大学院(博士全科生) 学生募集要項・授業科目概要
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科目名担当教員名単位講義概要数理・情報研究法(1)「数理論理学研究法」隈部  正博 教授2数学は近年、抽象性と厳密な論理性を追求した結果、自然科学のみならず様々な分野に応用されている。同時に純粋数学として、それ自身の理論の完全なる解明、そして新しい理論の構築を目指して、現在でも発展し続けている。このような多岐にわたる数学の分野において、論理学的観点から、学生の研究課題を考慮しつつ講義する。先端分野で研究活動を始められるよう指導する。数理・情報研究法(2)「情報学研究法」柳沼  良知 教授2数理情報研究において基盤となるメディア情報処理の最新の理論や研究動向、研究方法等を学ぶことを目的とする。情報の基礎的な理論から始まり、データ管理構造や情報探索手法、メディア情報処理の手法や動向、情報パターンの分析・認識手法、大規模データの処理・分析手法などについて学ぶ。博士論文で取り組もうとしている研究テーマ・課題に関連する事柄を体系的に学ぶことで、研究テーマ・課題の意義を明確化するとともに、自立的に研究を進めるための素地を習得できるようにする。数理・情報研究法(3)「計算機科学研究法」 鈴木  一史 准教授2情報と計算の理論やコンピュータ上への実装と応用について学ぶ。そして、アルゴリズムや理論を応用して、2次元画像データや3次元データ等に対して、高度な探索、分類、判別などを行うシステムについて学ぶ。また、認識システム、検索システム、エージェントシステムなどについての理解を深める。本講義では、様々な計算機システムに関する基本的な概念やアルゴリズムを習得し、これらをソフトウェア開発や研究に応用できる知識と技術を学習する。そして、受講生が取り組む博士論文の研究課題に関連した資料の調査と研究を行う。数理・情報研究法(4)「知識情報処理研究法」 浅井 紀久夫 准教授2数理情報研究において基盤となる知識情報処理の理論と研究動向、研究手法について、人とコンピュータとのインタラクションを対象としたプロジェクトを通して体系的に学ぶ。情報を取得するセンサ技術、多種のデータから知識を抽出したり分類したりする認識技術、人間の知覚モデルに基づく情報可視化技術など、ヒューマンコンピュータインタラクションに要求される知識情報処理についての理解を深め、受講生が博士論文で取り組む研究に対して知識情報処理に基づく新たな視点と問題解決へのアプローチを探る。数理・情報研究法(5)「生体情報処理研究法」 秋光  淳生 准教授2数理情報研究において基盤となる脳の情報処理についての知見とそうした理論とモデルについて学ぶ。そのために必要な非線形力学と機械学習について学ぶ。こうしたモデルの動作についての理解に基づき、どのような工学的な応用がなされてきたのかについて調査を元に学ぶ。研究動向、研究手法について学び、そうした理論がどのように応用されてきたのかについて学ぶ。そして、受講生が取り組む博士論文の研究課題に関連した資料の調査や研究を行う。数理・情報研究法(6)「数理解析学研究法」石崎  克也 教授2近年、数学をひとつの解決法とする自然科学・社会科学の諸問題は、分野を問わずに広く研究対象となっている。この授業では、数理解析学の応用として、このような数理科学モデルを取り扱う。数理解析学における既知の理論の理解、問題解決のための新たな理論の発見、求められている数理科学モデルの構築、数式処理ソフトによるモデルの可視化など学習し、主体的に研究できる能力を習得できるように指導する。また、広い視野から分野横断的な考察と新研究領域の発掘を行い、研究成果を大域的に判断し、世界に発信できる能力を養う。自然科学プログラム− 14 −

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