福知山公立大学 情報学部
- 定員数：
- 100人
先端情報技術を活用して、地域に新しい価値を創造し、地域生活を豊かにする。
| 学べる学問 |
|
|---|---|
| 目指せる仕事 |
|
| 初年度納入金： | 2024年度納入金（参考） 85万7800円 |
|---|
福知山公立大学 情報学部の募集学科・コース
情報学科
福知山公立大学 情報学部の学部の特長
情報学部の学ぶ内容
- 情報活用の事例から原理に近づき専門性を高める帰納的な学習
- 帰納的な学習とは、具体的な事例から出発し、そこから段階的に原理に近づいていくことで専門性を高めていく方法のことです。具体的な体験事例から原理に帰納していくことで、いろいろな場面に適用できるスキルと知識・知見を体系的に身につけます。1・2年次では事例学習で「何ができるか」を、2・3年次では方式学習で「どうすればできるか」を、3・4年次では根拠学習で「なぜできるか」を段階的に学んでいきます。
- 各領域の事例から専門的な学修を深める3つの領域
- AI技術やエンタテインメント技術を学ぶ「人間・社会情報学領域」、データ解析やその活用について学ぶ「データサイエンス領域」、情報システム構築やアプリ開発について学ぶ「ICT領域」の3つのトラックを設け、それぞれに一層高度な知識や知見を修得し、現場対応力を高める科目を配置しています。1年次には各トラックについて事例等を幅広く学び、学年が上がるにつれ、各自の関心や将来の進路に応じて主たる分野を絞り込んでいくことで理解を深めます。
- 地域での現地調査を通じて、理論との結びつきを理解する地域協働型教育研究
- 地域の課題を地域住民とともに、発見、把握・分析、協働、課題解決のプロセスを、現地調査やワークショップを通して実体験し、理論との結びつきを深く理解していきます。
＜地域協働型教育研究の具体例＞
●自然・環境
・土壌昆虫の個体数を自動でカウントするシステムの開発
・地中レーダーによる計測データから樹木の根の構造を自動的に抽出、再現するシステムの開発
・社会／自然現象のシミュレーション
・農業環境の計測システムの開発
・画像処理による果実の判別
●エンタメ・ゲーム
・ビデオゲームを用いた地域紹介音楽イベントの開催
・音楽・パフォーマンスアートの時系列表現（演出）分析
・明智光秀を体験するVRノベルゲームの開発
・VR／ARを利用した福知山観光案内コンテンツの制作
・丹後ちりめんに関する織物技術情報のデジタルアーカイブ
●ロボット・人工知能
・自律的・自動的な対話と、人間の遠隔操作による対話を混在させた対話型ロボットの開発
・深層学習を用いた人間の感情や興味などの状態や行動の認識・理解、ロボットやキャラクターの振る舞い生成の研究開発
・言葉だけでなく、表情や身振り手振りを使った対話AIの研究開発
・機械学習による地図上の地物の「意味」発見と検索
・機械学習による物体認識・検出システムの構築
●生活・暮らし
・独居老人の安心安全な生活のための見守りシステム開発
・VR／ARを利用した福知山防災コンテンツの制作
・高齢者へのヘルスケアの支援システム開発（衣・食・住・芸術・地域情報から高齢社会を考える）
・福知山市の小・中学校におけるタブレット利活用の支援
・ビデオゲームを使ったプログラミング教室の開催
・人口が減少する地域社会でサービスを維持・向上するための新技術開発
情報学部のカリキュラム
- 課題解決に取り組み、地域社会に貢献する力をつけるPBLとIT実習
- PBL（課題解決型学習）とIT実習を必修科目として、実践的な情報学を学びます。PBLは学生自身が課題を見つけ、さまざまな手段を用いて情報技術と情報を駆使し、課題を解決していく演習形態の授業です。イベントや産業、暮らし、レジャーなど地域での実践を通して主体的に情報技術を身につけていくことを目的としています。IT実習では、PBLにおける各自のテーマに関わらず、情報基盤、計測制御、人工知能、複合現実の4テーマの実習に取り組みます。
情報学部の研究テーマ
- 人間の主観を理解する、究極に人間らしい人工知能をめざす
- 将棋や囲碁の世界では、AI（人工知能）は人間より強くなっていますが、あまりに非の打ち所がなく、対戦した際にエンタテインメント性が大きく損なわれてしまいます。これからは強さの追求だけではなく、「いかに人間を楽しませることができるか」が、ゲームAI研究の重要課題といえます。本学では、人間の主観的な部分をAIに理解させることを目標に、ゲーム以外にもあらゆるテーマに切り込み、研究を行います。（藤井 叙人先生）
- 医療、セキュリティ、地方創生―画像認識技術の可能性を広げる
- AI（人工知能）の発展を支え、より人間の脳に近い手法として注目を集めるディープラーニング（深層学習）。その中でも、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識において従来の手法を大きく上回る性能を達成し、今や多くの分野で用いられています。本学では、医療分野やセキュリティ分野などさまざまな分野に応用できる画像認識技術を研究します。（松山 江里先生）
情報学部の資格
- さまざまな専門科目を履修し、情報処理技術者能力認定試験のほか多様な資格取得をめざす
- ＜目標とする資格＞
情報セキュリティマネジメント試験＜国＞、基本情報技術者試験＜国＞、応用情報技術者試験＜国＞、データベーススペシャリスト試験＜国＞、統計検定（2級・準1級）、JDLAディープラーニングG検定（ジェネラリスト検定）・E資格（エンジニア資格）など
基本情報
入試情報
その他
