追手門学院大学/理工学部の詳細情報

4学科共通の学びを通して、理学と工学の両方の視点から課題解決力が身に付くカリキュラムを設定。充実した実験・実習、先進の研究環境で学べる点も大きな特色です。社会の課題を解決し、多角的な視野で新たな価値を創造できる知恵や技術を修得できます。

●実験室・専門棟を新設し、最新の実験機材が揃う環境
1年次の学びの拠点、茨木総持寺キャンパスのアカデミックアークには「物理化学実験室」を新設。また、安威キャンパス1号館には理工学部の専門棟を新たに建設し、「画像処理・言語処理・数値シミュレーション用サーバー」を導入します。ほかにも、光造型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設置します。

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。
そこで本学部では、4つの学科を超えてそれぞれ学科で学んだ知識を持ち寄り、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。

39名の教員が着任予定。教員一人あたりの学生数が少なく、一人ひとりの学生を手厚く指導できる環境です。
また、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。入学後も、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をサポートします。数学や物理に苦手意識がある人も安心です。

• 理工学部の入試情報 （入試科目・入試日程）
• 理工学部の倍率・合格最低点・合格平均点
• この大学に通っている大学生の声
• 理工学部の偏差値・入試難易度

数理・データサイエンスの知識を磨き、課題解決や価値創造を行う

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付けたうえで、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付けます。

【授業・講義】
統計的推測I

確率変数の関数の分布を学び、大数の法則と中心極限定理を通じて標本分布を学習。さらに、不偏推定量、一致推定量、有効推定量なども学び、適切な推定方法を選択・解析できる能力を習得します。

機械工学の知識を磨き、課題解決や価値創造を行う

材料、流体、熱、機械の4力学を身に付けたうえで、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付けます。

【授業・講義】
宇宙航空工学

はじめに、宇宙航空工学の歴史と現在の開発状況について理解し、次に航空機および宇宙機の材料と安全について学びます。最後に、人工衛星の機械技術について学習します。

電気電子工学の知識を磨き、課題解決や価値創造を行う

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付けたうえで、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付けます。

【授業・講義】
電力工学

現代社会の根幹を支えるインフラである電力について学びます。電力エネルギーの「発電」「送電」「変電」「配電」の基本原理と設備構成について理解します。

情報工学の知識を磨き、課題解決や価値創造を行う

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付けたうえで、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付けます。

【授業・講義】
データ構造とアルゴリズム

解くべき問題の本質を把握し、適切なデータ構造とアルゴリズムを選んでプログラムを設計する方法を学習。また、問題の最悪計算量を見積もり、効率性を評価する方法を学びます。