新たな人工知能（AI）技術を生み出し、ロボットへの実装をとおして、人とロボットの共存社会を実現。
人間は「判断・認識」と「行動」を組み合わせてさまざまな活動を行っています。
ロボットが自律して行動するためには、判断力が必要です。
一方で、AI技術は情報を認識・分析し、高度な判断を行いますが、そのために人間の行動や感情を分析することも必要です。
人とロボットの共存社会実現のために、新たな人工知能（AI）技術を生み出し、ロボットに実装できる力を持つ科学技術者を育成します。
01学科の概要
01学科の概要
卒業までに何が得られるの?
[学びのポイント]
POINT 1
AI系とロボット系の複数の履修モデルがあり、適性に合った履修モデルを選択可能。
POINT 2
AI、プログラミング、ロボット（機械、電気電子、制御）の幅広い分野の知識を修得できる。
POINT 3
4年間で幅広い分野の科目を学ぶ過程で、卒業後の進路／就職先をじっくり考えられる。
就職・キャリアデータ
取得が期待される資格
- ◎ITパスポート
- ◎基本情報技術者
- ◎応用情報技術者
- ◎プロジェクトマネージャ
- ◎システムアーキテクト
- ◎データベーススペシャリスト
- ◎CAD利用技術者
- ◎SIer検定
- ◎画像処理エンジニア検定ベーシック・エキスパート など
- ［AI関連の資格］
- ◎G検定
- ◎E資格
◎はその他、各学部・学科に関連する資格（受験資格を要しないもの）。
想定される主な進路
- 工学部ロボット理工学科での実績
企業
- アイシン
- アイシン・ソフトウェア
- イビデン
- NTTデータ東海
- NTTデータフロンティア
- 川重岐阜エンジニアリング
- 川重テクノロジー
- CKD
- シンフォニアテクノロジー
- スズキ
- スター精機
- 住友電設
- 住友電装
- 住友理工
- セコムIS研究所
- 綜合警備保障（アルソック）
- ダイドー
- ダイフク
- 竹田設計工業
- デンソーウェーブ
- デンソーテクノ
- 東海理化アドバンスト
- 東海理化電機
- 東芝情報システム
- 東邦ガスエンジニアリング
- 東レエンジニアリング中部
- 豊田合成
- トヨタ情報システム愛知
- 豊通テック
- トライエンジニアリング
- 名古屋電気工業
- ニトリ
- 日本電産サンキョー
- パーソルR＆D
- パナソニックプロダクションエンジニアリング
- 日立アイイーシステム
- 富士フイルムヘルスケアシステムズ
- 本田技研工業
- 三菱自動車エンジニアリング
- 三菱電機エンジニアリング
- 武蔵精密工業
- 明治電機工業
- メイテック
- 山崎製パン
- ユタカ技研
- 豊精密工業
官公庁
- 防衛省陸上自衛隊
- 一宮市役所
- 半田市役所
進学
- 中部大学大学院 ほか
STUDENT’S VOICE
学生の声
精度の高い画像認識を実現するため、膨大なAIモデルの圧縮に挑戦。
機械学習の基礎を学んで強い興味を持ち、AI系を中心に履修してきました。その中でもシステム面を重視した研究がしたいと思い、現在は画像認識をテーマに卒業研究を進めています。例えば自動運転の技術では人間の顔を認識する必要があり、AIモデルが多いほど正確性は高まるのですが、その分コストも容量も増えるという欠点があります。そのため複数モデルを圧縮して一つのデバイスに移動させ、精度が高いまま実用に結びつけることが研究の目的です。学部卒業後は大学院に進み、画像だけでなく物体検出やChatGPTによる言語検出にも研究分野を広げていく予定です。海外の学会で発表できるような研究結果を出し、多様な分野と連携して便利な社会をつくるシステム開発をすることが目標です。
TEACHER’S VOICE
先生の声
画像認識や機械学習を実践的に学び、人とAIの「共進化」をリードする人材へ。
藤吉 弘亘 教授 FUJIYOSHI Hironobu
AI技術の基礎から応用までを学び、産業ロボットや自動運転のための画像認識、ディープラーニングの共同学習といったプログラムで実践的に知識を養います。社会課題を解決するために、AI技術はさらに進化していきます。AIを使うだけでなく「作る側」に必要な能力を修得し、ぜひ人とAIが「共進化」する未来を目指してください。
02科目・カリキュラム
- 紹介しているカリキュラムは、2024年度の内容です。
- 全学共通教育科目・工学部共通教育科目は除きます。
学ぶ科目の例
深層学習
