中京大学/工学部の詳細情報

学科・定員・所在地

学科・定員

機械システム工学科（86名）
電気電子工学科（86名）
情報工学科（86名）
メディア工学科（62名）

所在地

1～4年:愛知

※変更の場合もありますので、学校が発行している資料やホームページにてご確認ください。

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プロフィール

●AI（人工知能）やデータサイエンスなど情報科学系の授業を拡充

●体験的なカリキュラムで着実に実践力を修得

●充実した実験・開発・研究施設で最先端の研究ができる

機械工学とITが融合するものづくりをテーマに学ぶ「機械システム工学科」、電気、電子、情報通信技術の研究から次世代の情報通信モデルの構築などを学ぶ「電気電子工学科」、プログラミング、ソフトウエア・システム、ウェブネットワークなどの情報システム開発ができる人材を育成する「情報工学科」、画像・映像や音声などの技術を修得する「メディア工学科」を設置しています。また、さらに高度な専門知識と技術を身に付けるため、大学院への進学を推奨しています。

【キャンパス】

名古屋キャンパス（機械システム工学科・電気電子工学科）、豊田キャンパス（情報工学科・メディア工学科）

【学生数】

1402名（2025年5月1日現在）

【専任教員数】

41名（2025年5月1日現在）

【大学院】

工学研究科／機械システム工学専攻（修士）、電気電子工学専攻（修士）、情報工学専攻（修士）、工学専攻（博士）

機械システム工学科

【講義・学問分野】

工学基礎実験、機械設計製作法、計測制御プログラミング、生産システム管理　など

電気電子工学科

【講義・学問分野】

物理学実験、電気電子工学実験、無線通信工学、ディジタル回路とHDL、電磁気学、電力ネットワーク工学　など

情報工学科

【講義・学問分野】

Ｃ言語、コンピュータネットワーク、アルゴリズムとデータ構造、システム製作、知識／知能プログラミング、ソフトウェア工学　など

メディア工学科

【講義・学問分野】

メディア技術、映像メディア、音響メディア、メディア工学入門、グラフィックデザイン　など

学部の特色

AI（人工知能）やデータサイエンスなど情報科学系の授業を拡充

情報通信分野に限らず、ビジネスの多様な領域にAI（人工知能）が組み込まれており、多方面でAIの知識・技術を持った人材が求められています。
本学部ではそんな社会のニーズに対応するために、AIやデータサイエンスなど情報工学系の授業を、全学科で拡充。社会で真に求められる工学人材を育成します。

体験的なカリキュラムで着実に実践力を修得

●工学実験と演習
工学の基礎力を身に付けるうえで重要なのは「体験的理解」です。工学研究、特に開発や製造の現場では理論通りにいくことはまれであり、それだけに体験を通した発見や成功の喜びが学ぶ意欲になります。こうした考え方から本学部では、基礎段階から「実験」と「演習」を積極的に取り入れています。さらに、研究室でのプロジェクト研究を通して高度な専門性と実践力を獲得しています。
●プロジェクト研究
実社会における実際の課題の解決を研究目標とするプロジェクト研究を通じ、実社会と関わりを持ちながらチームで活動することで社会人に求められる基礎力の向上を図ります。
●学外との連携
トヨタ自動車などの一般企業や、他大学と連携した研究も行っています。国内外の企業・大学が参加するさまざまな世界大会で入賞するなど、その成果は国内外で高く評価されています。

充実した実験・開発・研究施設で最先端の研究ができる

機械システム工学科、電気電子工学科を設置する名古屋キャンパスは、学術研究機関が集結する文教地区の中心地に位置。最先端の実験・研究施設を集約した「工学部実験棟」をはじめ、最先端の実験・開発・研究が可能な最新鋭の設備が整備されています。地下1階、地上3階建ての工学部実験棟では、機械加工室や作業室のほか、電波暗室など最先端の研究ができる特殊実験室も整備しています。理工学研究において約30年の歴史を持つ豊田キャンパスは、「人工知能高等研究所」を核に情報科学研究の全国的な中核施設となっており、さらなる情報技術研究の機能強化のための施設・設備の整備が図られる予定です。

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学べること

機械システム工学科

現代のものづくりに対応した機械工学のスペシャリストを育成

現代のものづくりに必須の機械工学情報技術を備えたエンジニアを育成。「メカトロニクス」「ロボティクス」「知能システム」と、革新的なものづくりの鍵を握る3つのテクノロジーを履修モデルとして設定し、それぞれの分野でエンジニアリングリーダーとして活躍し得る能力の修得をめざします。

