- 宇都宮キャンパス
理工学部 総合理工学科 ロボティクス・AIコース
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ロボット工学や最新のAIを基礎に
実用的な知識を身につけた
技術者を育成します
総合理工学科 ロボティクス・AIコース
Close-UP
実験、実習に重点をおいた実学教育を展開
ロボット工学と人工知能学を基礎とし、医療、バイオ、情報、機械、航空等の異分野の知識を習得。幅広い視野と高い想像力を有する人材の育成をめざします。
カリキュラム
ロボット工学や知能ロボティクス、電気・電子工学、情報学に関連する製造業や情報通信業、研究機関等での活躍を想定し、効率的なカリキュラムで学びます。
シラバス
授業紹介
エレクトロニクス実験
本授業では、エレクトロニクス技術者が習熟すべき電気回路、および制御回路システムの基礎知識を身につけることが目標です。電気回路図の読解と回路製作、マイコンの構造と基礎的機能の理解、各種センサの原理と利用方法の理解を回路製作と計測を通して学びます。授業の課題となる電気回路図・ハードウェア・ソフトウェアの制作および各計測を、グループワークとして取り組みます。
ロボット・メカトロニクス実験
本授業では、各種センサーの動作原理を学び、それらを活用した応用課題に取り組みます。さらに、周辺の電気・電子回路やマイクロコンピュータの利用方法も学び、実践的な基礎技術を身につけます。自ら設定した課題を解決するため、ロボットの設計、製作、プレゼンテーションを行い、総合的なロボットの製作能力を磨きます。
ロボティクス・AI実験
ロボティクスやAIを応用して自律移動ロボットを製作します。SLAMを用いた環境地図の構築、自己位置推定、ナビゲーションについて学び、自律走行を実現します。また、取得した画像にアノテーションをつけてデータセットを作り一般物体認識モデルを訓練して検証・評価する方法について学びます。これらを統合して、複雑な環境において自律移動しながら対象物体を探索します。実験を通して、知能ロボットを構築する力を養います。
電子回路
電子機器を構成するアナログ電子回路は、基礎的かつ重要な事項を理解すればさまざまな応用に対応できます。そこで、アナログ電子回路の理解にかかせない基本的な増幅回路と等価回路の概念について講義したうえで、さまざまな用途に対応するアナログ電子回路について解説します。具体的には、アナログ回路設計の基礎となるトランジスタ増幅回路やオペアンプ・発振回路を学び、さらに高周波特有の理論（分布定数回路）や計測技術を学びます。
ロボット制御
ロボット制御では、例えば水平に設置した1軸アームの角度制御やモータで駆動する4輪台車の位置制御など、具体的な実物を題材にして運動方程式の導出から、未知のパラメータの推定、制御器の設計、シミュレーションによる検証まで学び、ロボットを制御する際の基本的な設計手法を理解します。これにより、理論を実機でどう生かすかを理解し、応用力を身につけることをめざします。
人工知能
人工知能（AI）を作るためのさまざまな考え方や技術を学びます。知識表現と推論、探索、記号操作に基づく古典的AIからゲームAI、遺伝的アルゴリズム、ファジー、ニューラルネット、そしてDeep Learning技術まで幅広く知的な情報処理技術について学びます。これらを通してAIを理解して応用する力を身につけます。また、最新技術を調べて他者に説明する力、人間や社会とAIの関係について自分で考える力を養います。
成績評価と単位認定
成績評価
GPA制度について
GPA（Grade Point Average）制度の導入の趣旨は、1. 学部として統一した基準を作成すること、2. 公平性に優れた基準であること、3. 国際的に通用する基準であることとし、学修の成果をGPAという客観的な数値で評価するものです。本制度は、外国の多くの大学が採用している成績評価制度に概ね準拠しており、海外留学、海外の大学院進学、外資系企業への就職などの際に、学力を証明する指標として国際化に対応した成績評価制度となっています。
成績などの表示および成績評価基準
| 区分 | 評価 | GPA | 成績評価基準 | 評価内容 |
