追手門学院大学 理工学部 (2025年4月開設)
- 定員数:
- 200人
数理・データサイエンス/機械工学/電気電子工学/情報工学の4学科体制で、イノベーション人材を育成する。
学べる学問 |
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目指せる仕事 |
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初年度納入金: | 2025年度納入金(予定) 157万2000円 (入学金16万円を含む) |
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追手門学院大学 理工学部の募集学科・コース
数理・データサイエンス学科
※2025年4月開設
統計学、プログラミング、機械学習など、データサイエンスに必要となる分野を幅広く学ぶ
機械工学科
※2025年4月開設
4力学をはじめ、材料・加工、計測・制御、設計・製図など、機械工学の基幹分野を幅広く学ぶ
電気電子工学科
※2025年4月開設
電子・デバイス、通信、電力・エネルギーなど、電気電子工学の基幹分野を幅広く学ぶ
情報工学科
※2025年4月開設
データベース、ソフトウエア、セキュリティ、デジタルメディア、人工知能など、情報工学の関連分野を幅広く学ぶ
追手門学院大学 理工学部の学部の特長
理工学部の学ぶ内容
- 学びの特長
- 数理・データサイエンス学科、機械工学科、電気電子工学科、情報工学科の4つの学科を設置し、幅広い学問分野を網羅することで、1年次には全学科共通で『基礎物理学実験』や『プログラミング』、『データサイエンス基礎』など自然科学の基本原理や理学・工学の基盤となる知識、技能を学びます。その後、各学科の専門科目を学ぶとともに、各分野と関連性の深い他学科の科目を履修することで、より幅広い視野を身につけます。3年次後期から研究室に所属し、本格的な就職活動が始まる前に自身の専門を定め卒業研究をスタートさせます。
- 数理・データサイエンス学科
- 代数学や解析学、幾何学といった伝統的な数学を学ぶことで、数学的な論理的思考力を身につけたうえで、統計学、プログラミング、機械学習などのデータサイエンスに必要となる分野を幅広く学び、自身の興味関心から専門を定めていきます。また、演習科目を配置し、講義で学んだ知識を活用してデータを分析し、予測や意思決定に活用する力を身につけます。3・4年次には自身の興味に応じて選択可能な発展科目として『金融数理』『深層学習プログラミング』『モデル選択』『因果推論』などを設けています。
- 機械工学科
- 機械工学の基礎となる材料、流体、熱、機械の4力学を身につけたうえで、材料・加工、計測・制御、設計・製図などの機械工学の基幹となる分野を幅広く学び、自身の興味関心から専門を定めていきます。また、実験科目を配置し、講義で学んだ知識を深めるとともに、実験機材の取り扱いから、実験結果を読み解く洞察力、レポートにまとめる表現力を身につけます。3・4年次には自身の興味に応じて選択可能な発展科目として『次世代自動車技術』『ロボティクス応用』『宇宙航空工学』『マイクロナノ工学』などを設けています。
- 電気電子工学科
- 固体物質の物性や電気、電子、デジタルの各種回路などの基礎知識を身につけたうえで、電子・デバイス、通信、電力・エネルギーなどの電気電子工学の基幹となる分野を幅広く学び、自身の興味関心から専門を定めていきます。また、実験科目を配置し、講義で学んだ知識を深めるとともに、実験機材の取り扱いから、実験結果を読み解く洞察力、レポートにまとめる表現力を身につけます。3・4年次には自身の興味に応じて選択可能な発展科目として『半導体・電子デバイス工学』『無線通信システム』『次世代エネルギー工学』『モータ制御工学』などを設けています。
- 情報工学科
- 情報処理や情報理論、データ構造とアルゴリズムなどの基礎的な知識を学ぶとともに、プログラミングは1・2年次に2年間かけて基礎から応用まで徹底的に身につけます。データベース、ソフトウエア、セキュリティ、デジタルメディア、人工知能など情報工学の基幹となる分野を幅広く学び、自身の興味関心から専門を定めていきます。また、演習科目を配置し、講義で学んだ知識を活用して実社会で活用できる情報システムの企画設計力を身につけます。3・4年次には自身の興味に応じて選択可能な発展科目として『画像・音声・情報処理』『セキュアネットワーク』『コンピュータグラフィックス』『組込みシステム』などの科目を設けています。
理工学部の授業
- 学べる学問・科目
- ■学部共通
学部共通で必要な基礎となる科目群「基盤共通科目」を設けています。4学科の幅広い学問領域を活かし、全学科で基礎物理学実験を履修。数学の基礎やデータサイエンス、統計学、プログラミングなどこれからの社会で必須となるスキルを確実に修得します。
『理工学概論』『データサイエンス基礎』『基礎物理学』『基礎物理学実験』『微分積分学』『線形代数学』『プログラミング』『入門統計学』『技術者倫理』『知的財産論』『理工学プロジェクト』
■数理・データサイエンス学科
『R言語プログラミング』『確率・統計』『オペレーションズ・リサーチ』『微分方程式』『統計的推測』『ベイズ統計学』『経済統計学』『統計的品質管理』『機械学習』『深層学習』
■機械工学科
『材料力学』『熱力学』『流体力学』『機械力学』『制御工学』『計測とデータ処理』『機械設計・製図』『生産工学』『ロボットの機構と運動』
■電気電子工学科
『物性基礎論』『電磁気学』『電子回路』『電気回路』『デジタル回路』『電気電子計測』『電気電子材料』『制御工学』『電気電子回路設計』『電力工学』
■情報工学科
『情報処理』『プログラミング』『データ構造とアルゴリズム』『データベース工学』『人工知能』『ソフトウェア工学』『ヒューマンインタフェース』『デジタルメディア処理』『自然言語処理』
理工学部の卒業後
- 予想される進路
- 幅広い分野において、専門知識を通じて社会や企業活動に貢献することが期待されるとともに、大学院進学でさらなる専門的技術などを身につけることが期待されます。
■数理・データサイエンス学科
データサイエンティスト、機械学習エンジニア、金融(保険・銀行)、メーカー、IT企業、公務員など
■機械工学科
機械・電機・化学などの各種メーカー企業、交通運輸・エネルギー関係の社会インフラ企業、公務員など
■電気電子工学科
電力・エネルギー・情報通信などの社会インフラ企業、電機・機械などの各種メーカー企業、公務員など
■情報工学科
情報通信などの社会インフラ企業、ソフト・ハードのICTなどのメーカー企業、公務員など