お知らせ
- 2024年8月3日(土): 2024年度オープンキャンパス
- 今年度は,3年次編入学希望者と大学院修士課程入学希望者向けに,オンラインでのオープンキャンパスを企画しております。7月26日までに参加希望連絡フォームから申し込みいただいた方には参加方法の案内をお送りします。
教育プログラムの概要
不足している高度専門情報人材育成のニーズに応えるため,理工学専攻に既設の情報科学コースを発展させ,令和7年度に新たな学位プログラムとして,「情報科学・データサイエンス・DX教育プログラム」を設置します。
理工学専攻 情報科学コース
理工学専攻
教育プログラムでの研究
情報科学・データサイエンス・DX教育プログラムの各研究室のおすすめ研究
教育プログラムでの学び
入試情報
2025年度入試情報
- 2024年7月9日に,本学受験生サイトにて,学生募集要項が公開されました。
- 2025年度入試の本教育プログラム全体の募集人員は15人です。
- 出願資格や出願手続等,詳細な情報は,学生募集要項をご確認ください。
- 入試説明会の動画や資料は以下よりご確認いただけます。
- 万が一,本ページの記載内容と学生募集要項の記載内容とで齟齬がある場合は,学生募集要項に記載された内容が公式の情報となります。
入試日程
- 推薦特別選抜/自己推薦特別選抜
- 事前審査書類受理期間(自己推薦特別選抜のみ): 2024年7月16日(火)〜18日(木) 17:00 ≪必着≫
- 事前審査結果通知(自己推薦特別選抜のみ): 2024年8月2日(金)
- 出願期間: 2024年8月20日(火)〜22日(木) 8:30-17:00 ≪必着≫
- 学力検査日程: 2024年9月2日(月)
- 合格発表: 2024年9月17日(火)
- 入学手続き: 2025年3月5日(水)〜7日(金) 8:30-17:00 ≪必着≫
- 一般選抜/私費外国人留学生特別選抜/社会人特別選抜
- 第1次募集
- 出願期間: 2024年9月18日(水)〜20日(金) 8:30-17:00 ≪必着≫
- 学力検査日程: 2024年10月5日(土)
- 合格発表: 2024年10月17日(木)
- 入学手続き: 2025年3月5日(水)〜7日(金) 8:30-17:00 ≪必着≫
- 第2次募集
- 出願期間: 2024年12月17日(火)〜19日(木) 8:30-17:00 ≪必着≫
- 学力検査日程: 2025年1月25日(土)
- 合格発表: 2025年2月12日(水)
- 入学手続き: 2025年3月5日(水)〜7日(金) 8:30-17:00 ≪必着≫
- 第3次募集
- 出願期間: 2025年2月12日(水)〜14日(金) 8:30-17:00 ≪必着≫
- 学力検査日程: 2025年2月28日(金)
- 合格発表: 2025年3月10日(月)
- 入学手続き: 2025年3月18日(火)〜19日(水) 8:30-17:00 ≪必着≫
- 推薦特別選抜,自己推薦特別選抜,一般選抜・第1次募集で定員を満たした場合,第2次募集,第3次募集を行わない場合があります。
- 過去3年間は,第3次募集を実施しておりません。
- 第1次募集
選抜方法について
-
一般選抜
- 募集人員: 5人
-
選抜方法 (第1次・第2次・第3次募集):
プレゼンテーション試験・面接
- 配点: プレゼンテーション300・面接100
- 卒業研究等で行った自分の研究内容,あるいは修士入学後の研究計画・研究の抱負等を,プロジェクターを用いて発表する(1人10分〜15分間)
- 引き続き質疑応答・面接(合計1人30分程度)
- プレゼンテーション試験及び面接と学業成績証明書,志望調書を総合して判定します
- 配点: プレゼンテーション300・面接100
-
推薦特別選抜
- 募集人員: 10人
-
選抜方法:
書類審査・面接
- 配点: 書類審査200・面接100
- 面接と学業成績証明書,志望調書を総合して判定します
- 学校長・学部長・学科長等の役職者の推薦により受験することが可能です
-
自己推薦特別選抜
- 募集人員: 若干名
-
選抜方法:
口頭試問・面接
- 配点: 口頭試問300・面接100
- 合計1人20分〜30分程度
- 口頭試問及び面接と学業成績証明書,志望調書及び自己推薦書を総合して判定します
- 配点: 口頭試問300・面接100
-
事前審査:
出願前に事前審査に合格する必要があります
- 事前審査必要書類: 学業成績証明書, 志望調書(事前審査用), 研究計画書(事前審査用), 事前審査申請書, 返信用封筒(事前審査用)
- 事前審査に受験料は不要です
- 事前審査に不合格となった場合でも,改めて一般選抜に出願することができます
-
私費外国人留学生特別選抜
- 募集人員: 若干名
-
選抜方法 (第1次・第2次・第3次募集):
プレゼンテーション試験・面接
- 配点: プレゼンテーション300・面接100
- 卒業研究等で行った自分の研究内容,あるいは修士入学後の研究計画・研究の抱負等を,プロジェクターを用いて発表する(1人10分〜15分間)
- 引き続き質疑応答・面接(合計1人30分程度)
- プレゼンテーション・面接は,日本語または英語とする。ただし,面接時に日常生活が営める程度の日本語力を持つか判断する。
- プレゼンテーション試験及び面接と学業成績証明書,志望調書を総合して判定します
- 配点: プレゼンテーション300・面接100
-
社会人特別選抜
- 募集人員: 若干名
-
選抜方法 (第1次・第2次・第3次募集):
小論文・面接
