28４年大学院修士課程1年6ハードウェアとソフトウェア、両方の基礎から応用まで1電気電子制御の回路設計とプログラミング開発を学びます。映像・音響・通信・制御、知能やIoTなどのビッグデータ解析の分野における、基礎から応用発展的な学術的知識と実験的技術、グループワーク的協調性の修得を目指します。ホームページ作成の4基礎能力を身につけるインターネット上での情報発信に関するリテラシー演習を行います。基本的・基礎的な内容を、HTML、CSS、Java Scriptを通じて学びます。ホームページ作成や簡易なプログラミングを作成して、ネットワークリテラシーを高めます。アイデアと柔軟な発想から。人と共生する後付ロボット化技術使う人の視点に立ったロボットのユーザビリティがテーマです。ロボットの制御はプログラミングが必要でしたが、それをジェスチャーで教える、あるいは操縦をスマホで行うなど、一般の人がロボットをうまく使うための知能制御・自律化を研究しています。人工知能の技術を学び、教育現場の学習成果を予測教育に情報機器が使われるようになり、学習中の態度や思考、学習の順序など、学習に関する様々な情報の入手が可能に。これらの情報を人工知能などで分析し、学習過程の途中段階で最終的な学習成果を予測する方法を研究します。教師あり学習、教師なし学習などを用いた、2機械学習の基礎を学ぶコンピュータに、テキストや動画など様々な情報を人間のように学ぶ学習能力を与え、情報を適切に識別・分類・抽出するための機械学習について学びます。基本を学修した後、代表的な手法を用いて基本的な問題を解くスキルを修得します。2年次までに学んだ知識をベースに3年次からは実験で体得5IoTネットワーク、AIフレームワーク、AIによる画像処理の3テーマを四半期ごとに学修。実際にシステムを作る体験から得られた知識は、卒業研究、大学院で大きな実を結びます。VR技術の精度を高める基礎研究と、医療分野での応用VRの世界に入り込んでいる感覚=没入感を高めていくという、VR技術の重要なキーポイントを研究しつつ、さらに応用として認知症の前駆段階である軽度認知障害（MCI）の早期発見技術などの研究を国内外の研究機関と共同で行っています。人間と機械の共存を可能にするAI技術作り今後の社会では、人との協調作業用、作業の熟達支援用AIが必要になると考え、人間適応型AI技術の開発を目指しています。中でも、高齢ドライバの運転支援技術の開発や、スポーツ選手の練習提案を行う熟達支援AIを開発しています。データサイエンティストや3データエンジニアの育成へ課題解決にデータ分析を用いるための、設計・実施・解析・報告について、演習を含めて学びます。応用統計学的手法を身につけられるよう、数理・データサイエンス・AIモデルカリキュラムに準じ、さらに統計検定の合格を目指します。人の行動や脳活動を調べ、社会的な応用を目指すNeU-VR、NIRS、アイトラッカーなど脳活動計測器、視線解析装置、ディープステーション（AIツール）等を用いて、教育教材、おもちゃ、脳トレ、ゲーム中の人の行動や脳の活動（コンテンツの快感予測や、ゲーミング障害など）を研究します。情報応用工学実験2A・2BWebコンテンツ及び演習 市川研究室尾崎研究室機械学習情報応用工学実験2C・2D山口武彦研究室橋本研究室社会応用統計学及び演習学科学生紹介［情報応用工学実験１A・1B］実験について自ら能動的に学ぶ杉本 紫 さん電気電子や情報工学について、実際にソフトや機器を使って実習しました。ただ先生の話を聞くという受け身の授業ではなく、「自分たちで考えてやってみる」というタイプの授業です。結果が予想と違った場合は友達や先生に聞いて疑問点を解決したり、実験テーマを十分理解してからレポートを書き上げたり、ということを通して、今後の学びや研究に対する理解が深まりました。篠原研究室研究室学生紹介質問も活発にできる、VR研究室［山口 武彦 研究室］浦田 稜祐 さん実空間の広さを擬似的に無限に広くする技術を開発しています。これにより拡張した実空間を無限に広がるVR空間に違和感なく接続することで、VR空間での自然な歩行体験の実現を目指しています。研究室では、先生への質問もしやすく、オンラインチャットツールを利用するなどコンタクトしやすい環境でもあります。また、留学生と会話する機会もあり、英語のスキル向上にもつながっています。授業ピックアップ研究室ピックアップ
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