AIを支える基盤技術である深層学習(Deep Learning)の知識と技術を修得するために、講義とプログラミング演習をとおして実践的に学びます。本講義をとおして、AIに関する検定並びに資格の取得を目指します。
データサイエンス活用
実践的なデータサイエンスの知識と技術を修得するために、実データを取り扱いながら課題解決をする演習を行います。主に数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムが提供する実データと実課題のセットを活用し、プログラミング演習を通して実践的なデータサイエンスを学びます。
CAD・CAM・CAE
ロボットの構造を3次元CADで設計し、最適な加工手順を設定するCAM、どこが壊れやすいかを検査するCAEを学びます。例えば、実際に設計加工した構造にモーターを組み込んだものと、この授業をとおして検討した結果とを議論します。
03PICK UP
ロボティクス入門II: 設計から製作まで学べる導入科目
複数のセンサ情報から周囲を認識して、指定コースを自律走行する競技用のロボットカーの製作に4人のチームで協力して取り組みます。Arduinoマイコン、赤外線距離センサ、3軸加速度センサを搭載する2輪駆動の機体を製作します。メンバーで相談してロボットの構想を決め、3次元CADでシャーシを設計し、アルミ板を加工して機体を製作します。マイコンでのセンサ情報処理、モータ制御、自律走行のプログラミングを学びます。
プロジェクト演習B: AI学習アルゴリズムによるハンドロボットの制御
ハンドロボットを用いて、ロボットのティーチング(位置情報、速度・加速度・タイミングなどの制御、異常時の復旧方法など)とAI学習アルゴリズムを用いた自動制御技術の修得を目指します。具体的には画像マーカーを用いた三次元キャリブレーションと位置制御精度の検討を行います。さらに、空間コード化法と位相シフト法による三次元形状計測法を利用した製造部品のピッキング処理と搬送処理(箱詰めなど)の演習を行います。
研究室紹介
梶田 秀司研究室
動的ロボット行動制御の研究
変化する環境の中で多様な行動を実現するAIロボットとその制御を研究しています。ヒューマノイドロボットの2足歩行制御の高度化や、人型に限らないさまざまな形状のロボットの協調行動など、次世代ロボットのための基礎研究に取り組んでいます。写真はトヨタ自動車が開発した生活支援ロボットHSRを用いて小型ヒューマノイドロボットの行動範囲を机の上から床面へ広げるための実験風景です。
梅崎 太造研究室
音・画像情報処理技術+計測技術+AI機能の応用
音声・画像情報処理技術と人工神経回路網の設計技術を応用した研究として、下記に示す研究を行っています。
(1)音認識に関する研究:カラオケ、発声・読話訓練、機械や車の音検査
(2)個人認証に関する研究:指紋・静脈・顔・3D顔・虹彩
(3)動体検知に関する研究:人・車・動物
(4)3D計測に関する研究:位相シフト・レーザー切断・光干渉法
(5)ロボットに関する研究:監視・教育・エンターテイメント・検査・搬送
平田 豊研究室
動物や人の脳に学び人工脳を構築
動物や人の脳に関する脳・神経科学の知見に基づき人工脳を作っています。この人工脳を用いて動物のように柔軟な運動制御をロボットで実現することが目標です。当研究室では，行動中の人や魚の脳活動計測実験を行い、脳活動データに潜む情報をデータサイエンスを活用したデータ処理により抽出し、これに基づき脳の数理モデル(人工脳)を構築しています。また、この人工脳を計算機上に実装してロボットの制御実験を行なっています。
長坂 保典研究室
不整地作業用多脚ロボット開発
従来のロボットでは移動が難しい不整地を安定して歩行可能な多脚(主に6脚)ロボットを研究しています。動力学を計算可能なシミュレータ上でロボットの動きを確認して、その成果を実機ロボットの開発に活用しています。写真は製作途中の6脚ロボットについて、脚の構造や強度を確認する打合わせ中の一コマです。災害現場での人に代わる捜索活動、林業の現場での物資の運搬等への応用を目指しています。
長坂 保典研究室
不整地作業用多脚ロボット開発
従来のロボットでは移動が難しい不整地を安定して歩行可能な多脚(主に6脚)ロボットを研究しています。動力学を計算可能なシミュレータ上でロボットの動きを確認して、その成果を実機ロボットの開発に活用しています。写真は製作途中の6脚ロボットについて、脚の構造や強度を確認する打合わせ中の一コマです。災害現場での人に代わる捜索活動、林業の現場での物資の運搬等への応用を目指しています。