- 配点: 小論文300・面接100
- 小論文: 90分,日本語又は英語で解答してください
- 面接: 日本語で行うことを原則とします
- 学力検査等(小論文及び面接)と学業成績証明書及び志望調書を総合して判定します
- 配点: 小論文300・面接100
- 推薦特別選抜の合格者が10人に満たない場合は,欠員を一般選抜の募集人員に加えます。
- 自己推薦,私費外国人留学生,社会人特別選抜の募集人員(若干名)は,一般選抜の募集人員(5人)に含まれます。
他大学・高専専攻科からの進学希望者の方へ
一般選抜,社会人特別選抜,推薦特別選抜,自己推薦特別選抜,私費外国人留学生特別選抜のいずれにおいても,受験に先立って,研究指導を希望する教員と入学後の研究内容に関して相談が必要となります。
教員との研究内容に関する相談は,出願直前ではなく期間に余裕を持って行うようにしてください。特に,一般選抜,私費外国人留学生特別選抜,社会人特別選抜の第1次募集での受験を希望される方は,高知大学の夏季一斉休業(8月9日〜8月16日)が始まる前に(始まった後であれば早急に),まずは指導を希望する教員にアポイントメントをとることをお勧めします。
なお,「推薦特別選抜」は,学校長・学部長・学科長等の役職者の推薦により出願することができます。
教員紹介
情報システム領域
髙田
直樹
教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 目の前に3Dの実像が浮かぶインタラクティブホログラフィック空中ディスプレイの開発
- アーキテクチャの異なる複数のGPUを搭載した電子ホログラフィシステムによるリアルタイム三次元動画再生に関する研究
- GPUによるレイトレーシングを活用した電子ホログラフィによる実時間インタラクティブ三次元動画再生に関する研究
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
森
雄一郎
教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 視覚障害者の感覚代行を支援するスピーカアレイ型情報提示装置に関する研究
- 視覚障害者の安全な歩行を支援する白杖型歩行支援デバイスに関する研究
- 聴覚障害者とのコミュニケーション促進の為の手話トレーニングマシンの開発
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
老川
稔
准教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- FPGA/CPU混載型デバイスの動的再構成機能を用いたカスタムプロセッサの開発手法
- リアルタイム画像解析システムに向けた低遅延なコンピュータネットワークインタフェースに関する研究
- 多層ニューラルネットワークのワンチップ化に向けたハードウェア実装に関する研究
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
塩見
日隆
助教
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- ガウス過程回帰を用いたホログラムの高速計算と符号化
- 定数時間フィルタを用いた画素ごとの光伝搬計算
- ライトフィールドカメラを用いた3次元映像の画質評価
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
数理・データサイエンス領域
岡本
竜
教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 研究授業レビュー支援システムにおける議論フェーズ支援ツールの開発
- 遠隔合同授業における見取りを支援するマルチアングル動画の撮影装置
- マルチアングル動画提示にもとづく研究授業レビュー支援環境
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
三好
康夫
教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 習慣化支援アプリにおける試行錯誤を支援するための推薦機能及びシミュレーション環境の開発
- チームでの利用を想定した習慣化支援アプリにおける通知機能の開発
- 遠隔教育のための教師映像付き授業コンテンツ生成システムの開発
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
木脇
太一
准教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 幾何学的分析を通した医療データに対する機械学習手法の開発
- 香味に関わるワインの成分分析
- 生成AIによる効率的な電子ホログラフィ作成法
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
鈴木
一弘
准教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 辺着色グラフが持つ部分構造に関する定理の発見
- 多色点集合上の幾何グラフに関する定理の発見
- 定理の証明に基づいてグラフの部分構造を求めるアルゴリズムの設計
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
河井
達治
講師
