课程设置

介绍信息工程学部的课程与项目。

 

信息工程学部为培养活跃于社会各个领域的信息工程人才，通过两类课程和四个项目的组合，为学生提供量身定制的学习路径，帮助他们根据自己的兴趣和能力构建学习内容。尽管面对丰富多样的课程选择时可能会令人难以取舍，但这种选择过程也有助于学生探索未来的职业道路。

 

根据兴趣和能力选择的两类课程

学生可以根据自身兴趣、能力和未来目标选择其中一类课程。不同课程所培养的知识和技能方向各有侧重。

  • 综合课程

    学生将在信息工学的四个不同领域中选择一个作为核心，深入且系统地学习信息工学的思维方式和技术。在承袭拥有诺贝尔奖得主的理工学部卓越科研基因与研究水平的环境中，通过接触世界公认的研究成果，培养深厚的知识储备与卓越的创新思维。

    代表性课程：
    算法与数据结构　离散数学　应用解析

  • 先进项目课程

    通过引入PBL（课题解决型学习）模式，学生将以实践和体验的方式深入学习在实际社会中应用的信息工程技能。同时，学生还有机会获得来自活跃于行业前线的资深信息工程师的直接指导，并在与他人协同合作的过程中，全面提升多样化的技能，为未来职场中的团队合作奠定坚实基础。

    代表性课程：
    创造性思维方法　应用开发　PBL概论　先進プロジェクト実験I 」

 

涵盖信息工程不同领域的四个项目

信息工程学部的四个项目覆盖了不同的专业领域。无论选择“综合课程”还是“先进项目课程”，首先都将学习数据科学、编程、数字信号处理及算法等信息处理技术的基础知识。之后，学生可根据个人的学术兴趣选择其中一个课程为主进行深入学习，确保在毕业时至少掌握一门课程。对于有志向者，更可挑战修完所有课程，全面且深入地获取广泛的知识。

  • 物理计算项目

    该项目聚焦于信息实体化的领域。涵盖信息获取的硬件设备与信息利用的软件系统，帮助学生理解两者的机制。

    代表性课程：
    数字电路　电气电子电路　系统控制　硬件描述语言　传感器工程

    相关内容：

  • 数据工程项目

    该项目聚焦于信息处理的领域。它涵盖了基础软件的原理，以及信息管理、算法和知识信息处理的方法论。

    代表性课程：
    模式识别　软件工程　语言自动机　编程语言理论　人工智能

    相关内容：

  • 人类媒体项目

    该项目聚焦于信息表达的领域。学生将理解如何从媒体（如图像、声音和语言）中提取信息，并学习如何处理和利用这些信息。

    代表性课程：
    计算机图形学　虚拟现实　感性信息处理　语音与声学信号处理

    相关内容：

  • 网络系统项目

    该项目聚焦于信息交换的领域。学生将学习通过传输线快速传递信息的方法，以及如何通过网络可靠、安全地交换信息的机制。

    代表的な科目：
    信息通信网络　信息安全　无线通信　编码理论　信号传输理论

    相关内容：

 

信息工程学部课程体系

本课程以理工学部的扎实学术基础为依托，涵盖从计算机、编程、互联网等信息工程的基础知识，到人工智能（AI）、虚拟现实（VR）、网络安全、自动驾驶等尖端领域的广泛内容，为学生提供全面深入的学习体验。