学部?大学院科目 Pick Up
アドバンスト?データサイエンス?AI
情報工学研究科の４つの専修分野（「フィジカルコンピューティング」「データエンジニアリング」「ヒューマン?メディア」「ネットワークシステム」）に関するデータサイエンス?AI関連の応用技術についてオムニバス形式で学んでいきます。
「フィジカルコンピューティング」分野においては、制御系設計の前段の処理として欠かせない、システム同定におけるAI関連技術を学びます。
「データエンジニアリング」分野においては、本科目に最も関連が深い分野であることから、二つの異なる内容についての授業を行います。一つは、現実世界で得られる様々な分野のデータを、いくつかの機械学習の手法を適用して解析する手法について学ぶものです。もう一つは、最近の機械学習?データマイニング技術を概観するとともに、関連する技術をいくつか取り上げて学ぶものになります。
「ヒューマン?メディア」分野においては、音声認識?音声合成などの音声情報処理において、従来型のシステムの性能を大幅に凌駕するようになった深層学習を活用した手法について学びます。
「ネットワークシステム」分野においては、情報セキュリティ×AI分野において、どのような脅威が存在し、それらに対してどのような対策が存在するのかについて事例を交えながら学びます。
メディカルAI特論
医療分野で利用されているAIの要素技術について学びます。AIは2010年代に大きく進歩し、医療分野での活用も急速に進んでいます。例えば、医療機関で収集される患者情報や検査結果を解析し、診断や治療を支援するための新しい技術が日々生み出されています。本科目では、このようなAI技術の一部を学ぶとともに、AI技術の医療応用事例について、専門家による話題提供やグループワーク?プレゼンテーションを通じて理解を深めていきます。
知的制御システム特論
複数の項目についてそれらの重要度を算出しその順に並べ替えるランキング手法について学びます。ランキング手法は検索エンジン、通販サイト、テストの設計などにも利用されますが、この特論ではスポーツの結果から各選手やチームの強さを評価し、未来の試合の結果をどの程度予測できるのかについて学びます。数学的な根拠のある手法をいくつか学んだ後、実際のスポーツ大会（サッカーFIFAワールドカップなど）を予測対象とした予測コンペに参加します。
アルゴリズム特論
コンピュータ上でデータを処理するための基礎的なアルゴリズムのうち、学部の講義で扱っていない多少高度な内容について講義します。たとえば、確率的な性質を積極的に用いたアルゴリズムを扱います。確率を用いたアルゴリズムは、必ず停止することが保証されなかったり、結果の正しさが厳密には保証できない可能性があります。しかし、平均的な意味で有限時間で停止したり、実際には非常に高い確率で正誤判定が可能であるものが知られており、暗号理論などに応用されています。この他にも、複数のプロセッサを同時に利用する並列アルゴリズムなどについても説明します。
IoTシステム特論
モバイルデバイス、ネットワークシステム、クラウド、IoTなどのユビキタス/パーベイシブコンピューティングシステムやスマートシティ/スマートモビリティなどに関する研究事例を調査し、プレゼンテーションおよびディスカッションを通じて最新のネットワーク技術を学びます。さらにパーベイシブシステム開発を実践することにより、コンピュータネットワークに関する知識や見識を深めます。