●3つの履修モデル
◇メカトロニクスモデル
幅広い産業分野で利用されているメカトロニクス機器の製作や、その開発に必要な機械工学の知識と制御技術を修得します。
◇ロボティクスモデル
社会に幅広く活躍しつつあるロボットに関して、その製作や開発に必要な機械工学と情報技術の知識を身に付けるとともに、実践力を養います。
◇知能システムモデル
人にやさしいインターフェースを備えた機械システムや、人工知能を備えた人と同様の働きをするシステムを開発するために必要な知識を修得します。

●最新トピックス
◇CEATEC2024研究展示
本学の橋本研究室は、アジア最大級のデジタルイノベーション総合展「CEATEC2024」に参加。「現場の課題にサイエンスで応える」をスローガンに、3D物体認識・ロボットのほか、2D画像センシング、ヒューマンセンシングの3分野に関する技術を出展しました。
◇技術士補試験に6人が合格
将来技術士となる人材を育成するための国家資格「技術士」の第一次試験（技術士補）に、本学の木野研究室に所属する学生6人が合格しました。

●産官学連携プロジェクト／世界初！ロボットが自ら道具の使い方を考えるための技術を開発
「産業技術総合研究所」と本学の「ASMI連携研究グループ」が連携。日用品の持つ「機能」をAIが認識し、その情報からロボットがさまざまな道具の使い方を理解して、自律的に行動するための世界初の技術を開発し、評価されました。

【授業・講義】
工学基礎実験A・B

機械システムエンジニアとして必要なメカトロニクス、知的制御、人間工学などについての知識を、実験を通じて体験的に学習します。

電気電子工学科

現代工学の進化に欠かせない基幹技術として電気電子工学を学修

機械・電気・情報技術を融合させた「制御・メカトロニクス」、電子回路・デジタル回路、半導体の設計と応用を目的とする「エレクトロニクス」、次世代ネットワークや無線通信技術の開発をめざす「通信」の3つの領域で、現代工学のさらなる進化に欠くことのできない基幹技術としての電気電子工学を学びます。

●3つの履修モデル
◇制御・メカトロニクスモデル
ロボット、自動車、家電、産業機器のような機器、電気と情報技術を組み合わせたシステムの設計・開発や計測・制御に必要な知識と実践力を修得します。
◇エレクトロニクスモデル
電子デバイスの構造や電子回路の基礎を理解し、社会で多様される組み込みシステムやIoTなどのデジタル機器の設計・開発に必要な知識と実践力を修得します。
◇通信モデル
インターネットや無線通信といった現代の通信技術を理解し、ICT時代の情報通信を担う電気通信システムの設計・開発に必要な知識や実践力を修得します。

●最新トピックス
◇第19回能代宇宙イベント・カンサット競技フライバック部門優勝
Cansat研究会が、日本の宇宙教育のためのイベント「第19回能代宇宙イベント」において、カンサットフライバック部門で優勝しました。同研究会は昨年度も1位を獲得しており、今回は昨年を上回る記録で2連覇を果たしました。
◇朝日新聞社から講師を招いた出張講義
朝日新聞社から講師を招き、アメリカにおける原子力発電と地域社会の関わりについての講義を行いました。参加した青森研究室と藤田研究室の学生は、「技術が高度になればなるほど科学の不確実性が伴うこと」や「安全性を批判的に見る視点の必要性」などを学びました。

●産官学連携プロジェクト／宇宙航空研究開発機構（JAXA）と連携し、宇宙空間で起きた小惑星探査機の損耗現象を研究
電気宇宙工学研究室は、JAXAが所有する大型実験装置を使い、イオン推進器の逆流イオンから損耗量を算出する実験的手法を新たに開発。小惑星探査機「はやぶさ2」が宇宙空間で実測した損耗現象の解明を進めています。

【授業・講義】
ディジタル回路とHDL

電化製品の基軸となるディジタル回路設計のための手法を学びます。また、計算機を用いたディジタル回路設計のためにハードウェア記述言語（HDL）の基礎を修得します。

情報工学科

プログラミング技術、ITに関する幅広い知識、現実を科学的に分析・把握できる実践力を習得

ハード・ソフトウエアや情報システム開発を学ぶ「コンピュータエンジニアリング」、人工知能やデータサイエンス技術を習得する「人工知能・データサイエンス」、ウエブやネットワーク技術を学修する「ウエブネットワーク」の3つの履修モデルを設定。プログラミング技術に加え、広範な知識と専門性、実践力を養成します。

