑木 道子 講師]
学校・家庭・職場などさまざまな学びの場を想定し、そこで教育・学習する者を支援する情報システムの開発、学習効果の測定に取り組んでいます。 - 深層学習の基礎研究室[神田 直大 講師]
深層学習を利用してX線透視画像から腫瘍の位置を特定する研究を行ってきました。また物理法則の知識などを学習に取り入れることで、学習の性能を高める研究も行っています。 - 暗号・情報セキュリティ研究室[土田 光 講師]
暗号理論をはじめとした情報セキュリティ技術に関する研究を通じて、安全な情報システムの実現に取り組みます。
研究室をのぞいてみよう
自動運転AI研究室
その日が来たとき、中心で活躍しよう!
渡部 大志 教授
専門分野|自動運転
写真提供/日本財団
研究室をWEBでcheck!
≫ 自動運転AI研究室[渡部 大志 教授]
先生の研究をもっと見てみよう
≫ 自動運転AI研究室(Youtube)
目指せる資格
- 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
- 電気通信の工事担任者
- 電気通信主任技術者
- 情報検定(J検)
- CGクリエイター検定
- 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G検定
- 公務員
- TOEIC®
主な進路・進学先
民間企業
- 京セラ(株)
- シャープ(株)
- (株)IHI
- 東日本旅客鉄道(株)
- セイコーエプソン(株)
- (株)資生堂
- 王子ホールディングス(株)
- 沖電気工業(株)
- 太陽誘電(株)
- (株)DTS
公務員
- 埼玉県教育委員会
大学院進学
- 東京電機大学大学院
- 京都情報大学院大学
- 埼玉工業大学大学院
* 主な進路・進学先は、AI専攻の実績です。 |