南山大学/理工学部の詳細情報

講義・学問分野

ソフトウェア開発、情報科学　など

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講義・学問分野

ビッグデータ、人工知能、数理技術　など

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講義・学問分野

ワイヤレス通信、信号情報処理、情報セキュリティ、クラウド　など

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講義・学問分野

制御工学、メカトロニクス、ロボット　など

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日進月歩で進化する超スマート社会。これからのモノづくりには、AlやIoTの活用が求められています。新しい理工学部では、PBLをはじめとした実践教育と充実した研究指導により、技術を評価し、問題解決法を構成する力を育てます。理学の基礎の上に、Al・IoTを支える四つの技術（数理技術、電子通信技術、機械制御技術、ソフトウェア技術）をモノづくりに適用する力を育てます。
本学部では、現在の学科構成からデータサイエンスで用いられる技術と方法論を学ぶ新たな学科「データサイエンス学科」を開設。さらに、主な専門分野に加え他学科の専門分野を学ぶ副専攻制を導入するなど、それぞれの要素技術を統合する力を育てます。

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世界有数のモノづくり企業が集まる愛知県で、最先端の研究を進める本学部。学生たちの専門能力の高さ、創造性、国際性に産業界からは大きな期待と信頼が寄せられ、高い就職実績につながっています。

●学部独自の学内会社説明会を開催
「南山大学理工学部の学生にぜひ入社して欲しい」。そんな企業をキャンパスに招いて開催する学内の会社説明会には、毎年約100社が参加。多くの学生が、世界をリードするモノづくりのトップ企業との出会いを実現しています。

●一人ひとりに合わせたサポート体制
各学科に配置された就職委員が、担当教員やキャリア支援室と連携を図りながら、一人ひとりの進路希望や就職状況を把握。マンツーマンでアドバイスを繰り返しながら、4年間で培った専門性を生かす、ベストな就職をサポートします。

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理工学部「短期留学プログラム」では、アメリカノースカロライナ大学シャーロット校へ3週間留学します。午前中は、理系英語で使用する語彙や発音など、コミュニケーション方法を中心に学びます。午後は、現地企業見学などの課外授業の準備として、リスニングやスピーキングの練習を行います。週末には、市街地散策やスポーツ観戦などのアクティビティに参加し、授業以外にも英語を使う機会が数多くあります。現地の理工系学生がペンパル（メール友達）として参加者に割り当てられ、渡航前から交流を始め、研修中も支援をしてくれます。

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社会を驚かせる、新しい価値を生み出すソフトウェア工学のスペシャリストへ

私たちの生活をより豊かにしてくれるデジタル家電や自動車。その中には膨大な数のソフトウェアが組み込まれ、それらがハードウェアを制御し、製品を作動させています。軽量化や小型化などハード面の進化が成熟した今、ソフトウェアの質が製品の性能を左右する現代社会では、多くのモノづくり企業が、製品開発の中でも特にソフトウェア開発に力を注いでいます。本学科では、実社会においてますますニーズの高まるソフトウェアのよりよいあり方を考察し、その計画・開発・利用について集中的に学びます。基礎学力の育成から最先端の研究開発スキルまで、一貫した学びによって応用力を高め、今までにない製品やサービスを生み出す力を総合的に養います。

【授業・講義】
ソフトウェア工学基礎、応用［2、3・4年次］

基礎としてソフトウェアを高信頼、かつ高生産性で開発するときの課題や技術を学びます。応用として、携帯電話、家電、自動車などの組込みソフトウェアや、ウェブアプリケーションなど、実社会に関わるソフトウェアの開発方法や技術を学びます。

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ビッグデータの分析と機械学習を活用し、問題発見から解決までを支える人材へ

応用数学（統計学やオペレーションズ・リサーチなど）を基礎とし、ビッグテータ解析技術やシミュレーション、機械学習、人工知能技街など、データサイエンスで用いられる技術と方法論を学ぶことで、問題の発見、モデル化、解決の過程を支援するために必要な技術力を身に付けます。副専攻として、ソフトウェア工学、電子情報工学、機械システム工学のうちいずれかの分野における基礎的な知識と実践的な技術を学ぶことで、データサイエンスの技術を効果的に組み合わせて副専攻分野の問題解決を支援する力を身に付けます。

【授業・講義】
ビッグデータ概論［2年次］

統計学的手法を中心に、ビッグデータ解析の基礎を学びます。はじめに、巨大なデータの例について学び、そのあと、回帰分析を通してデータ分析の意義を理解します。続いて、ビッグデータを対象とするのに有効ともされるベイズ統計の基礎を学び、ビッグデータ解析に特有な問題について考えます。

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電子情報通信システムを活用し、安全で便利な情報通信システムを開発できる人材へ

数学、物理学、情報科学の基礎の上に、電子通信デバイス設計技術や通信プロトコル、情報セキュリティ、ディジタルメディア処理、クラウド・仮想化技術などを学ぶことで、IoTに代表される大規模かつ複雑な情報通信システムの設計、実現、運用、管理に必要な技術力を身に付けます。副専攻として、ソフトウエア工学、データサイエンス、機械システム工学のうちいずれかの分野における基礎的な知識と実践的な技術を学ぶことで、電子情報工学分野の技術的課題を副専攻分野の方法論を組み合わせて解決する力を身に付けます。

【授業・講義】
クラウド基盤と仮想化技術［3・4年次］

一般の分散システムについて、その概念を理解するとともにそこで必要となる機能や有用なプロトコルについて学ぶところから始め、クラウド基盤のアーキテクチャやその構築手法について理解を深めます。クラウド基盤の構築に必要な技術として、特に仮想化やソフトウェア定義ネットワークなどについて扱います。

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制御工学と機械工学の技術を活用し、機械システムを分析・設計・評価できる人材へ

数学、物理学の基礎の上に、機械工学、制御工学、システム制御、計測工学、ロボット工学、ハードウエア／ソフトウエア協調設計などの技術を学ぶことで、自動車・ロボット、航空機など、コンピュータに制御される機械システムのモデル化、設計、実現、評価を行うために必要な技術力を身に付けます。
副専攻として、ソフトウエア工学、データサイエンス、電子情報工学のうちいずれかの分野における基礎的な知識と実践的な技術を学ぶことで、機械システム工学分野の技術的課題を、副専攻分野の方法論を組み合わせて解決する力を身に付けます。

【授業・講義】
ロボット工学［3・4年次］

この講義では、ロボットの振る舞いと、その基本的な制御方法を修得します。機械工学基礎や機械・材料力学などで学んだ知識の上に、マニピュレータの運動学、静力学、動力学を通して、ロボットの振る舞いを表現する数学モデルについて学びます。また、軌道計画、力制御などの基本的な制御手法についても説明します。

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●入学後に各学科での教育課程を修めるのに十分な基礎学力（特に、理学に関する知識・技能）を持っている。
●理学に関する知識・技能を活用して様々な問題を解決するために必要となる、思考力・判断力・表現力を持っている。
●コンピュータ、機械、通信などの技術とその数理的な説明について関心を持ち、それらを主体的に学ぼうとする意欲を持っている。

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