神戸大学工学部情報知能工学科では、
創造性豊かな思考と
研究開発能力をもった
技術者・研究者を養成しています。

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お知らせ

情報知能工学科って、どんな学科?

神戸大学工学部情報知能工学科では、
コンピュータやネットワークの基礎知識から
人工知能やビッグデータなどの専門知識を身に付け、
これらを融合・統合することによって
高度情報化社会における様々な
技術課題を解決できる能力を養います。

研究テーマ
研究テーマ
  • システムの科学
  • 情報の科学
  • 計算の科学

授業・カリキュラムの特色は?

本学科の授業科目は、幅広い分野の
「専門科目」と、哲学・社会学・文学、
外国語などの
「全学共通授業科目(教養科目)」から
構成されています。
特に、専門科目に
おいては、現実世界から情報世界までの、

情報知能学に関連した内容を
体系的に学べるカリキュラムとなっています。

具体的には、大学院(システム情報学研究科)
博士課程前期課程 (修士課程)までの
一貫的な教育を
考えた授業を中心に、
基礎を重視し、広範な分野に共通する
重要な内容を徹底的にマスターします。
3年生前期まで基礎的科目はすべて必修と
なっており、
発展的・学際的科目は
選択としています。
これらの特徴的なカリキュラムにより、
4年生時の卒業研究・大学院修士課程
研究での
先端的・学際的研究に備えます。

共通専門科目共通専門科目

学部卒業までの流れは?

学部卒業までの流れ

授業風景は?

模擬講義

実験

LEGOロボット実験

演習室の様子

どんな研究ができるの?

情報知能工学科では、高度情報化社会における
様々な技術課題解決に向けた

幅広い領域の研究が進められています。
4年生になると、研究室に配属され、卒業研究を通して

これまで習得した知識により一層の磨きをかけることができるようになっています。

研究室一覧

学生に聞いてみました

どんな先生が指導してくれるの?

情報知能工学科では、情報やデータ、システム、
計算、および
これらの融合に関わる
最先端領域を専門とする教員が、

専門教育や研究指導に当たっています。

貝原 俊也 教授

貝原 俊也教授

最適化理論やシステムシミュレーション手法
の深化とともに、スマートシステム実現の方法論に
関する研究を行なっています。
システム最適化手法
システムシミュレーション
マルチエージェントシステム
藤井 信忠 准教授

藤井 信忠准教授

生産・サービス・都市システムなどを対象に、
システムズアプローチによる問題解決手法の
提案と検証を行っています。
生産システム
サービス工学
都市システム
國領 大介 助教

國領 大介助教

医用画像を用いた手術・診断支援システムに
関する研究などを行っています。
医用システム
数理最適化
医用画像処理
的場 修 教授

的場 修教授

多次元光計測技術や情報光学に基づく
イメージング手法とそれらを用いた
生体応用の研究を行っています。
多次元光計測
情報光学
散乱・揺らぎ
仁田 功一 准教授

仁田 功一准教授

光情報処理に基づくコンピュテーショナル
イメージング、光コンピューティング、
情報可視化に関する研究を行っている。
情報光学
イメージング
光コンピューティング
全 香玉 助教

全 香玉助教

3次元イメージング、3次元蛍光イメージング、
定量位相イメージング、医用光学などの
研究を行っている。
デジタルホログラフィ
3次元イメージング
光学顕微鏡
羅 志偉 教授

羅 志偉教授

知能ロボティクス、システム制御及び
生体運動解析と健康・医療への
応用に関する研究を行っています。
知能ロボティクス
システム制御
生体運動解析
全 昌勤 教授

全 昌勤准教授

ビッグデータから価値ある情報・知識の
発見に関わる人工知能、機械学習に関する
研究開発を行っています。
機械学習
感情計算
バイオメディカルインフォマティクス
曹 晟 助教

曹 晟助教

人間の身体運動解析とヒューマン・
ロボットインタラクションに関する
研究を行っています。
知能ロボティクス
ヒューマン・ロボットインタラクション
生体運動解析
佐野 英樹 教授

佐野 英樹教授

偏微分方程式系のシステム制御理論に
関する研究を主に行っています。
数学的制御理論
分布定数系
無限次元系
増淵 泉 教授

増淵 泉教授

非線形システムの解析、有限・無限
次元系の数値最適化を用いた制御系設計に
関する研究を中心に行っています。
制御理論
非線形システム
無限次元システム
國谷 紀良 准教授

國谷 紀良准教授

感染症の流行動態を表す
数理モデルの研究を行っています。
数理生物学
数理疫学
非線形解析
若生 将史 准教授

若生 将史准教授

無限次元系やネットワーク化系の
制御理論について研究を行っています。
制御理論
無限次元系
ネットワーク化系
小林 太 准教授

小林 太准教授

センサ情報処理技術や知覚に基づく
ロボティクスに関する研究を行っています。
知能ロボット
ヒューマンロボットインタラクション
センサフュージョン
中本 裕之 准教授