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 構成的数学(特に位相幾何学、実数の位相)
- 論理学 (定理証明システムによる数学の形式化)
- ラムダ計算(関数型言語のモデルの構築)
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
續木
大介
講師
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 植物の病気の診断における機械学習の応用
- クラフトビールに関するマルチモーダルなデータベースの開発
- 胸部X線を対象とした機械学習による性能評価
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
複合領域
杉山
成
教授
研究者総覧
- 研究紹介動画「タンパク質による脂質認識メカニズムの解明」
- 修士論文テーマ例:
- 環境汚染物質とタンパク質の相互作用メカニズムの解明
- 新規低分子設計法による医薬候補化合物の構造生物化学的検証
- 酵素がもつ基質阻害の新たなメカニズムの解明
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
野村
昇
教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 中央値の漸近分布と相対効率
- 十分統計量による推定における性質
- ニューラルネットワークにおける中間素子数の選択
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
石黒
克也
准教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 双対超伝導描像に基づくクォーク閉じ込め機構の研究
- モンテカルロシミュレーションを用いた量子色力学の真空構造の研究
- 機械学習を用いた理論物理学の研究
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
小﨑
大輔
准教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 複合分離機構型ICを用いた多糖,単糖,有機酸,アルコールの同時分析法の開発と応用
- 中性溶離液を用いたイオンクロマトグラフィーによる主要液体肥成分の同時定量法の開発と応用
- フラックス法を用いたベリル合成における第一遷移金属元素の結晶色への影響評価
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
張
鑫
准教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 機械学習による熱流体の数値流体力学(CFD)予測
- リアルタイム数値流体力学(CFD)のためのフーリエ神経演算子(Fourier neural operator)
- 機械学習に基づく燃焼シミュレーション(Fire dynamics simulator)の検証
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
比嘉
基紀
准教授
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 生物多様性・地理情報データベースから広域スケールにおける自然環境を明らかにする
- 生物調査の画像データ(自動撮影カメラ等)から野生生物の検出,自然環境の状態を効率的に判別する方法の開発
- 野生生物の分布モデリングに関する研究
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
加藤
元海
講師
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 河川生物の生態学的研究
- 野生動物の生態学的研究
- 数理モデルを用いた生物や生命現象の研究
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
坂本
淳
講師
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- 自然災害伝承碑の位置情報を応用した災害リスクの可視化
- UAVを援用した大規模災害発生後における被災状況巡回手法の提案
- 深層学習による画像認識を用いた浸水区間自動検出に関する研究
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
- 他大学・高専専攻科からの進学希望者へのメッセージ
斎藤
卓也
助教
研究者総覧
- 修士論文テーマ例:
- ニューラルネットワークによる三重臨界点の検出
- SU(2)格子ゲージ理論における閉じ込め/非閉じ込め相転移と カイラル対称性の自発的破れ
- 機械学習によるBaxter-Wu模型の相構造の研究
- これらは,この教員の研究室の過去の代表的な修士論文題目,あるいは今後実施を想定している修士研究のテーマ名となります。
フォトギャラリー
カリキュラム
教育,研究および学位論文指導教員(3名以上)
- 主指導教員:1名,副指導教員:2名以上
履修単位 計 30単位以上
研究科共通科目
-
リサーチプロポーザル 必修 2単位
- 研究計画・立案能力,ディベート能力,プレゼンテーション能力を養う。
専攻共通科目
-
理工学特論I 必修 1単位
