理学・工学は、新たな未来をつくる
可能性にあふれた学びです。
#ロボット
社会のあらゆる分野が
ロボットに期待している。
ロボットと一言で言っても、製造業などの工場で活躍する産業用ロボットや、会話や接客ができるサービスロボット、手術や介護ロボットと、その種類はさまざま。人と社会を支える技術として、ロボットが活用される領域は広がるばかりです。また、一般的にロボット設計には、センサ技術、制御、機械運動学、人工知能や脳科学と横断的な学びが不可欠になります。
関連する学科
- 機械工学科
- 電気電子工学科
- 情報工学科
#仮想現実（VR）
味や香り、手触りまで
バーチャルに体験できる
未来に。
仮想現実（VR）を活用したスポーツ観戦では、自宅にいながら、スタジアムにいるような高い没入感や臨場感が味わえます。VRとは、3D映像や立体感のある音声・音響などの技術を駆使して、限りなく現実に近い体験ができる最先端テクノロジー。VRはさまざまなシーンで利用されていて、最近では味や香り、手触りといった感覚までバーチャル体験できる研究が進められています。
関連する学科
- 情報工学科
#データマイニング
効率よく有益な情報を
引き出す
ビッグデータ時代の分析法。
データマイニングとは、膨大なデータの中から一見関連のない者同士の性質や規則性を見い出し、効率よく有益な情報を引き出す分析手法です。データをグループ分けして特徴を分析できたり、ある事象が起こる確率を予測できたり、多様な手法があります。ビッグデータの活用が叫ばれる今、製造や小売業、金融、医療、天気予報まで幅広い分野で活用されているのです。
関連する学科
- 数理・データサイエンス学科
- 情報工学科
#電気自動車
究極のエコカーは
次世代自動車として
広まるのか？
従来のガソリン燃料エンジンとは違い、電池に蓄えられた電気エネルギーで回転するモーターで走るのが電気自動車。走行中に二酸化炭素が一切排出されず、究極のエコカーと呼ばれています。一方で電気自動車の普及には課題も多く、モーター技術の向上や、高性能で低コストなバッテリーづくりなど、今後さらなる技術革新が産業界では必要とされています。
関連する学科
- 機械工学科
- 電気電子工学科
#ドローン
現代社会の課題を
空からの技術で解決しよう
遠隔操作や自動制御で飛ぶ小型無人機ドローンは、高齢化や人手不足の問題を抱える現代に、作業ロボットとして期待が集まっています。すでにアメリカではドローンによる配達サービスも行われています。例えば、危険が伴う高層ビルの建築や点検、農業の薬剤散布、災害時の情報収集など、今後もドローンの活用の場は広がり、私たちの日常を便利にしていくでしょう。
関連する学科
- 機械工学科
- 電気電子工学科
#ディープラーニング
AIを劇的に進化させた
革新的テクノロジー
ディープラーニングは、大量のデータから自動的にデータの特徴を抽出する技術。人間の脳を真似た多層ニューラルネットワークという構造を用いて、高度な学習を行うことができ、複雑な画像認識や音声認識などで力を発揮します。現在のAIの発展の中核を担っており、身近なところでは顔認証システムや自動翻訳、囲碁や将棋AI、自動運転車にも活用されています。
関連する学科
- 数理・データサイエンス学科
- 情報工学科
#グリーンエネルギー
「創エネ」「省エネ」
「蓄エネ」で
社会を変えていく。
カーボンニュートラル社会の実現に向け、太陽光、風力、地熱、水力など、自然界にある「グリーンエネルギー」の導入・拡大によるエネルギーシフトが世界的に推進されています。太陽光や風力発電などは安定供給が難しいという問題もあり、つくった電気を蓄える蓄電池の普及や、省エネに貢献する革新的な材料開発も不可欠で、多角的なアプローチが求められます。
関連する学科
- 機械工学科
- 電気電子工学科
#ファイナンス
お金に関するリスクに
数学とAIがチカラになる。
例えば、株や債券などから派生した金融商品の価格は、主に数学の確率論的手法を使って割り出されます。「経済統計学」という学問分野や「アクチュアリー」という数理専門職があるように、ファイナンスに数学は欠かせません。また、最適な運用スタイルを診断してくれる投資アプリなど、近年AIによる資産運用も広がりつつあり、金融分野でAIの活用は今後も増えていくでしょう。
