例えばこんな講義例えばこんな研究室吉田 真一 教授Kochi University of Technologyデータサイエンスを情報の視点からとらえ、将来の社会システムの発展に寄与できる人材を育成するデータサイエンスを情報の視点からとらえ、将来の社会システムの発展に寄与できる人材を育成する学士課程 データサイエンスやAIの考え方を身につけ、かつIT情報技術・ネットワーク技術を使って、それらを実現・実装できる人材を育成します。基礎的な数学的、統計的思考を身につけ、データに対して様々な仮説を立て、解析、検証できる方策を見出すことができ、最新のコンピュータおよびインターネット技術を使って、既に存在する様々なソフトウェア、サービス、クラウド技術、その他のツールを使いこなしてDX化されたサービスを実装、実現、価値化できる能力をもつ人材を育成します。 国内の大手企業に、デジタル化、データサイエンス、AIに対応できる人材として入社することの他、データサイエンス、AI、DXコンサルティングも今後需要が増すものと考えられ、こうしたコンサルティング企業において、国内外のDXに活躍することが期待されます。また、同様に、企業において、DX、付加価値創出に寄与することも期待しています。さらに、行政、特に地方自治体、あるいは初等教育、中等教育においてもデータサイエンス、プログラミングなど、DXに即した教育が求められ、教育機関とともに国民のDXに寄与することも期待されます。学ぶ意義将来の展開人工知能と計算知能1950年以降の人工知能の発展の歴史を学び、それぞれの時代で研究、応用された人工知能技術の理解を深めます。第1世代のAIであるゲームや戦略策定などへ応用される探索・推論の技法から、第3世代（現代）のAIである機械学習の基礎まで幅広く学び、それらをどのようにとらえ、活用するのかを学びます。さらに、生命の遺伝子や進化の性質を応用した遺伝的アルゴリズム、人間の曖昧さを数学モデルで表すファジィ理論などの計算知能の手法についても習得します。AIヒューマンセンシング人体の力学的生体情報を取得する方法を中心に、そのための構造や材料、センシングのメカニズムについて学びます。本講義で取り扱うセンシング技術は、AIロボットやヒューマンインタフェースの制御だけでなく、ヘルスケア機器やIoT機器に関連するAI解析の内容についても理解を深めます。また、人のセンシング技術と制御、機器の安定性・安全性とAI制御を含む関連制御方法との関係についても事例をあげて学びます。27専門分野 /ソフトコンピューティング（計算知能）、パターン認識・機械学習、画像認識農業や医療に革命をもたらす信頼性の高いAI技術を開発 生物の進化の仕組みや人間の脳・知能の構造をコンピュータに応用し、人間のような柔軟な処理の実現をめざす「ソフトコンピューティング」。この手法を用いて実社会の課題解決につなげる研究に取り組んでいます。そのひとつが、AIやIoTなどの先端技術を駆使して次世代型農業をめざすプロジェクトです。ディープラーニング（深層学習）による画像認識を応用し、高知県の主要な農産品である柚子の着果数の推定から生育状況の把握を自動化できる仕組みの構築や、熟練技術者の技術を手軽に学べる学習コンテンツを網羅したアプリの作成など、高知県の農業の未来を支える技術開発を行ってきました。 また医療の分野では、高知大学医学部や高知検診クリニックと連携し、蓄積されたデータを活用して病気の早期発見や医師の診断支援につながる自動診断システムの開発などを進めています。安全性や正確性が何より重視される医療への導入を円滑に進めるために、診断結果の根拠を説明できる信頼性の高いAIの研究にも力を入れています。デジタルビジネス・トランスフォーメーションITの革新は目覚ましく、社会のあらゆる領域に浸透することによって新たなビジネスが創発され、産業構造や社会基盤の大きな変革がもたらされます。その一方で、これらの変革を実現するためには、既存システムの複雑化や過剰なカスタマイズの問題を解決し、従来の業務プロセス全体を見直す必要があります。本講義では、IoTやAIなどによるビジネスの変革とはどのようなものか、またその課題について経営面や人材面、技術面といった様々な角度からDXの実現可能性について学びます。ネットワークシステムとセキュリティネットワークセキュリティの観点から、検索サービスやSNSなどの様々なネットワークサービスシステムについて、それらの成り立ちやビジネスモデルを理解するために、ネットワークシステムのセキュリティについて網羅的に学習します。具体的には、セキュリティ技術の中核となる暗号、認証の各方式について基礎を理解したうえで、インターネットにおける様々なセキュリティについて理解を深めます。データサイエンスの実践統計的解析、機械学習、発展的な人工知能技術（AI）を使ったデータサイエンスの実践について学びます。数値データ、テキストデータ、画像や動画データなど、様々な方法で集められた多様な形態・性質をもつデータをどのような考え方や技術で解析していくのかを実践的に学びます。また実践の場面でしばしば遭遇するデータの欠損、誤り、ノイズ、信頼性の欠如など、理想的ではないデータについての実践的な処理の知識についても学びます。地球システムデザイン近年多発している豪雨災害や干ばつ、熱波に見られるように、気候変動の影響は生命や健康被害だけでなく、経済活動まで幅広く及んでいます。これからの社会で生産活動をするうえで、環境および地球を物理的に適切に理解することは非常に重要となっています。本講義では、地球物理学の視点から気象や気候、海洋を対象に物理過程の概要を学び、地球をシステムととらえ、気候変動問題を考えるうえで必要な基礎知識の習得をめざします。知能情報学研究室AI・データサイエンス専攻
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