大学案内2025

35/68

GUIDE BOOK34人材像に対応する14の標準履修モデル 先端ものづくり分野の標準履修モデル数理データサイエンス?IT?デジタル分野の標準履修モデル自然環境?住環境分野の標準履修モデル複数の分野にまたがる標準履修モデル■電子物理工学物理学を基礎として、固体物性、半導体工学、電子工学、先端エレクトロニクスなどを学ぶ。 ■機械電気機械工学、電気電子工学を中心に、ロボット工学、電磁波?光工学などを学ぶ。■半導体応用システム半導体工学、固体物理学、回路理論、制御工学など半導体とそのシステム応用の基盤を学ぶ。■機能創成化学蓄電池、太陽電池、発光素子（EL）、CO2還元触媒、医薬品などの機能性物質の化学的基盤を学ぶ。■数理データサイエンス数学の基礎を学び、論理的思考能力を養い、データサイエンスの知識?技能を修得する。■数理機械学習データサイエンティスト微分幾何、位相幾何、代数学などの現代数学と機械学習などの新しい技術を生み出す素地を学ぶ。■ITスペシャリストコンピュータのソフトウェア及びハードウェア、情報理論、計算機科学、人工知能に関する基礎知識を学ぶ。■グリーンシステム科学脱炭素（脱石油?石炭）、水素発生などの環境材料や再生可能資源利用、環境分析など持続可能な科学技術の基盤を学ぶ。■地球資源環境?防災科学地球のダイナミクス、資源、地球環境変動、古生物、そして自然災害など、地球環境の維持や活用に関する専門的知識?技術を学ぶ。■環境保全科学地球の環境と資源の保全?活用や防災の知識を身につけ、持続可能な開発技術の基盤を学ぶ。■建築デザイン建築デザインに関係する科目をバランスよく学び、建築士としての専門的知識?技術を修得する。■防災配慮型建築建築と地盤?防災に関係する科目を学び、構造設計に携わる建築士、技術士としての専門的知識?技術を修得する。■環境データサイエンティスト環境改善の化学と画像解析やIoTなどに関する基礎知識?データ解析を学ぶ。■AIロボティクス機械工学、制御工学、ロボット工学など機械?電気電子関係の知識とAI関連分野を合わせて学ぶ。