関連する学科
- 数理・データサイエンス学科
4年間の学び
自らの興味や関心を見つけ、
研究を深めていくことができます。
そのために、理学・工学の幅広い基礎を養い、
近接分野の科目を履修できる
カリキュラムを用意しています。
理学・工学の基礎を
幅広く学ぶ
「基礎物理学実験」、「微分積分学 I・II」などの基礎的な数学の科目、「プログラミング I・II」や「データサイエンス基礎」など、学部共通で必要な基礎的な知識や技能を身に付けます。
学科に分かれて学び、
専門の世界へ
1年次後期からは、4つの学科に分かれて学びます。所属する学科の専門分野を基礎から体系的に学修し、将来も見据えながら専門性を高めていきます。
専門とともに
近接分野を横断的に学修
興味や関心に応じて、専門の分野と関連性や応用性の深い近接分野となる他学科の科目も受講可能です。広い視野を身に付けつつ、専門分野を深め、3年次後期から研究室に所属します。
研究室で
卒業研究に取り組む
本格的な就職活動が始まる前に自らのテーマを定め、4年間の集大成となる卒業研究をスタート。高度な知識や技術とともに、問題発見方法や課題解決方法も身に付けます。
一人一人を手厚く指導する
少人数教育
新設の理工学部には、39名の教員が着任予定です。教員ひとりあたりの学生数が少なく、一人ひとりの学生を手厚く指導できる環境です。
最新の実験機材が
揃う環境
光造形3Dプリンターや水中ドローンをはじめ、最先端の理工学研究に欠かせない最新の実験機材を導入。1年次から様々な機材を利用した実験に取り組むことができます。
学 科
確率・統計、微分方程式、代数系基礎といった基礎的な数学を学ぶことで、数学的な論理的思考力を身に付けたうえで、ベイズ統計学や機械学習、深層学習、金融数理など応用分野の学びを広げ、課題解決や価値創造を行うにあたっての思考力を身に付けます。
材料、流体、熱、機械の４力学を身に付けたうえで、機械設計・製図、次世代自動車技術、宇宙航空工学、ロボティクス応用、マイクロ・ナノ工学など、幅広い分野を学び、課題解決や価値創造を行うにあたっての思考力を身に付けます。
物性基礎論、電気回路、電子回路、デジタル回路、電磁気学などの基礎となる知識を身に付けたうえで、無線通信システム、次世代エネルギー工学、モータ制御工学、半導体・電子デバイス工学などを学び、課題解決や価値創造を行うにあたっての思考力を身に付けます。
プログラミングや情報理論、情報処理などの基礎となる知識を身に付けたうえで、コンピュータグラフィックス、ヒューマンインタフェース、デジタルメディア処理、情報セキュリティなどを学び、課題解決や価値創造を行うにあたっての思考力を身に付けます。
期待される進路
- ◎保険・銀行等の金融企業
- ◎各種メーカー企業
- ◎公務員 ほか
- ◎機械・電機等のメーカー企業
- ◎交通運輸等の社会インフラ企業
- ◎公務員 ほか
- ◎電力等の社会インフラ企業
- ◎機械・電機等のメーカー企業
- ◎公務員 ほか
- ◎情報通信等の社会インフラ企業
- ◎ソフト・ハードのICT等のメーカー企業
- ◎公務員 ほか
カリキュラム
1年次には、全学科共通で「基礎物理学実験」「プログラミング I・II」「データサイエンス基礎」など
自然科学の基本原理や理学・ 工学の基盤となる知識・技能を学びます。
3年次後期から研究室に所属し、自身の専門を定め、卒業研究に取り組みます。
新しい理工学部には、多彩な研究に取り組む
教員方が着任予定です。
新たな世界をつくる、
可能性に満ちた研究の扉を開けよう！
安威キャンパスリニューアル
理工学部の学生は、１年次は茨木総持寺キャンパスで、２年次以降は茨木安威キャンパスで専門分野を深めます。
それに伴い、１号館を理工学部専用棟として、最新の実験機材を導入。理系教育・研究の拠点として安威キャンパスの整備を進めています。（2025年11月頃、完成予定。）
