2020年度は、「ロボット技術基礎コース」と「データサイエンス基礎コース」の2コースを開設しました。
1. ロボット技術基礎コース
- 担当講師
- ロボット基礎理論)システム工学部 機械電子制御メジャー 丸 典明 准教授
- ロボット実用)システム工学部 機械電子制御メジャー 土橋 宏規 講師
- RPA概論)エンザントレイズ株式会社 営業統括本部 技術責任者 江口 和志 氏
①コースの目的
本コースでは、基本的な知識としての歴史と概念やロボットの動作や制御に必要な理論(感覚・視覚・機構と運動学)だけではなく、実用事例についても学びます。また、RPA(Robotic Process Automation)の概念や応用に必要な基礎的な技術も学びます。
②習得できる知識・技術・能力等
本コースでは、多方面で活躍しているロボットのその歴史や基本3概念、動作・制御に関する理論、実用事例などを学ぶことで、ロボットと人間の融合や役割分担について基礎的な知識を獲得することを目指します。
③教育内容
ロボットの領域はハード、ソフト、事例など幅広い領域であるため、コースではオムニバス方式を採用して授業を展開します。大きくは、①ロボットの概念や理論(歴史、基本概念、視覚システム、制御理論)、②ロボットの実用(産業用ロボットや組み立て用ロボットの実用事例)、③RPA概論(RPAが叫ばれる背景、RPAに必要な力量や人材育成論)の3つの領域について学びます。
講師からのメッセージ
2. データサイエンス基礎コース
- 担当講師
- システム工学部 社会情報学メジャー 伊原 彰紀 講師
①コースの目的
本コースでは、自社または総務省で公開されている膨大なデータからデータ間の関連性や性質を把握したり、そのデータをAIで用いられる機械学習や深層学習を用いたりすることで、システムの開発を行うことができる基礎的かつ実践的な技術を中心に学びます。
②習得できる知識・技術・能力等
本コースでは、データの取得、解析、モデル構築、検証、課題解決までを一貫して学ぶことで、データマイニングが対象とするデータ取得からモデル構築の基礎知識・基礎技術の定着を目指します。
③教育内容
科学やビジネスにおいて記録、蓄積される「データ」から自然現象の傾向、合理的な意思決定を定性的、定量的に解釈するための方法論を学びます。具体的には、統計学の基礎知識から、データサイエンスの実践的な活用方法としてデータに基づくシステム開発計画、品質評価の基礎技術を修得します。
講師からのメッセージ