情報の表現、処理、伝達などに関する基礎技術、情報ネットワークの基盤技術を基に、情報やオートマトンの数理／論理構造に関する新規性質の活用とこれら応用したネットワーク・セキュリティに関する以下の分野の高度技術の修得と研究開発を行う。1. 計算量に基づく情報の量的解析。2. 高効率タイムスタンプ、安全なネットワークサービス、 Ｗｅｂサイトの設計・検証法。3. 情報の統計力学的性質に基づく情報処理・ネットワーク制御方式、など。
目標●当該分野の高度情報技術者としての研究開発能力を修得する。

情報の伝達に関する基礎技術、情報ネットワークに関する基盤技術、インターネット・クラウドに関する基盤技術・応用技術、およびこれら応用したネットワークサービスに関する以下の分野の高度技術の修得と研究開発を行う。1. 効率的なデジタルフィルタ・通信方式、伝送路のブラインド推定。2. 無線通信の信号品質改善。3. Ｐ２Ｐネットワーク、セマンティックＷｅｂ、アドホック通信。4. ソーシャルメディアのネットワーク解析、情報解析、など。
目標●当該分野の高度情報技術者としての研究開発能力を修得する。

高速高能率計算処理を目的に、情報処理に関する基礎技術、コンピュータ、ソフトウェア、ネットワークに関する基盤技術、これらを複合的に応用した情報システムに関する以下の分野の高度技術の修得と研究開発を行う。1. ＰＣクラスタなどの高並列計算機システムの構成法、並列分散処理法、負荷分散、高信頼化。2. ユビキタス／グリッドコンピューティングにおける通信分散、消失データ復元、暗号化。3. 並列処理・通信処理の高能率化を指向したプロセッサ構成法。4. 高能率数値計算のための数式処理、など。
目標●当該分野の高度情報技術者としての研究開発能力を修得する。

　機械に知能を持たせようという人工知能に関する基礎技術、プログラミング言語と計算処理方式に関する基盤技術、これらを複合的に応用した知的情報システムに関する以下の分野の高度技術の修得と研究開発を行う。1. オブジェクト指向・アスペクト指向・実時間・多重スレッド・ユビキタスなソフトウェアを対象とする新しい記述言語またはミドルウェアプラットフォームあるいはプログラム開発環境。2. 人工知能技術を基盤とした知能応用システム。3. コンピュータによる自然言語処理、クロスメディア／マルチメディア検索、4. OS、ネットワーク、データベース、アプリケーションの要素を組み合わせた情報システムの設計および評価、など。
目標●当該分野の高度情報技術者としての研究開発能力を修得する。

Main themes of this thesis project are 1. Human interface and communication, 2. Virtual reality, 3. Deep learning and artificial intelligence, 4. Human computer interaction. Target of this thesis project is to acquire the skills of developing intelligent information system in engaging the one of these topics. In addition, students will acquire communication skills for presenting their research project in an academic conference.
目標●This program aims to develop engineers and researchers with advanced expertise by acquiring cutting edge knowledge and development skills. Especially, student will especially acquire the technology skill for developing intelligent information system.

グラフ理論は、情報が持つ数理／論理構造、アルゴリズム、計算機構造、通信ネットワークなど情報工学で扱う種々の対象を単純なモデルで表現し、その性質や性能、拡張性を議論する上で重要な数学的手段となる。この科目では、学部レベルのグラフに関する基礎知識をさらに発展させ、各自の研究分野の工学設計上の問題例についてグラフを用いてモデル化し評価する能力を修得する。本科目では、情報システムに関連するグラフ理論の基礎から応用までを扱い、学部レベルから大学院レベルへの橋渡し的役割を果たす。
目標●各自の研究分野の工学設計上の問題例についてグラフを用いてモデル化し評価できる。

