カリキュラム(大学院)

 知能ロボット工学専攻は、機械工学・電子工学・情報工学のいずれかの学問領域に軸足を置きつつ、三領域にまたがる広範囲な知識と幅広い視野をもって賢いシステムを設計できる、多才な人材を育成することを目標としています。そのために、本専攻では軸足を置く領域の高度な専門知識を身につけるとともに周辺領域の関連知識を学び、マクロからミクロレベルまで幅広い視野で次世代のさまざまな技術を開発する能力を育む教育と研究を行っています。
 具体的には、賢いロボットについて考究する機能ロボティクス部門、賢いヒューマン・インタフェースについて考究する知的インタフェース工学部門、ロボットの五感となる賢いセンシング技術を考究する知的センシング工学部門、ヒトを支援する知的な情報システムについて考究する知能情報システム工学部門の4部門を柱として、機械工学・電子工学・情報工学にまたがる高度な教育・研究カリキュラムを定め、大学院教育を行っています。
 

■主な講義科目

 
機能ロボティクス部門
ロボットデジタル制御 伝達関数による古典制御理論、状態方程式による現代制御理論、最適制御と状態方程式、離散時間系について学びます。
ロボット運動制御 ロボットの運動制御に関する解析的手法や制御手法について学びます。
マイクロセンサ工学 ロボットの動作を制御する上で注目されているマイクロセンサについて原理・特性から実用例・製造方法などを、人が五感を検知する原理と紐づけながら学びます。
マイクロロボティクス ミクロな世界での運動学や流体の性質について解説した上で、マイクロロボットの実現に必要な、微細加工技術、顕微鏡技術、流体制御などを学びます。
 
知的インタフェース工学部門
認知情報科学 人間の感覚・認知情報処理の研究方法を学び、その主要な知見について理解を深めます。
聴覚情報処理 音の物理と聴覚情報処理の基本を理解するとともに、人間の聴覚情報処理特性が現在の音響・通信システムにどのように関係しているのかを理解します。
パターン認識システム 文字・音声等のパターンを計算機で処理し認識するための基本的手法を修得するとともに、パターン認識が社会においてどのように応用されているかを学びます。
生体電磁環境工学 電磁界の生体への効果や影響について学とともに、それらの解析方法や応用技術について理解を深めます。
計算論的神経科学 脳の情報処理メカニズムを解き明かす主な手法を理解するとともに、脳の基本的な仕組み及びそれらを工学的に応用する方法について学びます。
応用統計学 確率・統計・検定について学ぶとともに、各種の実験結果に対する統計的仮説検定の基本的手法を習得します。
 
知的センシング工学部門
データ解析論 時系列信号、および画像データなどに含まれる情報を正しく解釈するために必要な基礎技術について学びます。
先端材料加工学 超精密加工の実現に必要な各種加工技術を学ぶとともに、システム化に関する知識を深めます。
工業計量学 測定標準、トレーサビリティ、校正、不確かさなどについて理論的および実践的観点から学びます。
波動情報処理 通信及びレーダー・ソナー技術の基礎である、電磁波や音波の計測・信号処理について学びます。
光センシング法 生命科学分野、先端医療分野で用いられている、ナノバイオ計測技術、先端医療工学機器の原理について理解を深めます。
 
知能情報システム工学部門
知能情報工学 知能情報処理に必要なプログラミング技術の一つとして、アルゴリズムとデータ構造を学びます。
ヒューマンロボットシステム 「人の発話を解析し回答できるロボットをつくる」という観点から,探索,位置推定,学習と認識,言語と論理などの知識を学びます。
知的学習システム ロボットの学習を通した知的な制御を実現するために、ソフトコンピューティングを用いた学習手法及び学習に基づく制御手法を学びます。
センサロボット工学 社会実装が進んでいるセンサロボット技術を題材とし,ロボットの環境認識,自己位置推定,そしてマルチロボット間通信について学びます。
 

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