学科紹介
未来を電気で切り拓こう。｢ソフト×ハード｣の両面から最先端の知識・技術を修得。
電気は社会の血液です。直接見えませんが、私たちを取り囲むさまざまな製品の中で、エネルギーや情報をすみずみまで届けています。時代の先端に立ち、未来を電気で切り拓く。電子システム工学科はそのために、応用力・能動的思考を鍛えていきます。
３つのコース
２年次からコースを選択し、専門的な学びを深めます。
次世代通信ネットワークシステムコース
人と人を「通信」でつなぐ技術を学び、次代のエンジニアへ。
インターネットやスマートフォンを構成する要素技術から、次世代通信ネットワークを実現する最先端の技術まで、通信ネットワークに関する知識を幅広く学びます。さらに、第一級陸上特殊無線技士および工事担任者の国家資格の取得をサポートし、通信関連企業のエンジニアを育成します。
IoTエレクトロニクスコース
IoTを発展させるソフトウェアとハードウェアを学ぶ。
IoTでは、インターネットを通じてモノとモノが、モノとヒトが繋がります。ソフトウェアで制御されたハードウェアが、この枠組みを支えています。それを実現するためのアナログ・デジタルの電子回路・信号処理・プログラミング等を学び、IoTを発展させるエンジニアを育成します。
AIメディアテクノロジーコース
AIとその応用に必要な技術を学び、AI人材を育成。
AIは、画像や音声の処理をはじめさまざまな問題を対象として、ハードウェアに人間と同じ知的な処理能力を持たせます。AIとその応用に必要なデジタル技術やコンピュータの基礎とプログラミング、さらに画像工学やデジタル信号処理について学び、将来のAI人材を育成します。
コラボレーションコース
ロボティクスコース（機械システム工学科とのコラボレーションコース）
ロボットをつくり制御する技を磨き、「次世代ロボット」の開発に挑む。
ロボット開発の基礎分野となる数学、力学からロボット工学、センサ、マイクロコンピュータまで幅広く学修。ロボット開発に必要なこれらの知識に加え、様々な情報の取得と活用技術、ロボット制御、プログラミングも実験・実習を通して修得。次世代社会Society 5.0で求められるロボット技術者を育成します。
エコエネルギーコース（機械システム工学科とのコラボレーションコース）
環境問題の解決につながる「新しいエネルギー技術」を研究
エネルギー利用の基礎分野となる熱工学、電気磁気学、電気・電子回路から発電、エンジン、高速輸送機械まで幅広く学修。温室効果ガス削減などの環境負荷軽減やエネルギー安定供給のための、新しいエネルギー技術を開発できる人材を育成します。
学科DATA
2021年5月1日 現在
取得できる学位
学士（工学）
人数
学生 305名
留学生 22名
留学生 22名
留学生比
| 留学生7.2％ | 日本人学生92.8％ |
学生男女比
| 男子297人 | 女子8人 |
| 97.4％ | 2.6％ |
関連する資格・
試験
試験
- 教員免許（中学校教諭、高等学校教諭）
- 電気工事施工管理技術検定受験資格（ 国土交通省）
- 第一級陸上特殊無線技士（総務省）
- 工事担任者電気通信技術の基礎受験免除（総務省）
活躍が期待されるフィールド
- 機器関連メーカー
- 電子機器メーカー
- 各種デザイナー
- コンピュータ関連産業
- 医療機器メーカー
- 研究開発 など
電子システム工学科のポイント
私たちの学科で行われている研究の一例を紹介します。
ロボット技術が世界を変える！～自動運転という夢のあるロボットカーを目指して～
ロボットには、人の形をした二足歩行ロボットをはじめ、無人で目的地まで運んでくれるロボットカーなど様々なものがあります。例えば、電子システム工学科の研究室では、GPSを用いて現在の位置測位を行いながら目的の場所へ移動する自走式ラジコンカーの製作に関する研究を行っています。これは『電子システム工学科ならでは』のハードウェアとソフトウェア技術の集大成の一例にすぎません。みなさんも、ぜひ私たちと一緒に夢あるエンジニアを目指してみませんか？
バイオの技術を支えるエレクトロニクス～医療機器・バイオテクノロジー～
ER（救急救命室）やドクターヘリ、ドラマなどでも先端の医療技術を目にする機会が増えました。遺伝子組み換えや遺伝子治療など、バイオテクノロジーもアニメや映画の世界の話では無くなってきています。これら先端の医療機器や、バイオの技術を支えているのもエレクトロニクスです。たとえば、私たちは遺伝子の組み替えをサポートする技術を研究しています。左で紹介しているのは、１秒間に５万回の振動でDNAの注入をスムーズにする技術です。
AIと協調する電子システム～人間のようにふるまえるシステムを目指して～
ゲームの中でこんな場面を見たことはありませんか？船がゴールまで陸地に衝突せず、出来るだけ短い航路を航行します。これはゲームだと簡単そうですが現実では難問です。実際の船は減速やバックを簡単に行えず、潮流に乗って動いています。どのように舵をとればよいでしょう？こうした問題の解決手段として強化学習アルゴリズムが注目されています。強化学習は人間や動物が自分の体を自由に動かすために行う学習で、自転車に乗れるようになるまでのプロセスによく似ています。