Evaluate on exercise reports through exercises and tasks that are practical training for measuring internetwork ing foundation ability. We evaluate three issues related to the internetworking basic ability.
1.Infrastructure Techniques Learn techniques for enabling network design, construction and operation. Mainly develops the roles of each laye r in TCP / IP and the knowledge and operational ability necessary for network construction.
2.Internet Applicati on Learn about various useful applications assuming infrastructure. Mainly, VPN (Virtual Private Network), SIP (Ses sion Initiation Protocol), Ad hoc network technology, introduce it through IPv6, and practice even to the actual use.
3.Server / cloud technology Concerning the server construction method in enterprises, practice it with concrete examples and exercises. Lear n about DNS server, storage server, network, database redundancy, load distribution, how to improve performance. In addition, we explain the relationship between P2P technique and cloud.
目標●We practice classes on various RFCs including TCP/IP which is the core technology of information network. Learn theory and implementation for effectively planning, building and operating the network. Also explain next-generation network technology and international trends

この科目ではまず、集合と論理について学習する。集合はデータベースにおける関係演算、論理は知識処理における推論処理の重要な基礎となるものである。さらに、初等整数論や群、環、体などの代数系の理論について学び、その応用として有限体の理論を取り上げる。これらの代数系の理論は、コンピュータネットワークの普及に伴い重要となってきている暗号理論や誤り訂正符号の理論の重要な基礎となるものである。
目標●初等整数論から群、環、体の具体例を作り、それらの定義と基本的性質を説明できかつ応用できる。

近年、IoT/M2Mが進展してきており、情報を効率的に伝えるための通信ネットワーク設計の重要性が増している。本科目ではIoT/M2Mへの適用が期待される各種通信方式を紹介し、さらに、情報を効率的に伝えるため、通信品質の評価指標、トラヒック制御についても学ぶ。
目標●情報メディアのディジタル化の仕組みを理解し、応用できる。ネットワークシステムの概念を理解し、応用できる。M2M向け各種通信方式を理解し、応用できる。通信品質評価指標とトラヒックエンジニアリングの手法を理解し応用できる。

単純な要素が集まり、全体として複雑な振る舞いを示すシステムを複雑系とよぶ。この科目では、種々の概念および，情報処理システムとしての機能，そのモデル化手法を主にシミュレーションを通して学ぶ。また、新しい情報処理の方法として量子計算について学ぶ。
目標●複雑系の種々の概念を説明できる．力学系の種々のアトラクタ，特にカオス，フラクタルについて説明できる。セルオートマトンと，そのクラス分類，カオスの縁について説明できる。量子情報処理について説明できる。

　情報システムの設計構築にはＩＣＴ技術のみならず業務知識、プロジェクト管理、運用技術、法令による制約など多岐にわたる知識が必要となる。また、設計には機能、性能、容量、運用性、経済性、耐障害性、保全性など多くの検討事項がある。本科目では、情報システムの設計構築には多様な方法や考え方があることを学ぶ。1.ＷＥＢベースシステム・組込みシステム・基幹業務システム・実験計測システムなどの設計対象による重視事項の把握。2. 企画・要件定義・テスト・運用の各フェーズで考慮すべき設計構築要素・技法の修得。3. 参画する立場による価値判断基準の理解。4. ケーススタディ、など。
目標●情報システム構築プロジェクトのフェーズごとにステークホルダに対して設計構築方針とその根拠を説明できる。

　学部科目のパターン情報処理の上位技術として、コンピュータビジョンにおける視覚計算論の問題を扱う。コンピュータビジョンは、三次元シーンが二次元平面へ投影された像として二次元画像を捉え、そこから元の三次元シーンを復元する。本科目では下記の内容に基づき、さまざまな画像解析手法・物体認識手法を学ぶ。1. 序：多面体の認識と線画の解釈。2. コンピュータビジョンにおける幾何学と物理。3. 陰影からの形状復元。4. 三次元センシング。5. 画像の特徴抽出。6. モデルベースのビジョン。7. 動画像解析。
目標●コンピュータビジョンにおける視覚計算の概要、現実世界から画像が生成される光学的過程、画像から三次元データを得るさまざまな手法、画像から三次元物体を認識するさまざまな手法について説明できる。

コンピュータグラフィックスの基本について理解し、説明できる。ＣＧ検定２級レベルの知識を身につける。Processingと OpenGL を組み合わせて、３ＤＣＧを生成できる。センサなどを用いて、対話型ＣＧアニメーションを生成できる。地域の問題と要求を調査し、３次元ＣＧの応用を検討し、問題解決するための技術を提案できる。
目標●当該分野の高度情報技術者としての研究開発能力を修得する。