中本 裕之准教授

人間の知覚の代替となるセンサや
その知覚情報処理、非破壊計測に関する
研究を行っています。
センサ
知覚情報処理
非破壊評価
菊池 誠 教授

菊池 誠教授

不完全性定理と算術の超準モデル、
計算と推論など
数理論理学
数学の哲学
数学基礎論
倉橋 太志 准教授

倉橋 太志准教授

形式的体系の証明可能性について、
不完全性定理に関連する話題や、様相論理を
用いた分析などの研究を行っています。
数理論理学
不完全性定理
様相論理
川口 博 教授

川口 博教授

低電力動作回路・メモリ回路・センシング
システム・信号処理・機械学習
ハードウェアの研究に従事しています。
集積回路
計算機アーキテクチャ
メモリ
和泉 慎太郎 准教授

和泉 慎太郎准教授

IoT向けセンサーネットワークや
医療ヘルスケア応用に向けた生体計測
技術の研究を行っています。
生体医工学
センサーネットワーク
回路システム
宋 剛秀 准教授

宋 剛秀准教授

宣言的プログラミング、
特に制約プログラミングやSATソルバーの
研究を近年行っています。
宣言的プログラミング
制約プログラミング
SATソルバー
太田 能 教授

太田 能教授

無線アクセス技術、エッジ
コンピューティングなど情報
通信に関する研究を行なっています。
ネットワーク
ネットワークプロトコル
IoT
永田 真 教授

永田 真教授

ハードウェアのセキュリティと
セイフティに関する研究
集積回路設計工学
先端実装工学
環境電磁工学
大川 剛直 教授

大川 剛直教授

大量で多様なデータから、意味や
価値のある情報を発見、生成、
活用するための人工知能技術やデータ処理技術と
その応用技術について研究しています。
データマイニング
スマート農業
ネットワーク解析
小松 瑞果 助教授

小松 瑞果助教

代数に基づくモデリングや
データ解析に関する基礎・応用研究を行っております。
応用分野としては、
薬学・生物学・ロボティクスなどが挙げられます.
応用代数
データ解析
モデリング
滝口 哲也 教授

滝口 哲也教授

音声・言語処理、コンピュータビジョン、
脳計測、コミュニケーション支援技術
機械学習
構音障がい
脳波計測
高島 遼一 准教授

高島 遼一准教授

音声認識や音声合成といった、音声を
中心としたメディア情報処理・機械学習に
関する研究を行っています。
音声情報処理
機械学習
信号処理
玉置 久 教授

玉置 久教授

システム最適化をベースに、
創発的問題解決の方法論や技法に
関する研究を行っています。
システム最適化
創発的問題解決
エージェント
浦久保 孝光 准教授

浦久保 孝光准教授

ロボット、ドローンなどの
機械システムを対象としてその力学と
制御に関する研究を行っています。
非線形制御
無人航空機
自律移動ロボット
横川 三津夫 教授

横川 三津夫教授

大規模数値シミュレーション、
特に流体直接数値シミュレーションに
関する研究、および並列アルゴリズムの
研究を行っています。
直接数値シミュレーション
並列アルゴリズム
大規模数値シミュレーション
谷口 隆晴 准教授

谷口 隆晴准教授

数理科学を基礎としたモデリング・
シミュレーションの理論・アルゴリズム構築を
行っています。最近は、深層学習と科学技術計算の
融合技術も研究しています。
数理工学
深層学習
幾何学的力学
坪倉 誠 教授

坪倉 誠教授

超並列計算機を活用して、複雑流体現象を
解明するシミュレーションフレームワークの開発と
その産業応用に関する研究を行っています。
計算流体力学
超並列計算
産業応用
陰山 聡 教授

陰山 聡教授

地磁気の理解を最終的な目標として
計算機シミュレーションと可視化に関する
手法の研究を行っています。
地磁気
インヤン格子
磁気流体力学
坂本 尚久 准教授

坂本 尚久准教授

多種多様なデータから効率よく科学知見を
獲得するための科学的可視化と視覚的データ分析法に
関する研究を行っています。
科学的可視化
視覚的データ分析法
対話的データ探索
田中 成典 教授

田中 成典教授

生体分子シミュレーション、生命や
意識の起源、光合成、創薬等への応用
生体分子
分子動力学
第一原理計算
森 義治 講師

森 義治講師

生体複雑分子系の分子動力学シミュレーション
分子シミュレーション
タンパク質
臼井 英之 教授

臼井 英之教授

太陽系における宇宙プラズマ電磁環境および
それと小天体との相互作用に関する
大規模粒子シミュレーション
宇宙環境シミュレーション
宇宙プラズマ
小天体-プラズマ相互作用

将来の進路は?

