メカトロニクス工学科電気電子工学科コンピュータ理工学科土木環境工学科先端材料理工学科古屋 助教06Point1年次プログラミング基礎，同演習プログラミング応用，同演習計算機アーキテクチャI，同演習離散数学データエンジニアリング基礎情報系技術者の基礎となるプログラミングを入学直後から学習します。 近年、人工知能の技術が急速に発展し、私たちの生活が日々便利になっています。以前よりもずっと賢い人工知能が登場した背景には、機械学習、とりわけ深層学習 (ディープラーニング)技術の発展があります。深層学習は今や、音声や2次元画像など様々なデータの解析に利用されています。 私たちの研究室では、深層学習を用いて3次元の形を高精度に、かつ、高効率に比べる技術を研究しています。3次元の形を比べる技術は、工業製品の設計、映像製作、医療診断、防災など、幅広い分野での応用が期待できます。応用例の1つが3次元モデルの検索です。私たちは、キーワードや手描きスケッチなどの多様な検索要求に対して高精度・高効率に応答する、実用的な3次元モデル検索システムを開発しています。2年次ソフトウェア工学及び演習IIヒューマンコンピュータインタラクションソフトウェア開発プロジェクト実習I, II知的システムI, II感性情報工学及び演習IoT・AIシステム，同演習情報系技術者に必要とされる実践的・専門的な問題解決能力を培います。3次元モデルユーザ飛行機の3Dモデルが欲しい3年次コンピュータ理工学卒業論文コンピュータ理工学研修I，IIこれまで学んだ知識を総動員して、指導教員のもとで研究を行い卒業論文にまとめます。深層ニューラルネットワークキーワード手描きスケッチ3Dモデル様々な検索要求で指定！詳しい紹介はコンピュータ理工学科ホームページhttp://www.cse.yamanashi.ac.jp/※2022年度入学生用のカリキュラムの一部を掲載しています形の特徴を精度良くコンパクトに記述！高精度・高速・省メモリな検索！形状特徴量大規模な3次元モデルデータベース4年次ハードウェア基礎及び実験オペレーティングシステム，同演習アルゴリズムとデータ構造I, 同演習コンピュータネットワーク，同実習画像処理及び演習データベース及び演習計算機科学の多くの基礎科目を演習、実習、実験を通して学びます。基礎研究：深層学習を用いた形状特徴量の獲得応用研究：実用的な3次元モデルの検索………………機械工学科応用化学科Department of Computer Science and Engineeringソフトウェア・ハードウェアの基礎技術から、データサイエンス・人工知能・CG・ソフトウェア工学・感性情報処理などの応用技術まで。カリキュラム注目の研究！深層学習を用いて、3次元の形を高精度・高効率に比較コンピュータ理工学科
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