現在の計算機はほとんどが CPU を複数搭載したマルチコアプロセッサあるいはメニーコアプロセッサを内蔵しており、実は並列計算機である。そのため、高性能計算を目指す場合は多くのケースで並列処理を扱う必要がある。一方近年では並列処理プログラミング環境がある程度成熟しており、通常使用するデスクトップ PC やノート PC 上でも並列処理プログラムを開発し、実行することができる。本科目では、高性能計算および並列処理の基本事項を学び、らに並列プログラミングを体験して高性能計算の実際を学ぶ。
目標●並列に動作するプログラムを作成できる。プログラムの基礎的な性能評価を行うことができる。性能改善のために注意すべき事項を説明できる。

Linuxは1991年にPCで動作するUNIXライクなオペレーティングシステム（以降，OS）として登場して以来，多くの改良と移植が進められ，現在では組込み機器，企業の基幹サーバ，メインフレームのOSとしても利用されるまでになった．本科目ではLinuxで動作するカーネルモジュール（動的にロードできるデバイスドライバ）を多数開発し，その開発を通じて，デバイス管理，タイマ管理，ファイルシステム，ネットワーク，プロセス管理，システムコール，などのカーネルの仕組みについて実践的に学ぶ．
目標●Linuxカーネルの仕組みについて説明できる．Linuxで動作する独自のカーネルモジュールを設計・実装できる．

In this course, students prepare the IT system that is developed based on users’ demand at first. Next, students learn the method of evaluation of human interface and evaluate the IT system practically. After that, students improve their system based on the results of evaluation and make a presentation about the entire designing process.
目標●Students will learn how to evaluate the interface of IT system. Moreover, students learn how to improve the interface of developed system based on the results of evaluation.

リコンフィギャラブルシステム（再構成可能システム）とは、FPGA に代表される機能を変更可能な LSI を用いたシステムのことを指し、通信や画像などの信号処理等の高速化から、金融やビックデータ・科学技術計算等のハイパフォーマンスコンピューティング、低消費電力が必要とされるウェアラブル端末まで幅広く利用されている。本科目では、様々な機能を実現するための FPGA のハードウェア構造とその EDA ツール、ハードウェア記述言語についてまず学び、その応用例として高位合成を用いた画像処理等を高速化する実践的演習を行うことで、CPU とオリジナルのハードウェアを組み合わせたリコンフィギャラブルシステムの提案と実装ができる能力を養う。
目標●FPGA がなぜ様々な機能を実現可能であるかを説明でき、ハードウェア記述言語もしくは高位合成を用いたリコンフィギャラブルシステムを構築することができる。

機械に知能を持たせ、人間の持つ優れた認知・情報処理を実現する人工知能は、ＩＣＴ社会のさまざまな領域で益々その重要性を増している。本科目では、人工知能に関する基礎的な技術を修得し、特に，知的システムの実現に向けて重要な技術となる機械学習やその応用システムに関する理解を深めることを目的とする。学部レベルの知識情報処理に関する基礎知識をさらに発展させ、人工知能システムの応用として、知的システム構築のための要素技術についての理解を深める。
目標●知能情報処理における基礎的技術を説明できる。さまざまな機械学習の手法を理解し、説明できる。さまざまな機械学習アルゴリズムを実装し、それらの応用システムを構築できる。さまざまな機械学習アルゴリズムに基づく応用システムを評価できる。

機械に知能を持たせ、人間の持つ優れた認知・情報処理を実現する人工知能は、ＩＣＴ社会のさまざまな領域で益々その重要性を増している。本科目では、人工知能の最も中心となる自然言語処理に関する基礎的な技術をマスターし、特に、機械翻訳、情報検索、テキストマイニングなどの応用システムに関する理解を深めることを目的とする。また、学部レベルの自然言語処理に関する基礎知識を更に発展させ、人工知能システムの応用として、知的システム構築のための要素技術についての理解を深める。さらにそれらの応用システムの実現方法や問題点を評価できることも目的とする。
目標●

このコースでは、コンピュータビジョンの基本的な概念と高度なトピックの両方を扱います。主に画像の形成、色、テクスチャと形状解析、線形フィルタリング、エッジ検出とセグメンテーション、さらに、モデルベースのビジョン、オブジェクト認識なども含まれます。
目標●

