工学系機械コースMechanical Engineering Course
一人一台のロボットを作りその機能を高めていくことで、多面的な能力を身につける。
モノづくりの基礎となるメカ?回路?プログラミングを、ロボットという具体的なモノを通して学ぶことができます。個人やグループでロボットを製作する授業が毎年配置されており、年次に従って、課題となるロボットもレベルアップ。コンテスト形式で技術の習得を目指します。
教員からのメッセージ
未来技術の集合体「ロボット」を通して多彩な技術を学ぶ。
長い歴史を持つ「機械」という学問分野は、ロボットの登場により、大きく様変わりしようとしています。ロボットの構成要素をひも解き、体系付けて学ぶことで、社会で必要とされる「モノづくり」技術を効率良く学ぶことができます。機械コースは、「モノづくり」を楽しんで学べるように整えたカリキュラムと、最新鋭の設備を準備して皆さんを待っています。
(工学部 機械コース 鈴木 秀和 教授)
機械コース紹介動画
機械コース紹介
VRキャンパス紹介(機械コース)
機械コース講義紹介(夢ナビ)辛 徳先生
コースについて
学びのステップアッププラン
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Aさん専門(工業科)高校出身で卒業後就職
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入学前
専門高校の機械科で学んだ。就職も考えたが、より高度な勉強を望み機械コースに入学した。
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1年次基礎知識
修得期間大学の専門基礎科目では専門高校で扱っていない単元が出てくるため、学修支援センターでサポートしてもらった
他コースの科目もほぼ制限なく履修できるため、コース変更をしない。
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2年次~
3年次前期専門知識
蓄積期間やや欲張り機械工学の基幹科目や電気回路関係科目、プログラミング関係科目で履修上限まで登録。忙しいが充実していた。
研究室の配属希望は、生体模倣ロボットか生体医工学から選ぶことにした。
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3年次後期
~4年次専門知識
飛躍期間ロボット開発では注目の分野だと考えていた生体医工学の研究室に決まった。自分の研究テーマに関する先行研究を始めた。
卒業研究に必要な科目を中心に履修。他のコースの科目を追加。卒業に必要な単位は3年次までに取れた。
大学での学びと研究を生かせる企業に就職することを決めた。
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就職活動
または
進学準備将来、医工学系に業務を拡張する可能性のある企業も含めて就活し、納得できる内定を得た。
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一般企業へ就職
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Bさん普通科高校出身で卒業後就職
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Cさん普通科高校出身で现在哪个app能买足彩に進学
こんな人にオススメ
- モノづくりを学びたい人
- ロボット製作をしたい人
- メカ?回路を学びたい人
- プログラミングを学びたい人
- 製図?CADを学びたい人
- 知能機械を学びたい人
- 3Dプリンタでモノづくりをしたい人
卒業後の進路ピックアップ
卒業後の主な職業
製造(電子部品?精密機器)
私たちの身の周りで生活を快適にしてくれる家電製品や自動車、スマートフォンなどに必ず組み込まれている電子部品や精密機器を製造するメーカーです。職種は研究?開発、設計、生産技術、製造技術、品質管理、技術営業、メンテナンス等多岐にわたります。
工作機械
自動車や電子機器、部品などさまざまな製品を造るための機械が工作機械です。「機械を作る機械=マザーマシン(母なる機械)」とも呼ばれています。職種は開発?設計、生産技術、品質保証、加工?組立、技術営業等多くの職種が存在します。
プラント
プラントは複数の機械や装置を組み合わせて作る生産設備のことです。水や石油等の天然資源、食品?薬品?生活用品等の製造工程に携わるのがプラントエンジニアです。モノづくりが盛んな日本には多くのプラント設備があり、機械系人材のニーズは高く、プラントエンジニアには、設計?製造、品質管理?検査、稼動確認、メンテナンスなど、多くの工程や業務があり、その種類も多岐にわたります。
自動車?自動車部品
自動車産業とは、自動車及び自動車部品の生産、販売、利用、整備に関連した産業のことです。自動車は約3万点の部品で構成され、自動車メーカーごとに系列化された部品メーカーが存在します。自動車メーカーの他にも、電車?モノレール?重機等のエンジニアには機械工学出身者が多いです。職種は、生産?製造、企画?設計、開発、技術と多岐にわたります。
機器開発?機構設計
あらゆる業界で使われる機械?機器の機構部品の設計や、性能を満足する素材の選定などを行う仕事です。
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受験可能な資格?免許
CAD利用技術者
情報処理技術者(ITパスポート、基本情報技術者、応用情報技術者)
画像処理エンジニア検定 などを予定 -
取得可能な資格?免許
学芸員
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身につけられる技術
工学機械の設計?加工?制御技術と関連知識
のぞいてみよう!研究室─ 知能ロボットシステム研究室 河野 仁 助教
人工知能に関する基礎研究とレスキューロボットのような実世界ロボットを融合させることで、実社会に貢献できるロボットのシステム開発を目指しています。
ロボットを動かし、基礎データを積み上げる
繰り返しロボットを動かす「強化学習」と、覚えた動きを違う環境に応用させる「転移学習」を行い、基礎研究のデータを積み上げていきます。これらのデータをレスキューロボットなどに応用することで、より高度な動きができるようにシステムを開発していきます。
臨機応変に動けるロボット
「KENAFⅡ」というレスキューロボットを用いて、システム開発を進めています。例えば、原発事故などのような、人間が遠隔操作をするのも難しい状況下でどう動かすか。基礎研究で得たデータを基に、自律的に、そして臨機応変にロボットが動けるようにすることを目指しています。
人々の暮らしを助ける研究を
レスキューの現場のほか、工場内での資材や完成品の運搬などで、ロボットはすでに活躍しています。近い将来、ロボットは必ず家庭やオフィスなど、我々の暮らしの中に入ってくることでしょう。そこで、賢くロボットが動くための研究を我々は行っています。現在、他大学とも連携して研究を行っており、企業にも働きかけをしていく予定です。