- 研究倫理,情報セキュリティと情報倫理,法令遵守,知的財産,マネジメント力,キャリア形成に関する知見を広げる。
-
(SRU×地域)DX特論 必修 1単位
- 地域社会が抱える課題に対し,デジタル技術を活かして課題解決する手法や取り組みについて学び,幅広い視野を身に着ける。
専門科目 選択必修 14単位
-
コア科目群,周辺科目群,情報システム領域科目,数理・データサイエンス領域科目,複合領域科目より14単位を履修
-
コア科目群 選択必修 2科目4単位
機械学習論特論I, 機械学習論特論II, 深層学習特論, 画像分析特論 -
周辺科目群 選択必修 2科目4単位
バイオインフォマティクス特論, シミュレーション特論, マルチメディア特論, 周辺の理学・工学分野の科目(複合領域担当教員が担当する専門科目)
-
コア科目群 選択必修 2科目4単位
ゼミナールI, II 必修 4単位
- 自身の学問領域に密接な文献購読
特別研究 必修 8単位
- 専門分野の新しい知見に基づいて研究・実験を実際に行い,独創性,創造性など研究能力の発揚,研究手法,発表能力などを体得
研究内容の概要
情報科学・データサイエンス・DX教育プログラム
情報科学・データサイエンス・DX教育プログラムは、データサイエンスを基盤とした教育研究を行うプログラムである。情報システム領域および数理・データサイエンス領域では、数理・データサイエンス・デジタル・DX分野を牽引し、新たな知を創造していく高度情報専門人材を育成する。情報科学および情報工学にわたる幅広い学問分野を、情報システム、数理・データサイエンスの領域に分けて教育研究を行う。複合領域では、情報科学およびデータサイエンスを、理工系の科学・技術分野に利活用し、新たな価値を創造していける高度情報専門人材を育成するための教育研究を行う。得られる学位は、修士(理工学)である。
領域 | 研究内容 | 担当教員 |
---|---|---|
情報システム | 「情報システム」領域では、コンピュータサイエンスおよび情報処理の基盤となる科学技術を扱う。計算機アーキテクチャ、光情報工学、並列分散システム、高性能計算に関する教育研究を行う。さらに、実践的な応用として、次世代立体映像、障害者支援、FPGAを利用したIoTデバイス開発などの教育研究を行う。 |
髙田 直樹 教授
森 雄一郎 教授
老川 稔 准教授
塩見 日隆 助教
|
数理・データサイエンス | 「数理・データサイエンス」領域では、数理情報学、データサイエンス、ソフトウェア科学を扱う。数理論理学、離散数学、アルゴリズム、知能ソフトウェア、機械学習、ネットワークアプリケーション、神経情報科学に関する教育研究を行う。さらに、実践的な応用として、脳神経科学に関する教育研究やプレゼンテーション・リハーサル支援システム、ソーシャルネットワークなどの教育研究を行う。 |
岡本 竜 教授
三好 康夫 教授
木脇 太一 准教授
鈴木 一弘 准教授
河井 達治 講師
續木 大介 講師
|
複合 | 理学・工学の多様な分野(数学、物理科学、生物科学、化学生命理工学、地球環境防災学)において、情報科学およびデータサイエンスを利用した複合領域分野について教育研究を行う。 |
杉山 成 教授
野村 昇 教授
石黒 克也 准教授
小﨑 大輔 准教授
比嘉 基紀 准教授
加藤 元海 講師
坂本 淳 講師
斎藤 卓也 助教
|
アドミッション・ポリシー(入学者受入方針)
情報科学・データサイエンス・DX教育プログラム
- 【知識・理解】
- データサイエンス、情報科学・情報工学、または、それらを応用可能な理学・工学分野に関する学士レベルの学力と研究分野における知識を備えている。
- 【思考・判断】
- データサイエンス、情報科学・情報工学、または、それらを応用可能な理学・工学分野の研究に進むにあって、客観的かつ合理的な思考を身に付けている。
- 【関心・意欲】
- データサイエンス、情報科学・情報工学、または、それらを応用可能な理学・工学分野の中に学問的関心領域を持ち、強い研究意欲を持っている。
- 【技能・表現】
- データサイエンス、情報科学・情報工学、または、それらを応用可能な理学・工学分野に関する自身の学習の成果と今後の学習・研究計画について、分かりやすくかつ正確に説明ができる。
- 【態度】
- 学術研究に対する真摯な姿勢を身に付け、得られた成果を高度情報社会に還元しようという意欲を持っている。
- 【入学者選抜方法と評価する能力】
-
- 推薦特別選抜
選抜方法 評価する能力 知識・理解 思考・判断 関心・意欲 技能・表現 態度 書類審査 ◎ ◎ ◯ ◯ 面接 ◎ ◯ ◎ - 自己推薦特別選抜
選抜方法 評価する能力 知識・理解 思考・判断 関心・意欲 技能・表現 態度 口頭試問 ◎ ◎ ◎ 面接 ◎ ◯ ◎ - 一般選抜 — 第1次・第2次・第3次募集
選抜方法 評価する能力 知識・理解 思考・判断 関心・意欲 技能・表現 態度 プレゼンテーション試験 ◎ ◎ ◎ 面接 ◎ ◯ ◎ - 私費外国人留学生特別選抜 — 第1次・第2次・第3次募集
選抜方法 評価する能力 知識・理解 思考・判断 関心・意欲 技能・表現 態度 プレゼンテーション試験 ◎ ◎ ◎ 面接 ◎ ◯ ◎ - 社会人特別選抜 — 第1次・第2次・第3次募集
選抜方法 評価する能力 知識・理解 思考・判断 関心・意欲 技能・表現 態度 小論文 ◎ ◎ ◎ 面接 ◎ ◯ ◎
◎,○は,当該能力の重要度またはそれを評価する比重・目安を示します。(◎は必須・最重要点項目,○は必要・重点項目)なお,◎,○は配点の内訳とは直接関係はありません。 - 推薦特別選抜