学部卒業生の大多数 (約80%) が
大学院博士課程前期課程に進学し、

より高度な専門知識の取得や研究の
発展・展開を目指しています。

卒業後の進路

就職については、大学院博士課程前期課程と
まとめてサポートする体制をとっています。
毎年多数の企業からの求人依頼があり、
基幹・先端産業である
電気・電子・情報・
通信・機械関連の企業を中心に就職しています。
また、前期課程修了後、後期課程に進学し、
博士号の取得を目指すこともできます。

主な就職先

学生生活のサポート体制

チュータ制度
1年生〜3年生まで

学生10名程度を1クラスとして、チュータ教員を割当て、

前期・後期開始時期にチュータ面談を実施します。
成績表を渡し、履修計画の相談にのったり、
メンタルヘルスをチェックしています。

チュータ制度

チュータ制度の他、教学委員、学生委員、留学生
委員等による
サポート体制が充実しています。

留学や国際交流は?

神戸大学は「自ら地球的課題を発見し、その
解決にリーダシップを
発揮できる人材(課題
発見・解決型グローバル人材)の育成」を
目標とし、 2016年度から導入された
「2学期クォーター制」を活用し、

「神戸グローバルチャレンジプログラム」を
実施しています。

大学生に聞きました!

学科長からのメッセージ

現在われわれはネット上のデータや
情報を活用するスマート社会に暮らしていますが、
今後人工知能などを用いてデータや情報と人間が
より密接に結びついた超スマート社会がやってきます。

当学科ではこの来るべき超スマート社会に向けて、
情報・データ・システム・計算を融合した
スマートで知能的な情報システムを作り出す人材の
育成、
および最先端研究を行っています。

みなさん、ワクワクする世界が
すぐそこまでやってきています!
ぜひ、我々と一緒にそのわくわくする
世界を作っていきませんか?
皆さんの魅力的なチャレンジを待っています。