|---|---|---|---|---|
| 合格 | S | 4.0 | 90点以上 | 非常に優れた成績を表します |
| A | 3.0 | 80点台 | 優れた成績を表します | |
| B | 2.0 | 70点台 | 妥当と認められる成績を表します | |
| C | 1.0 | 60点台 | 合格と認められる最低限の成績を表します | |
| 不合格 | D | 0.0 | 59点以下 | 合格と認められる最低限の成績に達していないことを表します |
| 欠席 | 0.0 | 試験を欠席 | 当該授業の試験の未受験やレポート等の未提出を表します | |
| 無資格 | 0.0 | 受験資格なし | 当該授業の出席日数不足により受験資格がない、または履修放棄したことを表します |
GPAの算出方法
- ※1GPAは、小数点第3位を四捨五入し、小数点第2位までの数値で表します。
- ※2「総履修登録単位数」には、不合格科目（不合格・欠席・無資格評価）を再履修し合格の評価を得た場合および再履修の結果、再び不合格（不合格・欠席・無資格）の評価であった場合のそれぞれの再履修前の評価については、GPAには算入しません。なお、資格関係科目は「総履修登録単位数」から除きます。
- ※3GPAスコアは、2.4以上（総合理工学科では2.2以上）を確保することが望ましいです。
単位認定
単位を修得するためには
単位制
大学における授業の履修は、単位制になっています。ここで単位というのは、学修時間を基に決められており、授業の方法および授業の教育効果、授業時間外に必要な学修等を考慮し1単位は45時間（うち授業時間はおおむね15時間から45時間）の学修が基準となっています。具体的には「授業科目表」に記されている単位数を参照してください。
単位の取得
単位は、各学期のはじめに履修登録を行い、授業に出席し、必要な準備学習を行い試験に合格すれば取得できます。大学の単位認定は、授業時間数が基礎となります。原則として授業時間数の2/3以上出席しなければ、試験を受ける資格がありません。授業への出席を第一に心がけてください。
卒業に必要な単位数
卒業するためには、4年以上在学し124単位以上修得しなければなりません。また、卒業に必要な最低単位数の内訳は、学科・コース・入学年度で異なります。
ロボティクス・AIコース
社会状況が急速に変化する現代の社会では、社会における課題が多様化・複雑化する傾向にあります。このような課題に対応するためには、単独あるいは限定された専門分野の知だけでは難しく、文理複眼的な思考力が求められます。そこで、教養教育科目においては、人文科学系分野、社会科学系分野、自然科学系分野、文理融合分野の4つの分野を設けています。卒業要件に従って各分野を確実に学修して、文理複眼的な視野を修得してください。
| 科目区分 | 単位数 | 備考 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 共通教育科目 | 教養教育科目 | 人文科学系分野 | 2以上 | 8以上 | 22以上修得※1 | ||
| 社会科学系分野 | |||||||
| 自然科学系分野 | 2以上 | ||||||
| 文理融合分野 | － | ||||||
| 初年次教育科目 | 2以上（必修） | ||||||
| キャリア教育科目 | 4以上（必修） | ||||||
| 情報教育科目 | 2以上（必修） | ||||||
| 外国語教育科目 | 4（必修） | ||||||
| 専門科目 | 必修 | 43 | 合計90以上 | ||||
| 選択必修 | 4※2、14※2 | ||||||
| 選択 | 29 | ||||||
| 自由選択 | 12 | 共通教育科目と専門科目の 超過分および 他学科履修の科目 | |||||
| 合計 | 124 | ||||||
- ※他コースの専門科目は、専門科目－選択科目として集計されます。
- ※15つの科目区分より10単位以上を修得
- ※2詳細は各コースの科目表を参照してください
研究室
経験豊富な教員陣のもと、さまざまな研究テーマで学んでいます