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
現代のAI技術を理解して使いこなすための知識・技術と、ロボットの開発から運用に関わる知識・技術について、両分野を連繋させたさまざまな講義や実習をとおして学べます。
POINT 2
AI分野では、深層学習をはじめとする最先端のAI理論を学び、実習科目で関連技術を実践的に理解することで修得します。その後AIに関する資格取得を目指します。
POINT 3
ロボット分野では、機械、回路、制御、ソフトウェアの科目群と、さまざまな実習科目において設計、試作、組み立て、運用を繰り返すことで、ロボット開発の基礎を学びます。
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
- ◎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
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・ソフトウェア
- アイシン機工
- 愛知電機
- アイリスオーヤマ
- NTP名古屋トヨペット
- カワサキロボットサービス
- 川重テクノロジー
- 京セラ
- 共立コンピューターサービス
- CKD
- JR東海情報システム
- スズキ
- スター精機
- 住友電装
- セコムIS研究所
- ソフトバンク
- ダイドー
- 中電シーティーアイ
- デンソーウェーブ
- デンソーテクノ
- 東海ソフト
- 東海理化アドバンスト
- 東京海上日動調査サービス
- 東芝情報システム
- 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
- トヨタテクニカルディベロップメント
- ニチコン
- 浜名湖電装
- 日立ソリューションズ・クリエイト
- 不二越
- 富士ソフト
- 富士フイルムヘルスケアシステムズ
- マクシスエンジニアリング
- 三菱電機エンジニアリング
- 三菱電機メカトロニクスエンジニアリング
- 三菱電機メカトロニクスソフトウエア
- 村田機械
- メイテック
- ヤマザキマザック
官公庁
- 半田市役所
進学
- 中部大学大学院 ほか
STUDENT’S VOICE
学生の声
ロボット工学やAI技術などを広く学び、社会に役立つ技術を実装したい。
授業では工学分野を網羅的に学び、教育用・産業用ロボットなどを使用できる環境が整っています。「ロボット理工学演習I」ではAI開発に必須のプログラミング言語の基礎を修得し、ゲームも作成。プログラミングがより身近になって学ぶのが楽しくなり、AIに関する「G検定」にも合格しました。面白くて役に立つ技術を社会に実装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 Hironobu Fujiyoshi
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、2023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。