このコースでは、さまざまなタイプの計算機や通信ネットワーク（有線または無線）を構築するために使用されるテクノロジ、アーキテクチャ、プロトコルの概要を説明します。フレーミングとコーディング、エラー検出、マルチプルアクセス制御、アドレッシング、ルーティング、フローと輻輳制御、スケジューリングとスイッチングなどの問題を扱います。
目標●

このコースでは、CMOS技術におけるデジタル集積回路設計の基礎理論と技術について説明します。業界標準のCADツールを使用して、回路レベルの設計とシミュレーション、レイアウトと抽出、レイアウトの前後の検証と検証、完全なカスタムフローと合成ベースのフローの実践的な学習を行う。
目標●

このコースでは、並列および高性能コンピューティングの基本概念と最新の方法論、およびマルチプロセッサシステムの設計およびプログラミング手法を紹介します。学生は実践的な問題を示す並列計算機でのプログラミング課題を実施します。市販の並列プロセッサシステムや研究領域のシステムについても理解します。
目標●

このコースの目的は、ハードウェアとソフトウェアの両方の観点から再構成可能なコンピューティング方法論の基礎を提示することです。学生がXilinxのCADツールやFPGAデバイスを実際に用いて課題に対応します。設計フロー、システム設計、VHDLモデリング、FPGA開発、FPGA検証などが含まれます。
目標●

ソフトウェア・ライフサイクルには開発段階と保守段階があり、前者はさらに、調査立案、要求分析、システム設計、プログラム設計、プログラミング、テストの開発工程からなる。後者には、システム稼動後のバグ対策に加え、あらたな機能の追加や変更が含まれる。この保守コストは開発時のプログラム設計の内容次第であり、広義のソフトウェア品質の良し悪しで決ると考えられる。本科目では、開発済みソフトウェアをオブジェクト指向の観点から再設計する技術を学ぶ。さらに、開発済みソフトウェアをオブジェクト指向の観点から再設計する演習を行い、当該技術に関する実践的な設計、実装、運用の能力を養う。
目標●ソフトウェア・ライフサイクルの代表的な開発プロセスモデル、オブジェクト設計による開発手順、デザインパターンの意義、リファクタリングの必要性について説明でき、ＵＭＬツールを利用してリファクタリングできる。

多種多様な装置や機器の高性能化を目的に、それぞれで固有の処理を高速実行する専用プロセッサを組み込むことが一般化してきている。本科目では、はじめに教育用16ビットプロセッサ “NT-Processor Ｖ１シリーズ ” をモデルとしたエミュレータ・Ｃコンパイラによるプログラム開発と書換え可能論理ＬＳＩ（ＦＰＧＡ）によるプロセッサハードウェア開発の基本技術を学ぶ。次いで、誤り検出符号回路、10進演算回路などの加速回路のプロセッサへの組み込み技術、マルチコアプロセッサでの並列処理による高速化技術を学ぶ。さらに、ＰＢＬ型自由課題演習として、並列乗算回路、ハミング誤り訂正回路、並列ソート回路などの加速回路を設計し、プロセッサハードウェアへ組み込んで速度性能向上の評価を行う。これらの演習を通して当該技術に関する実践的な設計・実装・運用の能力を養う。
目標●プロセッサに必要な命令セット、命令の機能とシーケンス制御、エミュレータ・Ｃコンパイラの機能について正確に説明でき、加速回路やマルチコア化を含む専用プロセッサを使用した具体的な組み込みシステムを設計・実装・評価できる。

ネットワークならびにそのセキュリティ機能を実現するための種々の技術およびそれらをシステムに適用し評価する技術について学ぶ。具体的には、ネットワークシステムで用いられる通信プロトコルやセキュリティプロトコルが所期の機能を実現することを保証するための検証技術（モデル検査法など）の理論、機密を守る暗号技術、不正アクセスを防止するための認証技術やアクセス制御技術について学ぶ。さらに、通信プロトコルやセキュリティプロトコルを実際のシステムに実装し、検証ツールを用いてネットワークシステムの安全性を保証する演習を行う。また機密を守る暗号技術、不正アクセスを防止するための認証技術やアクセス制御技術について演習を行う。この演習を通して当該技術に関する実践的な設計、実装、運用の能力を養う。
目標●通信プロトコルを状態遷移機械として表現し、その機能を検証ツールを用いて検証できる。デジタル署名などの認証技術、不正アクセスなどに対するセキュリティ・ポリシーについて説明できる。また、デジタル署名、タイムスタンプ、不正アクセス防止などのセキュリティ機能をネットワークシステムに実装し評価できる。

