青山学院大学 大学案内2018
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PICK UP!LABORATORYコンピュータの応用分野である人工知能Artificial Intelligence;AI。従来、コンピュータは数値処理分野での応用が主でしたが、AIは、人間が行う推論や判断といった高度な知識処理に挑む開発が進む応用分野として成長しています。この授業(講義は日本語、資料は英語を使用)では、AIの基礎理論である問題解決手法による論理プログラミングや、自動的にデータから知識を学習するディープラーニングなどを学びます。問題を表現し解決策を検索し、最終的にAI技術を使って問題を解決する能力を獲得すること、さらに、ビッグデータから自動的に知識を得るための機械学習方法を身につけることをめざします。ソフトウェア科学研究/Dürst, Martin J.●ソフトウェアの国際化の開発研究●情報交換手段(ウェブ、電子メール、ブログ、チャットなど)の連携、発展、向上のためのシステム開発研究●プログラム言語の作成と応用の研究発見科学研究/大原剛三●構造・半構造データからの特徴的パターン発見の研究●データマイニングの能動的支援技術の研究●人と計算機間のインタラクションを通した経験的知識の発見・獲得の研究●機械学習を用いた画像認識・画像検索に関する研究●社会ネットワーク上の情報伝播の分析に関する研究ヒューマンインタフェース学研究/小宮山 摂●視聴覚や触覚などヒトの感覚メカニズムの研究●コンピュータのユーザインタフェースの研究●バーチャルリアリティの研究●身体機能を補完する福祉工学の研究設計情報工学研究/佐久田 博司●e-Learningと学習モデル●設計情報工学●計算機応用科学●図形認知と動的教材開発●遠隔介護システム画像情報科学研究/鷲見和彦●画像や映像をコンピュータで分析・理解するシステムの研究●画像の理解に基づいて機械を知能化する研究●個人認証の研究と情報セキュリティへの応用研究実世界と接するネットワーク研究/戸辺義人●無線センサネットワークの研究●近距離無線通信の研究●携帯電話と実世界のインタラクションの研究知能情報科学研究/原田 実●日本語文章を意味理解するシステムの開発研究●ロボットと自然な日本語で対話したり、仕事をさせるシステムの開発研究●インターネットに文章で質問すると正しい答えを返す質問応答システムの開発研究●正しい結果と誤った結果を専門家が分類するだけで、帰納学習技術を用いて推論プログラムを正しく更新するシステムの開発研究●入力した事件記述に最も類似した判例を、裁判所の判例データベースから検索するといった、自然語処理システムの開発先端知能ロボット工学研究/山口博明●計算幾何学に基づく非ホロノミックな拘束を有する移動ロボットの経路探索法●仮想エージェントによる複数車両の協調的ナビゲーション法の構築●複数の移動ロボットから構成される群のフォーメーション制御●複数のステアリングを有する連結車両システムの制御●移動マニピュレータにおけるハイブリッド制御●波動歩行機械の設計と制御●飛行ロボットの動作計画と制御ウェアラブル環境情報システム研究/Lopez, Guillaume F.●ウェアラブルセンサとそのデータ処理技術の研究開発●日常生活行動パターン、生体状態分析の研究開発●生活環境情報を分析、フィードバックするシステムの研究開発●スマートフォン開発による生活支援の研究開発学科を問わず理工学部生全員が1年次に履修する共通の実験・実習、必修6科目のひとつです。プログラミング未経験を前提に、多くのプログラミング言語の元であるC言語の基礎技術を習得します。解説(理論)とPC演習(実践)の双方から学び進め、初歩的な課題に対し自力でプログラミングできるようになることを最終目標とします。また、「コンピュータが各種データをどのような形式で扱うか」「問題解決の手順であるアルゴリズムとは何か」を理解し、自分の専門分野でPCを有効活用できる基盤づくりとします。ロボットとは、ひとつの機能ではなく、さまざまな環境下において多様な機能を発揮できる“知能機械”のことで、メカニクスとエレクトロニクスを統合したメカトロニクステクノロジーが駆使されています。例えば、手先効果器(ロボットハンドなど)を巧みに操って、それ自身以外のもの(掃除機などの道具)に物理的に働きかける作業が挙げられます。この授業では、知能機械であるロボットが、与えられた作業を達成する際に、動作を自動的に計画するために必要となる運動学・逆運動学を中心に学びます。Multimedia systems aren't anymore limited to audio and video integration. They can integrate various signals available through the Internet of Things (IoT), and various feedback modalities. This class, fully provided in English, gives an overview of digital communication and streams prop-erties, and introduces to signal processing techniques. In-class exercises help students to get this knowledge essential for IT engi-neers of the future IoT society.理工系学問の基本を身につける「情報処理実習」全学科1年次必修働き者ロボットの“しくみ”に迫ろう「ロボット工学」2年次必修IoT時代に求められる技術と知識「マルチメディア工学」(英語講義)2年次必修高度な知識処理をコンピュータで実現できるか?「人工知能論」3年次選択必修107理工学部情報テクノロジー学科

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