私たちの研究室の教員が担当している講義についての情報です.応用の講義については,研究室の研究との関係についても触れています.

講義一覧

岡担当の講義の詳細

プログラミングII

プログラミングIで学習したC言語を用いて,基本的なデータ構造の特徴とその操作法を習得し,プログラム開発の基本となる手法や考え方を身につけてもらいます.また,計算量の概念を理解し,計算量を見積もることによってアルゴリズムを評価する力を鍛えます.

データ構造とアルゴリズム(情)

標準的なアルゴリズムの例を学びながら,基本的なアルゴリズム設計法と評価法を修得します.標準的なアルゴリズムとして,ソーティング,ストリングマッチング,グラフに関するいくつかのアルゴリズムの概要と特徴を学び,アルゴリズム設計技法(分割統治法,動的計画法,分枝限定法など)を身につけてもらいます.さらに,プログラミングI及びプログラミングIIで修得したプログラミング技法を使っていろいろな課題を解くことによって,実際の問題への応用力を鍛えます.

知能工学

知能とは何であるかを考えながら,コンピュータによる人工的な知能の実現方法を学んでいきます.人工知能分野における基本的な技術として,コンピュータによる知的処理の基礎をなす探索法や知識の表現法,推論法,機械学習などについて解説します.また,この講義を通して,現在の技術で実現できること/できないこと,近い将来できそうなこと/できそうにないことが区別できるようになってもらうことを目指します.

インタラクションデザイン(大学院)

インタラクションデザインとは,ユーザとシステムとの相互コミュニケーションを包括的に捉える設計概念です.これを実現するためには,システムが如何にして情報を人に投げかけるか,また逆に,人の発する情報をいかにシステム側が理解し,適応するかという問題を多角的に捉える必要があります.本講義では,異分野の学生同士でチームを組んで,実際にプロジェクトを遂行してもらいます.異分野の教員と実践家によるスタッフのサポートの下,技術とデザインの側面から統合的かつ実践的に学習します.

荒木担当の講義の詳細

パターン認識

パターン認識の基本的な構成,識別関数,その学習法を概説します.また,統計的パターン認識の概要について理解してもらいます.その後,統計的なパターン認識の応用例として音声認識の基本的な方法を習得してもらい,フリーソフトなどを用いて音声認識を利用したプログラムが作成できる力を身につけてもらいます.

機械学習特論(大学院)

データサイエンス分野で活躍する人材となるために,高いレベルの機械学習技術を身につけます.対象とする問題を分析することで適切な手法を選択でき,ツールを用いてモデルを作成し,可視化技術を適用して結果の評価を行えるようになることを目指します.