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学部・大学院

知能サイエンスコース

知能サイエンスコース

コンピュータの賢さを支える

知能サイエンスコースでは、ぴったり同じでなくとも似たものを見つけ出すパターン認識技術、 動物の群れから発想された計算法、さらにその基礎となる統計学や微分方程式などの数学を学ぶことができます。

コンピュータは正確に計算するのは得意ですが、あいまいな判断や動物のように動的に変化する行動は不得意だと思っていませんか?このような人間の知的能力を理解し実現するために必要となる数理モデル、解析モデル、アルゴリズムなどに着目した知能情報処理に関する基礎技術の教育研究を行っています。例えば、アリは個々は単純でも集団になると高度な仕事ができます。このような動物の群れから発想された計算法や生物進化のモデルを理解し知能情報システムの機能や性能を最適化するために応用すること、データを解析し有用な知識を抽出するためのアルゴリズムを考案すること、解読しにくい暗号化や効率の高い符号化のための数学的な基礎を学び安全で効率的な通信に応用すること、渡り鳥の影響と病原体の進化を考慮した感染症のシミュレーションモデルを構築して感染予防のために利用することなどを対象としています。そのため、これらの知能情報処理に必要な数理モデル化、最適化アルゴリズム、統計的情報処理、確率的情報処理、シミュレーションなどを学びます。

研究室、研究テーマ

計算知能

生物の進化や毘虫の群行動などに基づく自然コンピューティング、脳神経系に基づくニューロコンピュティングなどに関する研究を中心に、知的モデルや計算アルゴリズムの提案、知的システムの構築などを行っています。


パターン認識

パターン認識とはデータに潜む規則性を見つけ出すことであり、文字認識や音声認識に応用されています。ここではビデオ、環境音、テキストなどの(時)系列データを対象に、データに潜む規則性を計算機に自動発見させる機械学習の研究を行っています。


知能数理

因子分析法の数理的基礎に関する数理続計学、数理システムと空間配置の幾何学、暗号理論や符号理論への応用も視野に入れた代数多様体論などの情報科学に関連する数学の諸分野を研究しています。

研究紹介

自分の好みが発見できる「対話型進化計算」

人には好みがあり、好きな絵、音楽、配色などは人それぞれです。コンピュータと対話しながら自分の好みに合うものを探すのが「対話型進化計算」です。例えば、スーツ・シャツ・ズボンの好みのカラーコーディネートを決定できます。まずコンピュータが複数の候補を表示します。人はそれらを評価し好みをコンピュータに伝えます。コンピュータは生物進化のメカニズムにより評価が良いものを組み合わせて新しいコーディネートを生成し表示します。人とコンピュータが協力し、評価と進化を繰り返すことにより好みのものを発見できます。

教員一覧

知能サイエンスコース
教員名 専門分野
教授 高濱徹行 自然コンピューティング
准教授 原  章 進化的計算論
講師 串田淳一 進化的計算論
教授 三村和史 数理工学
准教授 末松伸朗 パターン認識
機械学習
准教授 岩田一貴 数理工学
教授 佐藤 学 数理統計学
准教授 関根光弘 トポロジー
准教授 齋藤夏雄 代数幾何学

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