広島工業大学/情報学部の詳細情報

光ファイバーなどを用いた、高速、高性能の教育・研究用ネットワークシステムと、情報技術を活用できるPC教室、複数の高機能3次元CADを扱えるCAD教室、CALL（語学教育）システムが導入されたマルチメディア教室などがあり、授業、研究、学生生活で自由に利用でき、日常的にコンピュータスキルを向上させるとともに、情報に関する研究活動を強力にバックアップしています。
さらに、2020年には創造的なコミュニケーション・デザインを展開するHITイノベーション・ハブを新設。本施設には、AR、VR、IoT、SNS等の開発・実験等を効率的に行うことができる最新の情報機器を完備しています。

スマートフォン、デジタルテレビ、DVDプレイヤー、音楽プレイヤーなど、私たちはデジタル処理をされた情報の中で生活をしています。本学部の濱﨑利彦教授は、アナログ情報をデジタル情報化、デジタル情報をアナログ情報化するAD・DA変換技術の開発者のひとりであり、世界の人々の生活を変えた“情報処理技術の革命者”といえます。濱﨑先生の代名詞といえる技術のひとつに、バー・ブラウン社（アメリカの高性能アナログ半導体メーカー。2001年にテキサス・インスツルメンツ社と合併）在籍時に開発に携わった「DA変換器」があります。世界初のDVDプレイヤーに採用され、今なお世界中のハイスペックオーディオ機器に搭載されています。現在でも世界の第一線で活躍する濱﨑先生は、アナログとデジタルのつなぎ方を通じて、明日の社会で必要とされる技術を次世代に伝え続けています。優秀な研究者による指導を少人数で直接受けられるのも本学の魅力の一つです。

本学部の卒業生の多くは、システムエンジニアなどIT関連の仕事に就きます。システムエンジニアにはプログラミング・スキルなど、コンピュータ科学や情報科学の専門的技術力はもちろん、プロジェクト単位の共同作業を進めるうえで重要な「コミュニケーション能力」や協調性などからなる「人間力」も求められます。このような力を育むため、本学部で実施しているのがFBIT Program（エフビット・プログラム）です。自分を知り、相手を知り、お互いを認め合うためのトレーニングをはじめ、チームによるさまざまな共同作業を通して人間力を向上させ、「コミュニケーション能力」「チーム力」「リーダーシップ」を育みます。本プログラムによって、情報学の専門知識・技術だけでなく、豊かな人間力を身に付けて社会で活躍できる人材に育てます。

• 情報学部の入試情報 （入試科目・入試日程）
• 情報学部の倍率・合格最低点・合格平均点
• 情報学部の偏差値・入試難易度

革新し続ける情報社会を支える情報技術者を育成

「コンピュータ」「インタフェース」「ネットワーク」の3分野をハードとソフトの両面から修得します。実践的教育を通して広範な専門知識の応用力を養い、情報化社会の基盤づくりをリードする技術者を育成します。

■めざせる進路
コンピュータ関連会社、マルチメディア関連会社、ネットワーク関連会社、各種製造業、放送・印刷・出版業、運輸業、一般卸売・小売・金融業、建設業（ネットワークエンジニア、システムエンジニアなど）、公務員（技術系）、高校教員（情報）、大学院

【授業・講義】
センシング

IoTの応用分野は産業、医療や農業など多岐にわたります。その基本技術の一つがセンシングです。この講義では、よく利用されるセンサデバイスの仕組み、センシングの方法、データ収集や処理の方法などのセンシング技術について学びます。

デジタル技術を活用して新しい価値を創造できる情報技術者を育成

「知能メディアデザイン」「Webシステムデザイン」の2分野に関わる先端技術を修得します。メディア信号処理やAI、データ分析などの実践的教育を通して、情報システムを企画・設計・開発・運用するための幅広い知識を学修。高度情報化社会において、アプリケーションやWebシステムを提案できる技術者を育成します。

■めざせる進路
情報通信業・製造業・建設業・サービス業・卸売･小売業、金融･保険業、電気･ガス･水道業（システムエンジニア、アプリケーションエンジニア、Webデザイナー・クリエイター、システムアナリストなど）、公務員（技術系）、高校教員（情報）、大学院

【授業・講義】
マルチメディア表現

マルチディアとは、文字、画像、映像など、さまざまな形態の情報メディアを統合して扱うメディア（情報媒体）のことです。授業では、メディアコンテンツ制作において重要となる、モデリング技術や三次元幾何変換の仕組みを学修。レンダリングの実習などを通して、物理現象などのシミュレーション技法を身に付けます。

ビッグデータを分析・活用し、ビジネスに生かすIT人材を育成

「情報学」を中心に、「経営工学」「データサイエンス」に関わる先端技術を修得します。膨大なビッグデータの中から必要な情報を的確に取得・分析し、新たなビジネスの創出や課題解決に応用できる人材を育成します。

情報通信業・製造業・サービス業・卸売･小売業、金融･保険業・建設業など（システムエンジニア、データサイエンティスト、マーケットリサーチャー・AIエンジニアなど）、公務員（技術系）、高校教員（情報）、大学院

【授業・講義】
データマイニング基礎実践

大量のデータから人間の価値ある行動につなげる知識や規則性を抽出する技術が重要になっています。この講義では、データ分析の基礎となる「データを確認する」「傾向を知る」「仮説を立てる」「分析する」といった技法を修得します。