●3つの履修モデル
◇コンピュータエンジニアリングモデル
プログラミング技術に精通した情報エンジニアとして、プログラミング言語、多様なプログラミング手法やアルゴリズムだけではなく、ハードウエアに関する知識も修得します。
◇人工知能・データサイエンスモデル
目まぐるしく変化する人工知能やデータサイエンス分野の進展、それらを応用したシステム開発に対応できるよう、基礎理論を理解するとともに、システム開発技術も修得します。
◇ウエブネットワークモデル
高度なウエブサイトの構築に必要な知識・技術を修得します。またLANやWAN、クラウドなどの多様なネットワーク応用システムの構築に必要な素養を身に付けます。

●最新トピックス
AIで歴史的文書を解読
行政機関などが保管する明治から昭和初期までの公文書は、近代の史実を記録した歴史的資料でもあります。しかしながら、古語的表現や旧字・くずし字が多用された手書き文書であるため、読むことは容易ではありません。国内外各地に保管されている近代公文書を歴史の教育・研究に活用しやすくするために、近代公文書自動解読システムの開発を進めています。

●産官学連携プロジェクト／画像処理技術を用いて医学界に貢献
「実社会に役立つ画像処理研究室」は、医療ビックデータの利活用を目的とした、日本医療研究開発機構のプロジェクトに参画。日本超音波医学会や京都大学と協力し、腹部や乳腺の腫瘍をリアルタイム検出するためのシステムを構築しています。プロジェクトを通じ、問題の本質を見つける能力、問題の解決方法を見つける能力、人と議論する能力、成果を発信する能力の修得をめざします。

【授業・講義】
C言語1／C言語1演習

プログラミングの基礎から、実際にプログラムを作成しながらプログラミングの基本概念やコンピュータの基本動作との関連を学びます。

メディア工学科

多様なメディア技術とデザイン思考を身に付けたメディア工学のスペシャリストを育成

データサイエンスや人工知能をふまえ、映像・音響メディアの処理技術を学ぶ「メディア技術」、情報デザインや表現技術を学ぶ「メディアデザイン」の2つの履修モデルを設定。基礎となるデータサイエンス、人工知能、プログラミング、ウエブ技術に加え、CG、VR、MRなど多様なメディア技術とデザイン思考を学修します。

●2つの履修モデル
◇メディア技術モデル
人工知能やデータサイエンスをふまえて音響・映像メディアに対する処理技術を学び、ITメディアによる情報表現のためのインフラ（社会基盤）構築、実践的なソリューション（問題解決）の提案ができ、個人や社会への次世代型のITサービスの提供を成し得る技術と知識を身に付けます。
◇メディアデザインモデル
製造業の現場のみならず、社会やビジネスの分野でも「問題解決の方法」としてのデザインが着目されています。情報デザインや表現技術をベースに、メディアの効果的な活用方法を提案し、美しく使いやすいメディアを開発するための技術と知識を身に付けます。

●最新トピックス
兼松篤子講師が優秀論文賞を受賞
本学部の兼松篤子講師が、国際観光学研究会において第4回優秀論文賞を受賞。この研究論文は、愛知県一宮市で開催されたイベントでの取り組みを、自治体が進める地域情報化やオープンデータ推進と連携させるものでした。
兼松講師の「情報技術の社会応用研究室」では、モノづくりオープンデータの活用と地域課題解決に取り組んでおり、それぞれの専門性を生かした実践的な取り組みによるDX推進・地域振興をめざしています。プロジェクトを通じたさまざまな経験が、学生の大きな成長へとつながっています。

●産官学連携プロジェクト／メディア技術で未来建築物を可視化する
映像メディア表現研究室では、タブレットとVRアプリの技術を用いて建築予定の建物を可視化する手法を開発。松坂市立鎌田中学校建設のワークショップでは、参加した地域の方々が、自分たちの意見が取り入れられた学校の様子を目で見て確認できるしくみを提供しました。実際に使用してもらい、その反応を知ることが学生のモチベーション向上にもつながるため、より現実的な学びに生かしていくことができます。