産業界における企業のさまざまな活動について理解し、自らが専攻する専門の領域に加え、幅広い専門知識の必要性を学ぶ。具体的には、経営品質の観点から「顧客本位に基づく卓越した業績を残す企業」のあり方、ならびにその企業の活動に対するエンジニアの関わり方について理解を深め、実社会の中で複雑に絡み合う専門領域の実情を学習する。これにより、自らが思い描く現時点のキャリア像を、社会から必要とされる技術者像へと近づけていくことが可能となる。また、社会から必要とされる社会人基礎力について学び、そこに示される指標に基づいた自己分析を行う。
目標●顧客本位に基づく卓越した業績を残す企業の特徴について説明する事ができる。企業の発展に寄与するエンジニアの役割について理解できる。社会人基礎力に基づいた自己分析を行うことができる。

　実際の企業の業務体験や、企業が提供する課題の解決案の提案などの業務を行うことにより、仕事の進め方や企業の技術者として要求される知識・技術や人間力（社会人基礎力）などについての理解を深める。そして、自分が修得している知識、技術および人間力と企業の業務遂行上必要な知識、技術の深さと広がり、および人間力の内容とレベルの相違を認識し、今後自分が修得もしくは磨くべき項目を深く理解する。また、企業の社員との交流などから、業務の遂行に必要な人間関係の重要性を理解する。就業体験を参考に大学院の修学計画を立案し、自分のキャリアデザインを再検討する。
目標●インターンシップ先の企業概要が理解できる。的確な就業体験計画が立案できる。体験に必要な予備知識を調査し、事前学習を行うことができる。業務体験や提供された課題の解決案を作成できる。作業実施記録や実施報告書を作成し、発表または報告ができる。就業体験を基に大学院の修学計画を立案できる。

モジュール統合科目に関連して、情報工学分野の主としてソフトウェア開発に関して産業界で活躍する高度情報技術者・研究者を講師に招き、最先端技術の動向に関する講義を行う。
目標●この科目で扱う情報工学関連分野の先端技術の内容と動向について説明できる。

モジュール統合科目に関連して、情報工学分野の主として組み込みシステム開発に関して産業界で活躍する高度情報技術者・研究者を講師に招き、最先端技術の動向に関する講義を行う。
目標●この科目で扱う情報工学関連分野の先端技術の内容と動向について説明できる。

モジュール統合科目に関連して、情報工学分野の主としてネットワーク・セキュリティ開発に関して産業界で活躍する高度情報技術者・研究者を講師に招き、最先端技術の動向に関する講義を行う。
目標●この科目で扱う情報工学関連分野の先端技術の内容と動向について説明できる。

この科目においては、受講学生の所属する専修科目担当教員以外の大学院担当教員の下で、一定期間（２単位相当分）研究活動を行う。その内容は、それぞれの担当教員の専門領域であり、それぞれ定める。この研究活動を通して、狭い研究領域にとどまらず広い視野の下に既存の科学技術あるいは研究領域の融合、新しい領域の開拓に対処できる能力の獲得を目指す。特に、実際の産業において活用できるような総合的な知識と応用力を身につける。

情報の表現、処理、伝達などに関する基礎技術、情報ネットワークの基盤技術を基に、情報やオートマトンの数理／論理構造に関する新規性質の活用とこれら応用したネットワーク・セキュリティに関する以下の分野の最先端技術の研究開発を行う。1. 計算量に基づく情報の量的解析。2. 高効率タイムスタンプ、安全なネットワークサービス、Ｗｅｂサイトの設計・検証法。3. 情報の統計力学的性質に基づく情報処理・ネットワーク制御方式、など。
目標●当該分野の先端的高度情報技術者・研究者としての研究開発能力を修得する。

