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知識情報学

知識情報学

授業概要

ディープラーニングをはじめ近年のAIは識別などの機械学習が大変発展しています。本講義では、広範な機械学習の領域を体系的に学び、共通する基本的な考え方・概念、利活用に必要な素養を身に付けることを目標とします。機械学習の適切な利活用には数理的背景を理解すると共に、実際にデータにあたり、実装し、データの特性と機械学習の原理の両面から洞察する実学が重要になります。本講義ではこれらを座学と演習によりバランスよく習得することを目指します。さらに最近のトピックスとして、機械学習による異常検知、説明可能なAI (eXplainable AI: XAI) に関する技術的な話題、およびAIと倫理・法に関して学ぶことで、AI・機械学習システム開発において必要な素養を養います。

講師紹介

福井 健一
大阪大学 産業科学研究所 准教授
2005年
大阪大学 産業科学研究所 特任助手
2007年
大阪大学 産業科学研究所 特任助教
2010年
大阪大学 産業科学研究所 助教
2015年
大阪大学 産業科学研究所 准教授
【メッセージ】
AIはディープラーニングだけではありません。本講座では広範な内容からなる機械学習について、主要な手法の原理と特徴を体系的に理解した上で、演習により実装方法やその特性を実践的に学んで頂けます。
原 聡
大阪大学 産業科学研究所 助教
2013年
日本IBM 東京基礎研究所 研究員
2016年
ERATO河原林巨大グラフプロジェクト 研究員
2017年
大阪大学 産業科学研究所 助教
【メッセージ】
データを使ってビジネス上の課題を解決するためには「解きたい問題」を「解ける問題」に書き直す必要があります。本講座で機械学習/人工知能に関する様々な技術を学んで、皆さんの「解ける問題」の幅を広げましょう。
岸本 充生
大阪大学 データビリティフロンティア機構 教授
1998年
通産省工業技術院資源環境技術総合研究所 安全工学部 研究員
2001年
独立行政法人産業技術総合研究所 化学物質リスク管理研究センター 主任研究員
2008年
独立行政法人産業技術総合研究所 安全科学研究部門 研究グループ長
2014年
東京大学 公共政策大学院 特任教授
2017年
大阪大学 データビリティフロンティア機構 教授
【メッセージ】
Society 5.0を生きるための基礎知識である、学習データの取得からアルゴリズムの開発、AIの実社会での利用までにおいて気を付けるべき倫理的・法的・社会的課題(ELSI)について解説します。