よくある質問

受験生の皆さんからよくお問い合わせいただく
ご質問を一覧にしています。

情報知能工学科の魅力は
本学科では、「情報」を単に数値データとして処理する技術者を育成するのではなく、「情報」を意味のあるものとして扱い、それを通して様々な理工学分野を結合し、スマートで知能的な情報システムを自ら考えて作り出すことができる技術者・研究者を育成します。本学科の魅力は、様々な分野において情報を知能的に応用することを研究する教員・研究室から構成されているところであり、学生の皆さんはそこで情報を応用した分野で実践的に学べるところです。ぜひホームページを覗いてみて本学科がカバーする応用分野の広さを実感してください。
どのようなことが学べるのか詳しく教えて欲しい
本学科では、コンピュータやネットワークの基礎知識から人工知能やビッグデータなどの専門知識を身につけ、これらを融合・統合することによって高度情報化社会における様々な技術課題を解決できる能力を養います。本学科では様々な分野の魅力的な研究が行われていますが、残念ながらこのスペースでは書ききれません。まずはホームページを見てください。本学科は、大学院システム情報学研究科に所属する教員が教えていますので、ぜひシステム情報学研究科のホームページも併せてご覧ください。もっと詳しいことを知りたい場合は、夏に開催されるオープンキャンパスに参加いただくか、直接教員に連絡を取っていただければいいかと思います。
授業でコンピュータをどの程度使うのか
3年生までの授業の中で、主に演習・実験でコンピュータを使います。全学的に入学時にパソコンの必携をお願いしていますが、本学科では演習室に学生の人数分のパソコンを設置していますので、それを使ったプログラミング演習も行います。また、4年生からの研究室配属後は、分野に関わらず、コンピュータを日常的に利用します。
プログラミングの経験が無いが大丈夫か
大学入学に際して、プログラミングについての特別な知識・経験は必要ありません。プログラムやコンピュータに対して、特に苦手意識がなければ大丈夫です。逆に、コンピュータやプログラミングに興味や好奇心を持っているなら、プログラミングの習得も楽しんでできると思います。高校の授業でコンピュータやプログラムについて学ぶ機会があれば、まずはそこで基礎をしっかりと勉強してください。
プログラミング言語はどんなものを使うのか
全体のプログラミング演習ではスタンダードなC言語の習得をしますが、様々な用途に合わせて、pythonを始め、他のプログラミング言語も適宜勉強します。
プログラムを学ぶ専門学校との違いについて
大学は学問をするところであり、それを基盤にして真理の探究、技術開発、研究を行うところです。プログラミングは、データ解析や技術開発をするための手段です。大事なのは、それを習得した上で、どう応用するかを自分で考え実践することです。大学は、プログラム技術習得だけでなく、その技術をどう応用するかを勉強するところであり、プログラマーを養成することを目的とした専門学校とは違います。
(神戸大学・工学部向けの)受験勉強をする上で特に重視すべき科目はあるか
工学部は理系ですので、数学と理科は最も重要な科目です。教科書を中心にこれらの科目をしっかりと勉強してください。もちろん、コミュニケーションや表現の手段として必要な国語、英語も重要ですので、それらを含めてバランスよく基礎を中心に勉強を進めてください。
入学までに学んでおいた方がいい特殊知識はあるか
まずは高校での学習内容をしっかりと身につけてください。基礎が大事です。大学入学に際して、特に特殊知能は求めません。もし特に興味のあることがあれば、それを探求する気持ちとそれを極めることも大事ですので、納得のいくまで進めてみてはどうでしょうか。学校の座学の勉強だけでは得られない知識と経験が得られるかもしれません。神戸大学工学部では一般選抜(前期・後期日程)に加えて、「志」特別選抜もあります。
志望する職業や職種をどの程度まで絞って学科を選択したら良いか
まずは自分の気持ちとよく相談して、興味のあること、好きなことをきっかけに、近い未来の自身の姿を想像してみてはどうでしょうか。どんなことを仕事にしたいか、少しイメージがわくかもしれません。それをもとに、ご両親や学校の先生とも話をして、志望先、学科を選択するのも一案です。本学科では、情報を通して様々な応用分野の教育研究を行っていますので、就職先も多種にわたっています。具体的な職業や職種は大学に入って少しずつ絞っていくこともできます。ホームページにこれまでの就職先も掲載していますので学科選択の際にぜひ参考にしてください。
模擬講義で複雑な計算なども必要に感じたが、そういった授業もあるのか
複雑な計算も授業で基礎から学ぶことができますので心配は要りません。むしろ、そういう複雑な計算をしてみたい、どうやって計算するのだろう、という好奇心や前向きな気持ちが大事です。そういう気持ちを持つ学生に対して我々教員は応えていきたいと思います。
男女比、女子の比率
現状では、本学科では約10%が女子です。
研究室配属はどうやって決まるのか
4年生になると各研究室に配属されて、卒業論文に向けた研究を開始します。様々な分野の研究室がありますが、学生の志望と3年生までの学業成績を考慮して4年生進級前に配属を決めます。
研究では具体的にどのようなことをするのか、どういった研究をしているのか
本学科では様々な分野の魅力的な研究が行われています。ホームページに各研究室で行われている具体的な研究内容が掲載されていますので、まずはご覧ください。本学科は、大学院システム情報学研究科に所属する教員が教えていますので、ぜひシステム情報学研究科のホームページも併せてご覧ください。もっと詳しい研究内容を知りたい場合は、夏に開催されるオープンキャンパスに参加いただくか、直接教員に連絡を取っていただければいいかと思います。
人工知能を勉強したいと思っているが、授業、研究室など専門分野はどのように絞り込まれていくのか
人工知能は様々な分野で応用されていますね。3年生までは、情報知能工学に必要とされる基礎的な内容の授業や演習・実習を必修科目として勉強します。4年生になると卒業論文に向けた研究を行うために各研究室への配属があります。研究室配属は、学生の志望と3年生までの学業成績を考慮して4年生進級前に決めます。
学部卒と院卒での就職面の違い(学部卒と大学院卒での就職先の違い)
就職先の分野としては、学部卒も大学院卒も違いはありません。大学で研究を行うのは実質4年生の研究室配属以降ですので、学部卒の場合は、研究期間は1年未満、大学院卒の場合、博士課程前期課程(修士課程)だと2年プラスされます。この研究期間の違いによって、学部卒と大学院卒では、情報知能工学に関する様々な知識や経験の習得度合いが変わります。企業側は、この習得度合いやその他の求める人材像によって、学部卒または大学院卒の求人を区別しているかもしれません。
大学院(博士前期課程)への進学率(特に女子の割合)
男女関係なく、約80%が大学院に進学しています。
就職状況はどんなものか
高度情報化社会においては、どの業種でもデジタルトランスフォーメーション(DX)が進められています。そのため、様々な分野の企業から本学科に求人依頼がたくさん来ています。
留学がしたいが、どのようにしたらよいか

神戸大学では、協定校への交換留学や神戸グローバルチャレンジプログラムなど、短期・長期を含めいろいろな形で留学の機会があります。留学については、下記の大学HPで詳しい情報を掲載していますが、教務学生係でも情報を提供していますので、入学後聞いてみてはいかがでしょうか。下記HPでは、留学のための奨学金制度も紹介していますし、大学以外の機関が募集している奨学金もあります。また、研究で頑張った人には、海外で開催される国際学会での研究発表の機会もあります。

参照URL: 神戸大学からの海外留学

入試情報

以下のリンク先に、入試スケジュール等の
情報がまとめられています。

神戸大学受験生ナビ