追手門学院大学 理工学部
- 定員数:
- 200人
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学科で、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 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
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
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
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学科を設置しています。
●1年次:理学・工学の基礎を幅広く学ぶ
「基礎物理学実験」、「微分積分学 I・II」などの基礎的な数学の科目、「プログラミング I・II」や「データサイエンス基礎」など、学部共通で必要な基礎的な知識や技能を身につけます。
●2年次:学科に分かれて学び、専門の世界へ
1年次後期からは、4つの学科に分かれて学びます。所属する学科の専門分野を基礎から体系的に学修し、将来も見据えながら専門性を高めていきます。
●3年次:専門とともに近接分野を横断的に学修
興味や関心に応じて、専門の分野と関連性や応用性の深い近接分野となる他学科の科目も受講可能です。広い視野を身に付けつつ、専門分野を深め、3年次後期から研究室に所属します。
●4年次:研究室で卒業研究に取り組む
本格的な就職活動が始まる前に自らのテーマを定め、4年間の集大成となる卒業研究をスタート。高度な知識や技術とともに、問題発見方法や課題解決方法も身につけます。
- 数理・データサイエンス学科
- 確率・統計、微分方程式、代数系基礎といった基礎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、ベイズ統計学や機械学習、深層学習、金融数理など応用分野の学びを広げ、課題解決や価値創造を行うにあたっての思考力を身につけます。
- 機械工学科
- 材料、流体、熱、機械の4力学を身につけたうえで、機械設計・製図、次世代自動車技術、宇宙航空工学、ロボティクス応用、マイクロ・ナノ工学など、幅広い分野を学び、課題解決や価値創造を行うにあたっての思考力を身につけます。
- 電気電子工学科
- 物性基礎論、電気回路、電子回路、デジタル回路、電磁気学などの基礎となる知識を身につけたうえで、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、半導体・電子デバイス工学などを学び、課題解決や価値創造を行うにあたっての思考力を身につけます。
- 情報工学科
- プログラミングや情報理論、情報処理などの基礎となる知識を身につけたうえで、コンピュータグラフィックス、ヒューマンインタフェース、デジタルメディア処理、情報セキュリティなどを学び、課題解決や価値創造を行うにあたっての思考力を身につけます。
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』『基礎物理学実験』『微分積分学』『線形代数学』『プログラミング』『入門統計学』
■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』『機械工学実験』
■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』『情報セキュリティ』
- 理工学プロジェクト
- 3年次の「理工学プロジェクト」は、全学科必修のPBL科目です。4学科の学生がチームを組み、互いの立場を理解し合いながら、共通の課題を解決する貴重な経験を積むことができます。
急速に変化する社会では、複数の分野の専門家が協働し、新しいものを生み出すことや、共通の課題を解決することが必要となってきています。例えば、公共交通問題の抜本的解決に無人運転タクシーの導入が期待されています。これには、車両設計に関する機械工学、モーター制御に関する電気電子工学、道路認識に関する情報工学、利用データの分析に数理データサイエンス学といった学部横断の知が必要です。そのため、4つの学科を超えて、それぞれ学科で学んできた知識を持ち寄り、社会で求められる問題発見解決ができる人材となるための基礎を習得することをテーマとする「理工学プロジェクト」を3年次に必修としています。
理工学部の先生
- 少人数教育
- 理工学部には、39名の教員が着任予定です。教員一人あたりの学生数は20.5人と少なく、一人ひとりの学生を手厚く指導できる環境です。
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
理工学部の施設・設備
- 茨木安威キャンパス
- 茨木安威キャンパス1号館が最新設備を備えた実験室にリニューアルします。光造形3Dプリンターや水中ドローンをはじめ、最先端の理工学研究に欠かせない最新の実験機材を導入。1年次からさまざまな機材を利用した実験に取り組むことができます。
理工学部の学生支援・制度
- 入学前教育と入学後教育(数学・物理)
- 理工系学問を身に付ける上で必要となる「数学」と「物理」について、入学後にスムーズに大学の授業に取り組めるように、入学前教育を実施します。入学前教育は、本学のカリキュラムに対応した独自教材を使用したオンライン学習プログラムで、対面指導や質問対応まで含めた手厚いサポート体制を整えています。入学後は、理工学部教員と連携した、専門のスタッフが常駐して学習サポートを実施します。