情報の伝達に関する基礎技術、情報ネットワークに関する基盤技術、インターネット・クラウドに関する基盤技術・応用技術、およびこれら応用したネットワークサービスに関する以下の分野の最先端技術の研究開発を行う。1. 効率的なデジタルフィルタ・通信方式、伝送路のブラインド推定。2. 無線通信の信号品質改善。3. Ｐ２Ｐネットワーク、セマンティックＷｅｂ、アドホック通信。4. ソーシャルメディアのネットワーク解析、情報解析、など。
目標●当該分野の先端的高度情報技術者・研究者としての研究開発能力を修得する。

高速高能率計算処理を目的に、情報の表現、加工、蓄積、伝達に関する基礎技術、コンピュータ、ソフトウェア、ネットワークに関する基盤技術、これらを複合的に応用した情報システムに関する以下の分野の最先端技術の研究開発を行う。1.ＰＣクラスタなどの高並列計算機システムの構成法、並列分散処理法、負荷分散、高信頼化。2.ユビキタス／グリッドコンピューティングにおける通信分散、消失データ復元、暗号化。3. 並列処理・通信処理の高能率化を指向したプロセッサ構成法。4. 高能率数値計算のための数式処理、など。
目標●当該分野の先端的高度情報技術者・研究者としての研究開発能力を修得する。

機械に知能を持たせようという人工知能に関する基礎技術、プログラミング言語と計算処理方式に関する基盤技術、これらを複合的に応用した知的情報システムに関する以下の分野の最先端技術の研究開発を行う。1. オブジェクト指向・アスペクト指向・実時間・多重スレッド・ユビキタスなソフトウェアを対象とする新しい記述言語またはミドルウェアプラットフォームあるいはプログラム開発環境。2. 人工知能技術を基盤とした知能応用システム。3. コンピュータによる自然言語処理、クロスメディア／マルチメディア検索、4. OS、ネットワーク、データベース、アプリケーションの要素を組み合わせた情報システムの設計および評価、など。
目標●当該分野の先端的高度情報技術者・研究者としての研究開発能力を修得する。

画像や音声など、さまざまなマルチメディア情報におけるパターン情報の表現、認識などに関する基礎技術、ヒューマンコンピュータインタラクション、ヒューマンインタフェースに関する基盤技術、これらを複合的に応用した知能情報システムに関する以下の高度技術の修得と研究開発を行う。1. 動画像や音声など、マルチメディア情報におけるパターンの認識と、それらを利用した各種メディア理解に関する技術。2. 高度なヒューマンコンピュータインタラクションを実現するための知的インタフェース技術。3. 医療分野における診断支援、介護支援を実現する知能情報技術、など。
目標●当該分野の先端的高度情報技術者・研究者としての研究開発能力を修得する。

高度専門技術者や研究者にとって、自らが取り組んでいる研究の置かれている状況を客観的に分析すること、さらなる研究価値を向上させることは重要である。このとき、社会的要請、社会が受ける研究成果によって得られる価値、競合する研究との差別化などを合理的に理解・整理すること、あるいはそれらが考慮された研究を行うことが必要である。さらに企業にあっては国際的な標準化を視野に入れた開発や知財による研究開発の保護などを十分考慮して企業価値を高めることが必須である。本科目は、これらのことを具体的な事例を交えて、企業価値の創造やイノベーションの創出を考え、研究活動に結びつける手法について学ぶ。
目標●社会要請、社会が受ける研究成果によって得られる価値、他の研究との差別化、または国際的な標準化に対する位置付け、知財による研究開発の保護などの企業価値と直結する内容について学び、研究活動に活かすことを目的とする。

古典的な情報処理の限界を超える情報処理技術として、量子効果に基づいた量子情報処理が注目を浴びている。本科目の前半では、量子情報処理技術の基礎として、量子計算の基礎と量子回路、量子アルゴリズム、量子エンタングルメント、量子誤り訂正、量子暗号などを学ぶ。はじめに量子情報処理に最低限必要な量子力学に関して学ぶので、量子力学に関する知識は前提とはしない。現在、デジタル画像処理はさまざまな分野において必要不可欠な技術となっている。後半では、さまざまな画像処理アルゴリズム、画像の統計的分類について学ぶ。また、環境・バイオ・ビッグデータにおける画像処理の応用例を学習する。さらに、Processing 言語、OpenCV を用いる画像処理プログラミングを実践的に学び、問題解決のための開発能力を修得する。
目標●量子情報処理および画像処理を応用したシステムの開発ができる。

仮想環境を含むサーバサイドのネットワーク構築において必要な基礎知識、設計のポイント、ネットワーク・デザインパターンを習得する。近年、クラウドコンピューティングという大きな時流に対して、セキュリティの観点からオンプレミス（自社運用）への回帰が生じており、クラウドとオンプレミスのハイブリッドの流れが生じている。本科目においては、上述した情報通信環境の基礎を修得した上で、止まらない通信基盤の構築方法、単体レベルや結合レベルでの性能向上とそのチューニング、省力運用への技術とスキルを修得するための実務に即した授業を行う。
目標●サーバサイドやネットワークの運用について、仮想環境・実環境を含めて理解・構築できるサイト管理者として活躍できる。

本特論では、情報工学分野における「ハイパフォーマンスコンピューティング」のベースとなる「コンピュータとネットワークに関する基盤技術」と「情報システム構築に関する応用技術」のうち、以下の主要な技術について先端的知識と技術課題、研究開発能力を修得する。①ＰＣクラスタの新規な結合構造、動的負荷分散、高信頼化。②グリッドコンピューティングにおける新規な並列分散処理法。③ユビキタスネットワークにおける通信分散、消失データ復元、暗号化。④並列処理の加速、通信処理の高能率化を指向した組み込みプロセッサ構成法、など。
目標●具体的には、ＰＣクラスタ用ネットワークにおけるルーティング等の通信制御技術、並列分散処理割付のためのメッセージ・パッシング・インタフェース／通信ソケット／スレッド設計技術、計算／通信負荷分散技術、論理システム設計技術などについて研究開発できる。

機械に知能を持たせ、人間の持つ優れた認知・情報処理を実現しようとする人工知能に関する基礎技術、知識情報処理およびパターン情報処理に関する基盤技術、これらを複合的に応用した知的情報システムに関する以下の分野の最先端技術について学ぶ。①人工知能技術とその応用技術。②さまざまな機械学習の手法と学習ベースの認識・検索・マイニングなどへの応用技術。③人工知能技術を基盤とした知能応用システム、④OS、ネットワーク、データベース、アプリケーションの要素を組み合わせた情報システムの設計および評価、など。
目標●当該分野の最先端技術の内容と動向について理解し、自らの研究開発活動に活用できる。

　画像などのパターン情報の表現、処理などに関する技術、映像や音声を仮想的な空間で表現するバーチャルリアリティに関する技術、人と知的人工システムとの接点であるヒューマンインタフェースの技術、および、これらを複合的に応用した知能情報メディアシステムに関する以下の分野の最先端技術の研究について議論しながら深く理解し、その研究開発の基礎を学ぶ。①コンピュータビジョンとメディア情報の基礎と応用技術。② . パターン認識と機械学習の基礎と応用技術。③仮想空間上でのリアルなモデル表現と提示技術。④人とコンピュータを自然に協調させるインタフェース技術、など。
目標●当該分野の先端的技術者・研究者として関連する研究内容について深く理解し、研究開発能力を涵養する。

　この科目では、「特殊研究」で行う研究テーマと関連のある研究や技術開発を行っている民間企業（あるいは、公的研究機関）に長期間（3ヶ月～6ヶ月）滞在し、組織の中で実践される研究・開発のプロセスについて理解を深めると共に、一人の研究・開発者としての位置づけと組織に貢献することの意義を理解するために就業体験を行う。派遣先企業（あるいは公的研究機関）は、本学にある研究所や、「特殊研究」の指導教員との共同研究及び受託研究を基盤に、密接に連携している企業（あるいは公的研究機関）などの中から、派遣先の意向も考慮して決められる。
目標●1. 自らの専門研究分野について、最先端の現場で行われている研究・技術開発について理解できる。2. 就業体験において提供された課題を深く理解し、具体的な解決策を立案し、実際に試行することができる。3. 就業体験を基に大学院での残りの期間の研究計画・修学計画を立案できる。